AI로 버스 승객 하차 지점 99%까지 예측한다

[이데일리 이연호 기자]인공지능(AI)을 이용해 버스 승객의 하차 지점을 99%까지 예측할 수 있는 시스템이 개발됐다. 과학적 데이터에 기반한 노선 개편 등에 활용할 수 있을 것으로 보인다.행정안전부와 부산광역시는 합리적 대중교통 노선 개편 지원을 위한 ‘AI기반 승객하차정보 추정 분석 모델’을 개발했다고 21일 밝혔다.

이번에 개발한 모델은 승객 하차 지점과 하차 인원 추정을 통해 실제와 가까운 교통 수요량을 산출하고, 대중교통 잠재 수요를 찾아내는 것을 주요 기능으로 설계했다. 실질적 교통 수요를 파악할 수 있는 분석 모델을 통해, 고령화와 인구 감소로 대중교통 노선 운영 효율화 조치가 필요한 지자체의 대중교통 노선 개편에 활용도가 높을 것으로 기대된다.

모델 개발 과정에는 교통카드 사용 이력 데이터, 통신사 유동인구 데이터, 신용카드 사용 데이터 등 약 3억 건의 공공·민간 데이터를 활용했다.

3가지 분석 모형을 단계적으로 적용해 노선 정류장별 하차 인원을 99%까지 추정하고, 대중교통 잠재 수요까지 파악했다. 먼저 1단계로 하차 정보가 존재하는 승객 데이터(승차 시간, 장소, 환승 지점 등)를 AI가 학습해 예측 알고리즘(심층신경망·DNN)을 통해 하차 정보가 없는 승객의 하차 지점을 예측한다. 1단계 과정에서 하차 지점 예측이 어려운 경우에는 2단계로 거주지 추정 방식, 3단계로 동승자 이력 추적 방식을 순차적으로 적용해 하차 정보를 99%까지 추정할 수 있었다.

거주지 추정 방식의 경우 7일 중 3일 이상 최초 출발 지점이 동일한 경우 해당 출발 지점을 거주지(전날 최종 하차 지점)로 추정하는 방식이다. 동승자 이력 추적 방식은 동일 정류장에서 탑승한 타 승객들의 이력을 추적해 하차 인원이 가장 많았던 정류장을 하차 지점으로 추정하는 식이다.

이 같은 단계별 분석 결과를 토대로 정류장별, 교통 유형별 실제 이용자 규모를 산출하고, 통신사 유동인구 데이터, 신용카드 사용 데이터 등을 활용해 교통 잠재 수요까지 도출했다. 이는 기존 운영 노선의 합리성 평가와 심야 버스 노선 개설 등에 활용할 수 있다.

행정안전부는 이번에 개발한 모델이 지자체별 과학적 노선 개편 과정에 널리 활용될 것으로 기대하고 있다. 그동안 하차 정보 부족으로 실제 교통 수요가 반영된 노선 개편에 어려움이 컸던 지자체가, 데이터에 기반한 실질수요를 반영할 수 있는 기반을 마련함으로써 주민 생활 편의성이 높아질 것으로 보인다. 정부도 대중교통 노선별 정확한 승객 규모를 토대로 실효성 있는 교통 정책을 개발하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

김준희 행정안전부 공공데이터국장은 “그동안 파악이 어려웠던 승객 규모를 데이터 분석을 통해 찾아냄으로써 과학적 교통 정책의 토대를 마련했다는 측면에서 의미가 크다”며 “앞으로도 데이터를 통해 행정 역량을 높이고 국민의 생활이 실질적으로 바뀔 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.