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서울 지하철 혼잡도 AI가 측정하는 시스템 연구 개발 시행
역사 및 열차의 혼잡도를 조사하여 역사 특성을 반영한 기준 및 관리 지표 개발로 안전 향상
서울 지하철 혼잡도 AI가 측정하는 시스템 연구 개발 시행역사 및 열차의 혼잡도를 조사하여 역사 특성을 반영한 기준 및 관리 지표 개발로 안전 향상서울교통공사는 역사 혼잡도를 실시간으로 측정하는 시스템을 개발하고, 역사 · 열차 혼잡 발생 실태별 대응책을 마련하기 위해 ‘AI 기반 도시철도 혼잡도 수준의 실시간 평가 및 운행지원시스템 개발 연구용역’을 진행한다고 밝혔다.
<CCTV 정보로 혼잡도 실시간 분석…교차 검증 및 AI 학습 통해 정확도 높여>
공사는 연구용역을 통해 ‘CCTV 기반 실시간 혼잡도 측정 시스템’을 개발한다. 실시간 혼잡도 분석은 CCTV 정보를 AI가 분석하는 방식으로 진행된다. 용역 수행업체는 혼잡단계별 CCTV 정보를 AI에게 학습시키며, 측정치의 정확도와 신뢰도를 확보하기 위해 교통카드 이용 자료, 전동차 하중 센서, 비콘 등의 타 데이터와의 교차 검증 등 정확도 실증을 하게 된다.
AI 혼잡도 측정은 CCTV 정보분석 기반으로 진행되나, 측정 정확도를 높일 수 있다면 연구용역 참여업체의 독자적인 기술도 활용될 수 있다.
공사는 연구용역을 통해 실시간으로 측정된 혼잡도 정보를 지하철 이용 시민과 직원에게 제공하는 방법도 모색한다.
<역사·열차 혼잡도 실태조사를 통한 혼잡 단계별 대책 제시>
역사 구조나 역세권에 따라 혼잡도가 다양하게 나타나는 것을 감안해, 공사는 혼잡 역사와 열차 혼잡 발생 실태를 정확하게 조사하기로 했다. 실태조사는 역사의 혼잡이 발생하는 형태, 장소, 시간 등을 현장 실사하는 방식으로 진행되며, 결과는 현재 제정 중인 국토교통부의 혼잡도 기준을 반영한 혼잡 단계(보통, 주의, 혼잡, 심각)별 대책을 수립하는 데 사용될 예정이다.
특히 혼잡 시간대 열차 승하차 승객이 역사·열차 혼잡도에 미치는 영향을 분석하고 혼잡 단계별 열차 운행 조정 방법까지 검토할 예정이다.
심재창 서울교통공사 안전관리본부장은 “이번에 추진하는 연구용역은 역사·열차 혼잡이 발생하는 실태를 사례별로 분석하여 안전대책을 수립하고, 더 정확한 실시간 혼잡도 측정과 맞춤형 안전대책 수립을 목표로 한다.”라며, “혼잡도 관리의 시스템화를 통해 시민이 안전한 지하철 이용환경을 조성하는 데 더욱 노력하겠다.”라고 말했다. <저작권자 ⓒ 데일리미디어뉴스 무단전재 및 재배포 금지>
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