정부가 지하철역 승강장의 혼잡상황을 실시간으로 파악할 수 있는 인공지능(AI) 기반 데이터 분석모델을 개발했다.
행정안전부 통합데이터분석센터는 지난 6월부터 서울지하철과 김포 골드라인을 표본으로 진행해 온 ‘AI 기반 지하철 승강장 혼잡도 예측 모델’ 개발을 마치고 이달부터 서울지하철에 시범 적용한다고 2일 밝혔다.
행안부에 따르면, 이번에 개발된 모델은 AI가 산출한 지하철 승강장의 체류 인원을 토대로 승강장 면적을 고려한 밀도와 혼잡률을 산출하고 혼잡도 수준을 ▲보통(∼129%) ▲주의(∼149%) ▲혼잡(∼169%) ▲심각'(∼170%) 총 4단계로 알려주는 방식이다. 혼잡률은 철도안전관리체계 기술기준에 따라 면적당 4.3명을 기준 100%로 인원 초과 비율에 따라 산출된다.
모델 개발 과정에는 행안부, 서울교통공사, 김포 골드라인이 함께 참여했다. 지하철 승하차 태그, 교통카드 정산, 열차 출발‧도착 등 800만 건의 데이터가 활용됐다. 특정 역에서 실시간 승하차 게이트 통과, 이전 역에서 승하차 게이트를 통과한 인원, 해당 시간대의 과거 승하차 인원 등을 종합 분석해 승강장의 실시간 체류 인원을 도출한다.
개발된 모델은 현재 서울교통공사 전자 관제실 대시보드에 반영됐고 공사는 해당 모델을 통해 표출되는 2개 역의 혼잡도 수준을 실시간으로 모니터링하고 있다. 공사는 이번 모델의 개발, 적용과 함께 혼잡상황 대응체계도 새로 정비했다. 예상치 못한 인파 급증 상황이 인지되면, 별도로 마련한 혼잡도 관리 매뉴얼에 따라 자동 상황전파 및 적극적 현장 조치가 이뤄지게 된다.
행안부와 공사는 이번 분석모델 활용이 지하철 역사 내 혼잡상황에 대한 효과적 대응에 도움을 줄 것으로 보고 있다. 연내 시범운영 과정을 거쳐 향후 지하철역 승강장 혼잡도 산출모델을 표준화하고 수도권과 전국 4개 도시(부산, 대구, 광주, 대전)의 지하철역에도 확산시켜 나갈 계획이다.
고기동 행안부 차관은 “이번 분석모델은 디지털플랫폼 정부의 구체적 성과물로, 지하철에 적용되면 편리함을 체감할 수 있을 것”이라며 “혼잡 시 대응체계도 함께 정비한 만큼 지하철 인파 사고를 실질적으로 예방할 수 있도록 지원할 계획”이라고 밝혔다. [김영준 마켓뉴스 기자]
