AI가 下車人員豫測해 地域 버스 路線票 짠다

東亞日報
入力 2024年 2月 22日 03時 00分

이소정 記者

코멘트: 個

좋아요: 個

코멘트: 個

行安部-釜山市 AI 分析모델 開發

政府가 버스에서 몇 名이 내리는지 推定해 路線을 效率的으로 改編하는 人工知能(AI) 모델을 開發했다. 行政安全部는 釜山市와 함께 ‘人工知能(AI) 乘客下車情報推定分析 모델’을 開發했다고 21日 밝혔다.

이 모델은 乘客下車地點과 下車人員을 推定해 實際와 가까운 交通需要量을 算出한다. 搭乘客이 많은 곳은 停留場을 新設하고, 停留場間隔이 좁으면 統廢合하는 方式이다. 釜山市는 이 모델을 活用해 2025年까지 버스 路線改編作業을 進行할 計劃이다.

AI 모델 開發에는 交通카드 使用履歷과 通信社流動人口 데이터, 信用카드 使用 데이터 等 3億件의 公共民間 데이터가 活用됐다. 于先乘車時間과 場所, 換乘地點等의 下車情報가 담겨 있는 데이터를 AI가 學習한다. 豫測 알고리즘을 통해 下車情報가 없는 乘客이 어디에서 내렸는지도 推定하도록 했다. 버스에 搭乘할 때는 交通카드를 찍지만 내릴 때 交通카드를 찍지 않아 下車情報가 없는 데이터까지 모두 分析한 것이다. 17個市道 버스 下車 태그率은 지난해 1∼6月京畿 98.8%, 서울 97.8%, 仁川 96.1% 等이다.

下車地點推定이 어려운 境遇 7日中 3日以上最初出發地點이 同一한 境遇該當地域을 居住地로 推定하는 方式으로 分析했다. 또 같은 停留場에서 搭乘한 다른 乘客들의 履歷을 通해 下車人員이 가장 많았던 곳을 특정하는 方法等으로 下車情報를 99%까지 推定할 수 있다는 說明이다.

行安部는 人口減少等으로 路線效率化가 必要한 地方自治團體의 버스 路線改編에 이 모델을 活用할 方針이다. 김준희 行安部公共데이터局長은 “科學的交通政策의 土臺를 마련했다는 點에서 意味가 크다”고 했다.

이소정 記者 sojee@donga.com

#行政安全部 #釜山市 #ai 分析모델 開發 #地域 버스 路線票