지하철역 승강장 혼잡도 실시간 예측한다

[이데일리 이연호 기자] 정부가 지하철역 승강장의 혼잡 상황을 실시간으로 파악할 수 있는 인공지능(AI) 기반 데이터 분석 모델을 개발해 이달부터 현장에 시범 적용한다.

전자 관제실 대시보드 화면. 사진=행정안전부.

행정안전부 통합데이터분석센터는 지난 6월부터 서울지하철과 김포 골드라인을 샘플로 진행해 온 ‘AI 기반 지하철 승강장 혼잡도 예측 모델’ 개발을 마치고 이달부터 서울지하철에 시범 적용한다고 2일 밝혔다.

이번에 개발된 모델은 AI가 산출한 지하철 승강장의 체류 인원을 토대로 승강장 면적을 고려한 밀도와 혼잡률을 산출한 뒤, 그 수준을 1단계부터 4단계까지로 구분해 표출하는 개념이다.

모델 개발 과정에는 통합데이터분석센터와 서울교통공사, 김포 골드라인이 함께 참여했으며, 지하철 승하차 태그 데이터, 교통카드 정산 데이터, 열차 출도착 데이터 등 800만 건의 데이터가 활용됐다.

승강장 체류 인원은 승차 게이트를 통과한 후 승강장에서 지하철을 기다리는 인원과 지하철에서 하차 후 승강장을 통해 하차 게이트로 이동하는 인원을 의미한다.

해당 역에서 실시간 승하차 게이트 통과 인원, 이전 역에서 승하차 게이트를 통과한 인원, 해당 시간대의 과거 승하차 인원 등을 종합 분석해 승강장의 실시간 체류 인원을 도출하게 된다.

혼잡률은 철도 안전 관리 체계 기술 기준(도시철도 정거장 및 환승 편의시설 설계 지침)에 따라 면적(㎡)당 4.3명을 기준(100%)으로 인원 초과 비율에 따라 산출된다. 혼잡 정도에 따라 ‘보통(~129%)-주의(~149%)-혼잡(~169%)-심각(170%~)’의 4단계로 나눈다. 두 차례의 성능 검증 결과 분석 모델의 정확도는 90.1%로 확인됐다.

개발한 모델은 현재 서울교통공사 전자 관제실 대시보드에 반영됐으며, 공사는 이 모델을 통해 표출되는 2개 역의 혼잡도 수준을 실시간으로 모니터링하고 있다.

공사는 이번 모델의 개발·적용과 함께 혼잡 상황 대응 체계도 새로 정비했다. 예상치 못한 인파 급증 상황이 인지되면, 별도로 마련한 혼잡도 관리 매뉴얼에 따라 자동 상황 전파 및 적극적 현장 조치를 취한다.

행안부와 서울교통공사는 이번 분석 모델 활용이 지하철 역사 내 혼잡 상황에 대한 효과적 대응에 도움을 줄 것으로 보고 있다. 승강장 혼잡 상황에 대한 과학적 모니터링을 바탕으로 단계별 적극적인 현장 조치가 가능해져 실질적 사고 예방 효과가 있을 것으로 기대된다.

행안부는 연내 시범 운영 과정을 거쳐 향후 지하철역 승강장 혼잡도 산출 모델을 표준화하고 수도권 및 전국 4개 도시(부산, 대구, 광주, 대전)의 지하철역에도 확산시켜 나갈 계획이다.

고기동 행안부 차관은 “이번 분석 모델은 디지털 플랫폼 정부의 구체적 성과물로, 지하철에 적용되면 국민들도 편리함을 체감할 수 있을 것”이라며 “혼잡 시 대응 체계도 함께 정비한 만큼 지하철 인파 사고를 실질적으로 예방할 수 있도록 지원해 나가겠다”고 말했다.