"기상특보 때 광역버스 이용객 14% 감소…AI로 수요예측 필요"

경기연구원 "머신러닝 기술 도입해 맞춤형 운영해야"

기상과 계절에 따라 이용객 규모가 다른 대중교통의 효율적 운영을 위해 수요 예측 인공지능(AI) 기술을 도입하자는 의견이 나왔다.

경기연구원은 31일 이런 내용의 '대중교통 이용 예측도 인공지능 기술이 필요한 시대' 보고서를 발간했다.

연구원이 2019년 1월~2021년 5월 경기도 광역버스 이용실적과 기상청 자료를 비교해 기상·대기·계절에 따른 광역버스 이용수요를 분석한 결과, 한파·폭염특보 등 특이 기상상황 때 평시보다 평균 14.4% 이용수요가 감소하는 것으로 나타났다.

인구 1천명당 일평균 광역버스 이용수요는 17.6명에서 한파경보 발령 때 12.6명으로 28.7% 감소했다.

호우·대설·태풍주의보 이상이 발령됐을 때에는 평균 14.5%, 폭염경보 발생 시 3.6%, 대기특보 발령 시 1.4% 이용수요가 줄었다.

계절별로는 겨울, 요일별로는 주말에 광역버스 이용수요가 줄었다.

여름(6~8월) 대중교통 이용수요는 인구 1천명당 일평균 18.4명인 반면 겨울(12∼2월)은 16.6명으로 나타났다.

주중과 주중 일평균 이용수요도 각각 19.6명과 12.6명으로 큰 차이를 보였다.

코로나19도 큰 영향을 미친 것으로 분석됐다.

주중 평균 이용수요는 2019년 53만명에서 코로나19 유행 첫해인 2020년 41만명, 2021년(1∼5월) 42만명으로 평균 22.7% 감소했다.

주말 평균 이용수요는 2019년 35만명에서 2020년 23만명, 2021년 24만명으로 평균 32.6% 감소했다.

통근·통학과 같은 일상 통행을 주로 하는 주중보다 여가 통행을 주로 하는 주말 이용수요에 더 큰 영향을 미친 것으로 분석됐다.

이에 연구원은 AI 기술을 활용한 '머신러닝'으로 이용수요를 사전 예측해 탄력적으로 대중교통을 운영할 필요가 있다고 제안했다.

머신러닝은 기계학습이란 뜻으로 컴퓨터에 많은 데이터를 주고, 거기에서 일반적인 패턴을 찾아내게 하는 방법을 말한다.

인공지능 알파고로 유명해진 딥 러닝이 머신러닝의 대표적 알고리즘이다.

김병관 경기연구원 연구위원은 "머신러닝 기술은 다양한 대중교통의 맞춤형 운영 및 정책 수립을 위한 예측기법으로 활용될 수 있고 머신 러닝 기반의 예측정보를 결합해 대중교통 모니터링 시스템을 고도화할 필요가 있다"고 말했다.

/연합뉴스