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2일 행정안전부 통합데이터분석센터는 지난 6월부터 서울 지하철과 김포 골드라인을 샘플로 진행해온 'AI 기반 지하철 승강장 혼잡도 예측 모델' 개발을 완료하고 서울 지하철에 시범 적용한다고 밝혔다.
행안부에 따르면 이번 모델은 AI가 산출한 지하철 승강장의 체류 인원을 토대로 승강장 면적을 고려한 밀도와 혼잡률을 계산한 뒤 혼잡도 수준을 '보통'(∼129%)과 '주의'(∼149%), '혼잡'(∼169%), '심각'(∼170%) 등 4단계로 구분해 표출한다.
이 때 승강장 체류인원은 승차 게이트를 통과한 뒤 승강장에서 지하철을 기다리는 인원과 지하철에서 하차 후 승강장을 통해 하차 게이트로 이동하는 인원을 의미한다. 이와 더불어 AI 기반 모델이 실시간 승하차 게이트 통과 인원과 이전 역에서 승하차 게이트를 통과한 인원, 해당 시간대 과거 승하차 인원 등을 종합 분석해 승강장의 실시간 체류 인원을 도출하게 된다.
혼잡률은 철도안전관리체계 기술 기준에 따라 면적(㎡)당 4.3명을 기준(100%)으로, 인원 초과 비율에 따라 산출된다. 만약 AI가 산출한 실시간 승강장 체류인원이 300명이고 승강장 면적이 50㎡, 면적당 기준 인원이 4.3명이라면 혼잡률은 139.5%로 2단계인 '주의' 단계에 해당한다.
행안부는 "모델 개발에는 행안부·서울교통공사·김포 골드라인이 참여했고 지하철 승하차 태그 데이터와 교통카드 정산 데이터, 열차 출발·도착 데이터 등 800만 건의 데이터가 개발 과정에 활용됐다"면서 "현재 서울교통공사 전자관제실 대시보드에 반영된 모델의 정확도는 2차례 성능 검증 결과 90.1%로 파악됐다"고 전했다.
한편 서울교통공사는 '혼잡상황 대응체계'도 새로 정비했다. 갑작스러운 인파 급증 상황이 인지되면, 별도로 마련한 혼잡도 관리 매뉴얼에 따라 자동 상황 전파와 적극적인 현장 조치가 이뤄지게 된다.
고기동 행안부 차관은 "연내 시범운영을 거쳐 모델을 표준화해 수도권과 전국 4개 도시(부산·대구·광주·대전) 지하철역에 보급할 계획"이라며 "이번 모델은 디지털플랫폼 정부의 구체적 성과물로, 지하철 인파사고를 실질적으로 예방할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.
