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공사는 연구용역을 통해 AI가 분석하는 폐쇄회로(CC)TV 기반 실시간 혼잡도 측정 시스템을 개발한다.
공사는 혼잡단계별 CCTV 정보를 AI에게 학습시킨 뒤 교통카드 이용 자료, 전동차 하중 센서, 비콘 등의 타 데이터와의 교차 검증 등을 통해 측정치의 정확도와 신뢰도를 확보한다.
또 공사는 역사 구조나 역세권에 따라 혼잡도가 다양하게 나타나는 것을 감안해 혼잡역사와 열차 혼잡 발생 실태를 정확하게 파악한다.
실태조사는 혼잡역사의 혼잡이 발생하는 형태, 장소, 시간 등을 현장 실사하는 방식으로 진행되며, 결과는 현재 제정 중인 국토교통부의 혼잡도 기준을 반영한 혼잡단계(보통, 주의, 혼잡, 심각)별 대책을 수립하는 데 사용될 예정이다.
심재창 안전관리본부장은 "연구용역은 역사·열차 혼잡이 발생하는 실태를 사례별로 분석해 안전대책을 수립하고 더 정확한 실시간 혼잡도 측정과 맞춤형 안전대책 수립을 목표로 한다"며 "혼잡도 관리의 시스템화를 통해 시민이 안전한 지하철 이용환경을 조성하는 데 더욱 노력하겠다"고 말했다.
