인공지능(AI)으로 지하철역 승강장 혼잡도 실시간 파악
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행정안전부 통합 데이터 분석 센터는 지하철역 승강장 혼잡도를 실시간으로 파악하는 인공지능, AI 기반 데이터 분석 모델을 개발했습니다.
행안부는 지난 6월부터 서울지하철과 김포 골드라인을 대상으로 진행해 개발한 '인공지능 기반 지하철 승강장 혼잡도 예측 모델'을 이번 달부터 서울지하철에 시범 적용합니다.
인공지능이 산출한 승강장 체류 인원을 바탕으로 면적을 고려한 밀도와 혼잡률을 계산해 혼잡도 수준을 보통, 주의, 혼잡, 심각 4단계로 표출합니다.
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행정안전부 통합 데이터 분석 센터는 지하철역 승강장 혼잡도를 실시간으로 파악하는 인공지능, AI 기반 데이터 분석 모델을 개발했습니다.
행안부는 지난 6월부터 서울지하철과 김포 골드라인을 대상으로 진행해 개발한 '인공지능 기반 지하철 승강장 혼잡도 예측 모델'을 이번 달부터 서울지하철에 시범 적용합니다.
인공지능이 산출한 승강장 체류 인원을 바탕으로 면적을 고려한 밀도와 혼잡률을 계산해 혼잡도 수준을 보통, 주의, 혼잡, 심각 4단계로 표출합니다.
고기동 행안부 차관은 "혼잡 시 대응체계도 함께 정비한 만큼 지하철 인파 사고를 실질적으로 예방할 수 있도록 지원하겠다"고 말했습니다.
YTN 최기성 (choiks7@ytn.co.kr)
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