AI가 알려주는 지하철 승강장 혼잡도..실시간 예측 가능

행정안전부, AI 기반 승강장 혼잡도 예측 모델 개발…연내 서울 시범운영 후 전국 4대 도시로 확산

서울교통공사 전자관제실 대시보드의 모습 /사진제공=행정안전부

지하철역 승강장의 혼잡상황을 실시간으로 예측할 수 있는 모델이 나왔다.

행정안전부 통합데이터분석센터는 인공지능(AI) 기반의 '지하철 승강장 혼잡도 예측 모델' 개발을 마치고 이번달부터 서울지하철에 시범적용한다고 2일 밝혔다.

이번에 개발된 모델은 AI가 산출한 지하철 승강장의 체류인원을 토대로 승강장 면적을 고려한 밀도와 혼잡률을 산출한 뒤 그 수준을 1단계부터 4단계까지 구분해 표출하는 개념이다. 개발 과정에는 행안부 통합데이터분석센터와 서울교통공사, 김포 골드라인이 참여했다. 특히 지하철 승·하차 태그 데이터, 교통카드 정산 데이터, 열차 출·도착 데이터 등 800만건의 데이터가 활용됐다.

지하철역 승강장의 혼잡률은 단위면적당 4.3명을 기준으로 인원 초과 비율에 따라 산출한다. 이를 통해 보통과 주의, 혼잡, 심각 순으로 혼잡률이 나온다. 2차례 성능검증 결과 분석모델의 정확도는 90.1%로 나왔다.

개발된 모델은 현재 서울교통공사 전자관제실 대시보드에 반영됐다. 서울교통공사는 혼잡상황 대응체계도 새로 정비했다. 예상치 못한 인파급증 상황이 인지되면 자동 상황전파 및 적극적 현장조치가 이뤄진다.

행안부는 시범운영 과정을 거쳐 향후 지하철역 승강장 혼잡도 산출모델을 표준화하고 수도권과 부산, 대구, 광주, 대전 등 전국 4개 도시의 지하철역에도 확대 적용할 계획이다.

고기동 행안부 차관은 "이번 분석모델은 디지털플랫폼 정부의 구체적 성과물"이라며 "혼잡 시 대응체계도 함께 정비한 만큼 지하철 인파사고를 실질적으로 예방할 수 있도록 지원해 나가겠다"고 말했다.

정현수 기자 gustn99@mt.co.kr