행안부, 지하철역 혼잡도 ‘AI’ 분석 모델 개발

올 8월까지 개발·검증과정 거쳐 전국 지하철역에 확산 계획

정부가 지하철 역사 내 혼잡도를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 인공지능(AI) 기반 데이터분석모델 개발에 나섰다.

행정안전부 통합데이터분석센터는 최근 승강장의 혼잡도를 실시간으로 파악할 수 있는 AI 기반 데이터 분석 모델 개발에 착수하여 오는 8월까지 개발과 검증 과정을 마칠 계획이다. 이번 모델 개발에는 서울교통공사, 김포시, 김포도시철도(김포골드라인)의 협업으로 진행된다.

승강장 체류 인원은 승·하차 게이트를 통과 후 승강장에서 지하철을 기다리는 인원인 ‘승차대기인원’과 지하철에서 하차 후 승강장을 통해 승·하차 게이트로 이동하는 ‘하차통행인원’을 더해 산출한다. 밀집도는 승강장 체류인원에서 승강장 면적을 나눈 뒤 이를 면적당 기준 인원으로 다시 나눠 구한다. 

밀집도 수치에 따라 혼잡도를 1단계에서 3단계로 구분되며, 3단계일 때 역사 외부나 승하차 게이트 입구 안내를 통해 인파 분산을 유도한다.

모델 개발 과정에서 서울 군자역, 장한평역과 김포골드라인 10개 역 전체를 대상으로 분석이 이루어진다. 

정부는 8월까지 모델 개발과 검증이 완료되면, 9월부터 서울지하철을 시범으로 서울교통공사 공식앱 ‘또타지하철’ 등을 통해 혼잡도 정보를 시민들에게 제공한다. 향후 전국 지하철에 모델이 활용될 수 있도록 지원할 계획이다.

정선용 행안부 정부혁신조직실장은 “국민안전 분야는 과학적 데이터 분석과 활용이 가장 우선적으로 이루어져야 할 부분”이라며 “많은 시민이 매일 이용하는 지하철을 대상으로 이뤄지는 중요성이 큰 과제인 만큼, 성공적 마무리와 전국 교통 현장 적용에 최선을 다하겠다”고 전했다.

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