국내외 과학기술 정책에 대한 간략한 정보
단신동향
국내단신
지하철역 혼잡도 실시간 예측 모델 시범 적용 추진 원문보기 1
- 국가 한국
- 생성기관 행정안전부
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2023-11-02
- 등록일 2023-11-10
- 권호 250
○ 정부가 지하철역 승강장의 혼잡상황을 실시간으로 파악할 수 있는 인공지능(AI) 기반 데이터 분석모델 개발을 마치고 이달부터 서울지하철에 시범 적용
- 개발된 모델은 AI가 산출한 지하철 승강장 체류 인원*을 토대로 승강장 면적을 고려한 밀도와 혼잡률을 산출 후, 1~4단계까지로 수준을 구분하여 표출하는 개념
* 승강장 체류 인원은 승차게이트 통과 후 승강장에서 지하철을 기다리는 인원과 지하철에서 하차 후 승강장을 통해 하차게이트로 이동하는 인원
- 지하철 승하차 태그 데이터, 교통카드 정산 데이터, 열차 출･도착 데이터 등 800만 건의 데이터가 활용됨
○ 서울교통공사는 혼잡상황 대응체계를 새롭게 정비하고, 예상치 못한 인파급증 상황이 인지되면, 혼잡도 관리 매뉴얼에 따라 자동 상황전파 및 적극적 현장 조치를 실시할 예정
○ 이번 분석모델 활용은 승강장 혼잡상황에 대한 과학적 모니터링을 바탕으로 단계별로 적극적인 현장조치가 가능해져 실질적 사고예방 효과가 있을 것으로 기대
○ 행안부는 연내 시범운영 과정을 거쳐 향후 지하철역 승강장 혼잡도 산출모델을 표준화하고 수도권 및 전국 4개 도시(부산, 대구, 광주, 대전)의 지하철역에도 확산시켜 나갈 계획
- 개발된 모델은 AI가 산출한 지하철 승강장 체류 인원*을 토대로 승강장 면적을 고려한 밀도와 혼잡률을 산출 후, 1~4단계까지로 수준을 구분하여 표출하는 개념
* 승강장 체류 인원은 승차게이트 통과 후 승강장에서 지하철을 기다리는 인원과 지하철에서 하차 후 승강장을 통해 하차게이트로 이동하는 인원
- 지하철 승하차 태그 데이터, 교통카드 정산 데이터, 열차 출･도착 데이터 등 800만 건의 데이터가 활용됨
○ 서울교통공사는 혼잡상황 대응체계를 새롭게 정비하고, 예상치 못한 인파급증 상황이 인지되면, 혼잡도 관리 매뉴얼에 따라 자동 상황전파 및 적극적 현장 조치를 실시할 예정
○ 이번 분석모델 활용은 승강장 혼잡상황에 대한 과학적 모니터링을 바탕으로 단계별로 적극적인 현장조치가 가능해져 실질적 사고예방 효과가 있을 것으로 기대
○ 행안부는 연내 시범운영 과정을 거쳐 향후 지하철역 승강장 혼잡도 산출모델을 표준화하고 수도권 및 전국 4개 도시(부산, 대구, 광주, 대전)의 지하철역에도 확산시켜 나갈 계획
