[D리포트] 지하철역 혼잡도 실시간 예측 모델…곧 시범 적용

서울교통공사 관제통제실.

승강장 인원과 혼잡 정도가 화면에 실시간으로 집계됩니다.

행정안전부가 이번에 새롭게 도입한 지하철역 혼잡도 예측 모델입니다.

김포골드라인과 서울지하철9호선 등 일부 지하철 노선이 혼잡도가 높은 걸로 비판이 빗발치자 정부가 내놓은 대책입니다.

장착된 인공지능을 이용해 실시간 교통 데이터를 분석할 수 있는 시스템으로, 이번 달부터 현장에 시범 적용할 예정입니다.

승차 게이트를 통과한 후 승강장에서 지하철을 기다리는 인원, 그리고 하차 후 하차게이트로 이동하는 인원을 합친 '승강장 체류인원'을 인공지능이 실시간 산출하고, 이를 토대로 승강장 면적과 밀도를 고려해 '혼잡률'을 최종 계산해 내는 방식입니다.

혼잡률은 1단계부터 4단계까지 나뉩니다.

혼잡률은 면적당 4.3명을 기준으로 100%를 정상 기준으로 보는데, 129%까지를 보통, 149%까지를 주의, 169%까지를 혼잡, 170%부터는 심각 단계입니다.

이번 모델 개발과정에서 통합데이터분석센터, 서울교통공사가 함께 참여했으며 지하철 승하차 태그 데이터, 교통카드 정산데이터, 열차 출도착 데이터 등 800만 건 데이터가 활용됐습니다.

정부는 연내 시범운영 과정을 거쳐 수도권 및 부산, 대구, 광주, 대전 등 4개 도시 지하철역에도 도입할 계획입니다.

( 취재 : 김민준 / 영상취재 : 윤형 / 편집 : 윤태호 / 제작 : 디지털뉴스편집부 )