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특집

인공지능(AI) 기반 데이터분석으로 교통약자 이동권 획기적 강화

- AI학습 통해 교통약자 지원 차량 최적 배차 대기장소와 차고지 찾아내

- 배차 이동거리 기존보다 41% 감소, 교통약자의 불필요한 대기시간도 크게 줄여

- 대전시 10월부터 분석결과 현장적용, 행안부 표준모델화하여 전국 확산 추진

 장애인, 노약자 등 교통약자의 수가 증가 추세를 보이는 가운데, 정부가 교통약자의 원활한 이동지원을 위한 인공지능(AI) 기반 데이터 분석 모델을 개발했다.

 

 교통약자 이동지원 차량(이하 이동차량) 수요자들은 앞으로 가장 빠른시간 안에 차량배차를 받을 수 있게 되어, 이동권 향상에 큰 도움이 될 것으로 보인다.

 

 행정안전부(장관 이상민)는 10월 17일(화), 교통약자의 원활한 이동지원을 위한 ‘인공지능(AI) 기반 교통약자 이동지원 배차 효율화 분석’을 완료했다고 밝혔다.

 

 이번 분석은 대전광역시를 모델로, 행정안전부 통합데이터분석센터와 대전교통공사 간 협업을 통해 올 7월부터 10월 초까지 약 3개월에 걸쳐 진행되었다.

 

 대전광역시에는 올해 기준 약 2만 명의 교통약자가 등록되어 있다. 교통약자 이동지원을 위한 96대의 전용 차량이 운행되고 있으며 지난 한해 동안 운행횟수는 약 110만회였다.

 

 이동차량 이용을 희망하는 교통약자는 콜센터에 전화하여 신청하고, 신청자로부터 가장 가까운 거리에 대기하고 있는 운전원이 배정된다.

 

 그러나, 차량 신청시부터 탑승시까지의 배차시간과 직결되는 이동차량의 대기장소는 그간 신청자 위치에 대한 고려 없이, 운전자가 임의로 결정해 왔고* 이에 따라 배차신청 후 탑승까지 평균 약 22분, 최대 51분이 소요되어 원활한 이동에 어려움이 컸다.

    * 신청자가 많은 곳을 중심으로 차량이 대기해야 하지만 기존에는 운전자가 경험등에 따라 대기위치를 결정

 

 차고지 역시 수요자의 위치가 고려되지 않고 지자체 사정에 따라 지정돼 운영되고 있어 교통약자의 불편을 가중시켜 왔다.

 

이에, 행정안전부와 대전교통공사는 교통약자들의 시간대별 이용현황 분석을 통해, 이용자 수가 가장 많은 출발지와 목적지를 찾고 이용자 대기시간을 최소화할 수 있는 차량 대기지역 5개동(洞)을 새롭게 도출하였다.

 

 이와 함께, 기존에 운영 중이던 7개소의 차고지 위치에 대한 적절성도 인공지능(AI) 분석을 통해 검증하고 배차시간을 최소화할 수 있는 6개의 새로운 차고지 위치도 제안하였다.

 

 인공지능(AI)이 제안한 새로운 차고지에서 배차신청을 받는 경우, 신청지까지의 이동거리는 기존보다 약 41%(평균 5.0km→2.9km) 감소하는 것으로 확인되었다.

 

   < 최적 차고지 분석 결과 >

  

기존 7개 차고지

최적 6개 차고지(대수)

중구 부사동 209-1

① 중구 태평동(19대)

대덕구 중리동 164-5

② 대덕구 신일동(17대)

대덕구 송촌동 165

③ 유성구 온천동(25대)

유성구 노은동 270

④ 동구 주산동(12대)

동구 판암동 484

⑤ 유성구 방동(6대)

서구 둔산동 1125

⑥ 동구 이사동(17대)

서구 도안동 1270

(현행 96대 기준)

  그림입니다. 원본 그림의 이름: CLP000047e00006.bmp 원본 그림의 크기: 가로 668pixel, 세로 741pixel

 

대전광역시와 대전교통공사는 이번 분석 결과를 활용하여 10월 말부터 이동차량의 대기 장소를 새롭게 전환하고, 내년부터는 차고지 위치도 단계적으로 조정해 나갈 계획이다.

 

 행정안전부는 이번 분석 결과가 교통약자의 이동권을 크게 높일 것으로  기대하고 있다.

 

  이에 따라, 대전광역시뿐 아니라 이동차량을 운영 중인 전국 지자체에서도 함께 활용할 수 있도록 표준분석모델화하여 확산시켜 나갈 계획이다.

 

 고기동 행정안전부 차관은 “이번 데이터 분석 결과는 배차 시스템을 바로 개선하여 장애인, 노약자 등 교통약자의 이동권 향상에 직접적으로 활용할 수 있다는 측면에서 의미가 크다”고 말하며 “앞으로도 정부의 디지털 권리장전 등에 담겨있는 사회적 약자 보호의 가치가 현장에서 잘 구현될 수 있도록 체감도 높은 데이터 분석과제를 발굴·시행해 나갈 것”이라고 밝혔다.


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