지하철역 혼잡도 실시간 예측 모델 나왔다…이달부터 시범 적용

서울지하철, 김포골드라인 대상으로 승강장 혼잡도 실시간 산출모델 개발 완료

정부가 지하철역 승강장의 혼잡상황을 실시간으로 파악할 수 있는 인공지능(AI) 기반 데이터 분석모델 개발을 마치고 이달부터 현장에 시범 적용한다.

행정안전부 통합데이터분석센터는 지난 6월부터 서울지하철과 김포 골드라인을 샘플로 진행해온 'AI 기반 지하철 승강장 혼잡도 예측 모델' 개발을 마치고 이달부터 서울지하철에 시범적용한다고 2일 밝혔다.

이번에 개발된 모델은 AI가 산출한 지하철 승강장의 체류인원을 토대로 승강장 면적을 고려한 밀도와 혼잡률을 산출한 뒤, 그 수준을 1단계부터 4단계까지로 구분해 알려주는 시스템이다.

모델개발에는 통합데이터분석센터와 서울교통공사, 김포 골드라인이 함께 참여했으며, 지하철 승하차 태그 데이터, 교통카드 정산 데이터, 열차 출도착 데이터 등 800만 건의 데이터가 활용됐다.

승강장 체류인원은 승차게이트를 통과한 후 승강장에서 지하철을 기다리는 인원과 지하철에서 하차 후 승강장을 통해 하차게이트로 이동하는 인원을 의미한다.

해당역에서 실시간 승하차 게이트 통과인원, 이전역에서 승하차 게이트를 통과한 인원, 해당시간대의 과거 승하차 인원 등을 종합분석해 승강장의 실시간 체류인원을 도출하게 된다.

혼잡률은 철도안전관리체계 기술기준에 따라 면적(m2)당 4.3명을 기준(100%)으로 인원 초과 비율에 따라 산출된다.

인원초과 비율이 129%에 이르기까지는 보통, 149%에 달하면 주의, 169%에 달하면 혼잡, 170% 이상되면 심각으로 분류돼 각 단계에 따라 현장조치가 이뤄져야 한다.

행안부는 연내 시범운영 과정을 거쳐 향후 지하철역 승강장 혼잡도 산출모델을 표준화하고 수도권 및 전국 4개 도시(부산, 대구, 광주, 대전)의 지하철역에도 확산시켜 나갈 계획이다.

고기동 차관은 "이번 분석모델은 디지털플랫폼 정부의 성과물로, 지하철에 적용되면 국민께서도 편리함을 체감하실 수 있을 것"이라며 "지하철 인파사고를 실질적으로 예방할 수 있도록 지원해나가겠다"고 말했다.

※CBS노컷뉴스는 여러분의 제보로 함께 세상을 바꿉니다. 각종 비리와 부당대우, 사건사고와 미담 등 모든 얘깃거리를 알려주세요.

CBS노컷뉴스 권혁주 기자 hjkwon2050@cbs.co.kr

▶ 기자와 카톡 채팅하기▶ 노컷뉴스 영상 구독하기

사회