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교통수요 예측의 신뢰도 제고, 빅데이터로 해결하자
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승인 2017.10.31  
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- [2017 KOTI 브리프] <8>김주영 한국교통연구원 국가교통DB센터장
   
 

[교통신문] 최근 의정부경전철이 파산 신청을 하면서 잘못된 교통수요 예측에 대한 원인과 책임소재에 대한 논란이 뜨거웠다. 교통시설 건설로 인한 교통수요를 정확히 예측하기 위해서는 해당 지역의 현재 통행 수요가 얼마나 되고 교통시설 건설로 인한 이용 경쟁력이 어느 정도 될 것인지 잘 진단하고, 미래의 사회경제적 여건의 변화 및 개발계획에 따른 영향 등이 정확히 전망돼야 한다. 이와 같은 복합적 요인을 고려할 때, 교통수요 예측의 신뢰도 제고를 위해서 아래와 같은 노력이 필요하다.

첫째, 국가교통DB가 정확히 구축돼야 한다. 국가교통DB는 교통수요 예측을 위한 기초자료인 기종점통행량(OD), 분석용 네트워크를 국가교통조사를 통해 보편화된 틀로 제공하고 있다. 둘째, 교통수요 예측 전문가의 정확한 모형 구현이 요구된다. 교통수요 예측 전문가는 기초자료인 국가교통DB를 세분화하고 구체화해 현실을 정확히 묘사하는 모형화 작업을 수행한다. 셋째, 정부 및 지자체의 공정하고 객관적인 시각이 필요하다. 넷째, 장래 개발환경의 변화가 탄력적으로 반영될 수 있는 투자평가제도의 개선이 필요하다.

교통시설은 건설여부를 결정한 이후에 실제 준공까지는 장시간 소요되며, 그 사이에 다양한 개발환경의 변화가 발생 가능하다. 실제 사후평가를 수행한 244개 교통시설의 설계·시공 평균 소요기간은 약 도로 7년, 철도 11년이 소요됐다. 예비타당성조사 단계에서 교통수요 예측 및 타당성 분석을 통하여 실질적인 건설여부를 결정한다. 그 이후에 장래개발계획의 취소, 설계 및 운영조건의 변화, 경쟁수단의 건설 등 개발환경 변화가 크게 발생하는 경우 교통수요 및 타당성을 재검토하는 실질적인 제도 운영이 필요하나 과거에는 미흡했다. 최근 이슈가 된 대부분의 교통시설은 국가교통DB가 제공되기 이전에 사회경제적 성장기에 지자체의 장밋빛 장래 개발계획을 반영해 교통수요를 예측했다. 또한, 장기간 소요되는 설계 및 공사과정에서 교통수요에 영향을 미치는 개발환경의 변화에 대해 탄력적으로 교통수요를 재점검하는 과정이 미흡했다.

교통수요 예측의 오류 문제를 거론할 때마다 국가교통DB의 신뢰도 문제가 항상 중심에 있다. 다양하고 복합적인 다른 요인이 있음에도 불구하고 기능과 역할면에서 국가교통DB의 책임이 막중하기 때문이다. 교통수요 예측을 위해 기초자료로 활용되는 국가교통DB는 전국 1%의 가구를 대상으로 통행실태 설문조사를 수행하고, 전국 및 광역권의 기종점통행량을 구축한다. 전수화하는 과정에서 낮은 표본율에 따른 오차, 개개인의 통행행태의 다양성, 장래 개발계획 및 사회경제적 여건의 변화 등 불확실성은 너무나도 많다. 정확한 교통수요를 예측하는 것은 사실 불가능하다. 다만, 높은 표본율을 대상으로 국가교통조사를 수행하고 구축과정에서 불확실성을 해소함으로써 신뢰도를 높이는 것이 중요하다. 예산 제약으로 기존 설문조사 방식의 기반으로 표본율을 높이고 불확실성을 해소하기에는 한계가 있는데, 교통부문 빅데이터를 적극적으로 활용하는 것이 효율적이다.

최근 빅데이터에 대한 사회적 열기는 뜨겁다. 엄격한 개인정보보호법 제정으로 전혀 활용이 불가할 것으로 여겨졌던 교통부문의 빅데이터는 다양한 솔류션 개발 및 활용사례가 점차 늘고 그 효율성에 대한 사회적 요구가 크게 증가하고 있다. 공공부문 뿐만 아니라 민간부문의 빅데이터에 대한 활용 가능성을 높여가고 있다. 국가교통DB 구축을 위한 대표적인 빅데이터로 내비게이션, 통신, 교통카드 자료가 대표적이다.
   
 

최근 한국교통연구원은 민간부문의 내비게이션 자료를 이용해 전국 95% 도로의 교통량과 속도 DB를 구축하는 뷰티(View-T)시스템을 개발했다. 내비게이션 자료는 차량의 통행 수요, 이동 궤적, 통행속도 등을 파악할 수 있다. 통신 자료는 사람의 이동을 파악할 수 있다. 올해 6월말 기준으로 휴대폰 이용량은 약 6천만을 초과한 것으로 나타났는데, 대부분의 사람들이 통신기기를 이용하고 있다고 해도 무방하다. 통신자료를 잘 활용하면 전국 모든 사람들의 통행 수요, 이동 궤적을 파악할 수 있다. 또한, 일별, 시간대별 이동 패턴을 분석하여 통행목적과 이용수단도 분석할 수 있다. 교통카드자료는 대중교통 이용자의 이동수요, 이동 궤적 및 이용수단을 파악할 수 있다.

국토교통부가 올해부터 전국 교통카드자료를 통합 구축함에 따라 대중교통 이용자의 이동수요를 정확히 파악 가능하다. 국가교통DB센터는 이와 같은 교통빅데이터를 이용해 5년 마다 수행되는 국가교통조사인 전국가구통행실태조사 및 화물통행실태조사를 대체하는 전략을 수립하고 있다. 기존의 설문조사는 통행행태 분석 및 모형구축 용도로 최소화하고 통행수요 분석은 표본율이 높은 교통빅데이터를 이용함으로써 국가교통DB의 신뢰도를 제고하기 위함이다.

국가교통DB 구축과정에서 교통빅데이터를 효율적으로 활용하기 위해서는 넘어야 할 산이 많다. 현행 빅데이터의 실용적 측면에서 개인정보보호법의 개선을 검토해야 한다. 현재는 개인정보보호법에 위배되지 않는 범위에서 가공된 형태의 자료를 활용하고 있으나, 원시자료의 활용이 가능하다면 더욱 효율적인 DB 및 모형 구축이 가능하다. 실제 개인정보를 보호할 수 있는 범위 내에서 다양한 빅데이터가 실용화 가능하도록 개인정보법을 개정함으로써, 정부정책 및 공공의 편익을 위해 사용될 수 있도록 유도해야 한다.

또한, 공공 및 민간이 보유한 교통부문 빅데이터를 연계 활용 가능한 통합DB시스템 구축이 필요하다. 이를 위해서는 우선적으로 교통부문뿐만 아니라 타 부문과도 연계할 수 있는 빅데이터 기반의 표준 노드링크체계 구축이 선행돼야 한다.

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