정부가 지하철역 승강장의 혼잡상황을 실시간으로 파악할 수 있는 인공지능(AI) 기반 데이터 분석모델 개발을 마치고 이달부터 현장에 시범 적용한다. 이를 통해 승강장 내 인파 밀집으로 인한 문제가 발생할 경우 발 빠른 대응이 가능할 전망이다. 정부는 내년 주요 혼잡 역사를 대상으로 모델을 확대할 계획이다.
행정안전부 통합데이터분석센터는 지난 6월부터 서울지하철과 김포골드라인을 샘플로 진행해온 ‘AI 기반 지하철 승강장 혼잡도 예측 모델’ 개발을 마치고 이달부터 서울지하철 장한평역과 군자역에 시범적용한다고 2일 밝혔다.
승강장 체류인원은 승차게이트를 통과한 후 승강장에서 지하철을 기다리는 인원과 지하철에서 하차 후 승강장을 통해 하차게이트로 이동하는 인원을 의미한다. 해당 역에서 실시간 승하차 게이트 통과인원, 이전역에서 승하차 게이트를 통과한 인원, 해당 시간대의 과거 승하차 인원 등을 종합분석해 승강장의 실시간 체류인원을 도출한다.
혼잡률은 기준에 따라 면적(㎡)당 4.3명을 기준(100%)으로 인원 초과 비율에 따라 산출한다. 혼잡도 수준은 보통(129% 이하), 주의(149% 이하), 혼잡(169% 이하), 심각(170% 이상)으로 나뉜다. 예를 들어 50㎡ 면적의 승강장에 실시간 체류인원이 300명이라면 혼잡률은 139.5%다.
모델개발과정에는 지하철 승하차 태그 데이터·교통카드 정산 데이터·열차 출도착 데이터 등 800만건의 데이터를 활용했다. 행안부 관계자는 “그동안은 지하철 객차 내 혼잡도만 확인이 가능했다”며 “이번 모델은 승강장 내 혼잡도도 확인할 수 있도록 했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다.
개발된 모델은 현재 서울교통공사 전자관제실에서 확인 가능하다. 공사는 이를 통해 표출되는 2개 역의 혼잡도 수준을 실시간으로 모니터링해 예상치 못한 인파급증 상황이 발생하면 혼잡도 관리 매뉴얼에 따라 자동 상황전파 및 적극적 현장조치가 진행한다.
행안부는 연내 시범운영 과정을 거쳐 지하철역 승강장 혼잡도 산출모델을 표준화할 계획이다. 이후 내년 3월 수도권 및 전국 4개 도시(부산·대구·광주·대전)의 혼잡도가 높은 주요 지하철역에 해당 모델을 적용할 계획이다. 행안부 관계자는 “시범운영 기간 동안 오차와 같은 문제점을 발견하고 개선할 계획”이라며 “이후 주요 지하철역을 중심으로 본 사업을 진행한 뒤 시민을 상대로 승강장 내 혼잡도 정보를 공개하는 안도 추진할 예정”이라고 말했다.
김이현 기자 2hyun@kmib.co.kr
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