[아이티데일리] 인공지능(AI)으로 더욱 편리한 대중교통 이용이 가능해질 전망이다.

행정안전부(장관 이상민)는 부산광역시와 합리적 대중교통 노선 개편을 지원하는 ‘AI기반 승객하차정보 추정 분석 모델’ 개발을 완료했다고 21일 밝혔다.

이번에 개발된 모델은 승객 하차지점과 인원 추정을 통해 실제와 가까운 교통 수요량을 산출, 대중교통 잠재수요를 찾아내는 것을 주요 기능으로 설계됐다.

그간 버스 단일요금제를 시행하는 지자체에서는 승객이 탑승 시 교통카드 태그로 요금을 지불하므로 하차 시 태그를 건너뛰는 경우 하차 정보를 수집하는 데 어려움을 겪었다.

이번에 개발된 새로운 모델로 하차 정보를 수집할 수 있게 됨으로써, 대중교통 노선 운영에 효율화 조치가 필요한 지차체의 노선 개편에 도움이 될 전망이다.

행안부는 모델 개발에 교통카드 사용이력, 통신사 유동인구, 신용카드 사용데이터 등 약 3억 건의 공공·민간 데이터를 활용했다.

3가지 분석 모형을 단계적으로 적용, 노선 정류장별 하차 인원을 추정하고 대중교통 잠재수요를 파악했다. 1단계로 하차 정보가 있는 승객 데이터(승차시간·장소·환승지점 등)를 AI가 학습해 예측 알고리즘(심층신경망, DNN)을 통해 하차 정보가 없는 승객의 하차지점을 예측했다.

1단계 과정에서 하차지점 예측이 어려운 경우, 2단계로 거주지 추정 방식(홈-베이스드(Home-based) 분석), 3단계로 동승자 이력 추적 방식을 순차적으로 적용해 하차 정보를 99%까지 추정했다.

이 같은 단계별 분석 결과를 토대로 정류장별, 교통유형별 실제 이용자 규모를 산출, 통신사 유동인구, 신용카드 사용데이터 등을 활용해 교통 잠재수요를 도출했다. 또한 분석 결과를 기존 운영노선의 합리성 평가와 심야 버스 노선개설 등에 활용할 수 있다.

행안부는 이번에 개발된 모델이 지자체별 노선 개편 과정과 실효성 있는 교통정책 개발에 널리 활용될 것으로 기대하고 있다.

행안부 김준희 공공데이터국장은 “그동안 파악이 어려웠던 승객규모를 데이터 분석을 통해 찾아냄으로써 과학적 교통정책의 토대를 마련했다는 측면에서 의미가 크다”며 “앞으로도 데이터를 통해 행정역량을 높이고 국민의 생활이 실질적으로 변화할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.