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교통 수요 예측에도 인공지능(AI) 딥러닝 활약

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교통 수요 예측에도 인공지능(AI) 딥러닝 활약

2016.03.17 18:00
철도硏, 현재 정확도는 50% 수준…시간 정확하게 예측하는 내비게이션 제작 가능
위키미디어 제공
위키미디어 제공

 

국내 연구진이 구글의 인공지능(AI) ‘알파고’의 핵심 기술로 알려진 ‘딥러닝’을 적용한 AI 대중교통 수요예측 프로그램을 개발했다.

 

민재홍 한국철도기술연구원 교통체계분석연구팀장은 교통카드 정보를 이용해 정류장 간 통행량을 예측할 수 있는 인공지능 시스템 ‘트립스(TRIPS)’를 개발했다고 17일 밝혔다.

 

지하철, 버스 등의 노선은 교통량 분석 결과를 기반으로 선정한다. 기존에는 수요를 예측하기 위해 사람이 현장에서 조사한 결과를 토대로 이론 모델을 적용해왔다. 하지만 이 방식으로는 고속도로의 21%, 민자도로의 50%가 교통량이 과다 추정돼 정확하지 않다는 문제가 있었다.

 

연구팀은 대중교통 이용자들의 교통카드 자료를 비롯해 버스의 배차 간격, 환승 가능 노선, 지하철 노선 수, 정류장 간 거리, 도로가 건물의 면적 등 총 152개의 변수를 트립스에 입력했다. 그 후 트립스에 약 45만 개의 통행량 자료를 입력해 스스로 학습하도록 했다.

 

연구팀이 5000여 개의 새로운 자료를 이용해 트립스를 시험해본 결과, 정확도가 50% 수준인 것으로 나타났다. 이를 이용하면 대중교통 노선을 바로 잡아 통행 시간을 줄이고, 차량의 수를 조절해 차내 혼잡도를 개선하는 등 교통 운영을 효율적으로 진행할 수 있을 것으로 보인다.

 

또 트립스의 정보를 자동차 내비게이션에 적용하면 현재 사용 중인 내비게이션보다 더 정확하게 통행 시간을 예측할 수 있을 것으로 기대된다.

 

민 팀장은 “특정 시간대에 특정 구간을 이동하는 사람들의 특성을 분류해 예측할 수 있어 산업계에서도 활용할 수 있을 것”이라며 “향후 입력 변수를 추가하고 학습을 진행하면 90% 수준까지 정확도를 높일 수 있다”고 말했다.

 

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