AI가 버스승객 승·하차 정보 분석해 교통수요 예측, 버스노선 개편 지원

정부가 인공지능(AI)를 통해 버스승객의 승·하차 지점을 추정할 수 있는 데이터 분석 시스템을 개발했다. 노선별 정확한 승객 규모를 토대로 대중교통 노선 개편 등 실효성 있는 교통정책을 개발하는 데 활용될 것으로 전망된다.

행정안전부와 부산광역시는 합리적 대중교통 노선개편 지원을 위한 'AI기반 승객하차정보 추정 분석 모델' 개발을 완료했다고 21일 밝혔다.

그동안 버스 단일요금제를 시행하는 많은 지자체에서 시민들이 버스를 탑승할 때 교통카드를 태그 하는 방식으로 요금을 지불했다. 이에 승차정보에 대한 데이터는 있지만, 하차 시에는 태그를 건너뛰는 경우가 많아 하차정보 수집이 어려웠다. 부산시(40.6%)를 비롯해 전북·울산 등 12개 시도의 평균 하차 태그율은 32% 수준에 불과하다. 지자체가 실질적인 대중교통 수요를 파악하는 데 어려움을 겪으면서, 버스 노선개편이 민원이나 의회 요구 등에 따라 관행적으로 이뤄지곤 했다.

이번에 개발된 모델은 승객 하차지점과 하차인원 추정을 통해 실제와 가까운 교통 수요량을 산출하고, 대중교통 잠재수요를 찾아내도록 설계됐다. 모델개발 과정에는 교통카드 사용이력 데이터, 통신사 유동인구 데이터, 신용카드 사용데이터 등 약 3억건의 공공·민간 데이터가 활용됐다.

1단계로 하차정보가 존재하는 승객 데이터(승차시간, 장소, 환승지점 등)를 AI가 학습해 예측 알고리즘을 통해 하차정보가 없는 승객의 하차지점을 예측한다. 1단계 과정에서 하차지점 예측이 어려운 경우에는 2단계로 거주지 추정 방식, 3단계로 동승자 이력 추적 방식을 순차적으로 적용해 하차정보를 99%까지 추정한다.

이 같은 단계별 분석 결과를 토대로 정류장별, 교통유형별 실제 이용자 규모를 산출하고, 통신사 유동인구 데이터, 신용카드 사용데이터 등을 활용해 교통 잠재수요까지 도출한다.

행안부는 이번에 개발된 모델이 지자체별 과학적 노선개편 과정에 널리 활용될 것으로 기대하고 있다. 실질적 교통수요를 파악해 고령화와 인구감소 등으로 효율적 노선 운영이 필요한 지자체의 노선개편에 활용도가 높을 것으로 기대된다.

김준희 행앉부 공공데이터국장은 "그동안 파악이 어려웠던 승객규모를 데이터 분석을 통해 찾아내 과학적 교통정책의 토대를 마련했다는 측면에서 의미가 크다"며 "앞으로도 데이터를 통해 행정역량을 높이고 국민의 생활이 실질적으로 변화할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.