대전교통公-한남大, 철도 수요예측 분석모델 개발
7월부터 머신러닝 분석ㆍ시스템 구축...지난달 30일 완료
교통약자 이동지원 차량ㆍ도시철도 통행량 빅데이터 활용도 상승
대전교통공사와 한남대가 내년 도시철도 수요를 예측할 수 있는 빅데이터 분석 모델을 개발했다. 지난달 30일 운영 완료 보고회를 진행하는 모습. / 사진=대전교통공사
대전교통공사와 한남대학교가 내년 도시철도 수요를 예측할 수 있는 빅데이터 분석 모델을 개발했다.
공사는 지난달 30일 한남대와 공동으로 '데이터분석 현장실습' 운영 완료 보고회를 개최하고, '교통약자 이동지원 차량 분석결과 시각화 시스템' 구축과 머신러닝 기법을 활용한 '2025 도시철도 수송수요예측 분석 모델'을 개발했다고 3일 밝혔다.
공사와 한남대는 산학협력을 통해 7월 1일부터 지난달 30일까지 약 2개월 동안 교통약자 이동지원 차량 및 도시철도 통행량 빅데이터의 활용도를 높이는 머신러닝 분석과 시스템 구축 사업을 진행했다.
이번 프로젝트에서 개발된 '교통약자 이동지원 차량 분석결과 시각화 시스템'은 지난해 10월 공사와 행정안전부, 대전시가 공동 개발한 AI 기반 데이터 분석 모델을 실제 업무에 활용할 수 도록 시각화한 시스템이다.
공사는 교통약자 이동지원 차량 데이터 시각화 시스템을 활용해 △최적 차고지 검토 △운전원별 최적 운행 파악 △운전원 근무 계획 편성 등 센터 운영의 전반적인 현황 분석에 활용할 계획이다.
또 '2025 도시철도 수송수요예측 분석 모델'은 머신러닝 AI 기법을 활용해 도시철도 통행량 빅데이터 변수 33개 중 최종 29개(기상ㆍ인구ㆍ경제ㆍ교통 등)를 활용해 학습했다.
해당 모델이 분석한 결과, 내년에는 올해보다 약 6만 명 더 많은 승객이 탑승할 것으로 예측됐다.
공사는 이번에 개발한 예측 모델을 도시철도 승객 수요 증대와 효과적인 마케팅 전략 마련에 활용해 승객 만족도를 높이고 서비스 품질을 개선할 계획이다.
유운호 경영이사는 "4차 산업혁명 시대의 핵심 기술인 빅데이터 분석이 더 중요한 만큼 최신 기술과 연구를 실무에 신속히 적용할 수 있는 산학협력이 필수적이다"며 "이번 성과를 업무에 적극 활용해 고객 만족도와 서비스 품질 개선에 최선을 다하겠다"고 밝혔다.
/ 최석영 기자
[출처 : 철도경제신문(https://www.redaily.co.kr)]
