지하철 ‘우대용 교통카드 부정사용자’ 빅데이터로 잡는다
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지하철 ‘우대용 교통카드 부정사용자’ 빅데이터로 잡는다
  • 김정규 기자 kjk74@gyotongn.com
  • 승인 2019.08.09
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서울시, 추정모델 구축…‘족집게’ 단속
부정사용 카드번호, 지점·시간 통보
어르신 유형과 다른 ‘직장인 패턴’ 추출

[교통신문 김정규 기자] 서울시가 빅데이터로 ‘지하철 부정승차’ 방지에 나선다. 65세 이상 어르신의 일반적인 이용패턴과 다른 ‘우대용 교통카드 부정사용자 추정모델’을 만들어 부정사용으로 추정된 교통카드는 향후 이용지점, 시간대를 예측해 기획단속에 나선다는 계획이다.

시는 경로, 장애인, 유공자 등 이용자 유형별로 개찰기에 들어오는 LED 색깔을 달리해 부정승차 여부 식별을 용이하게 만드는 등 부정승차 방지를 위해 노력하고 있지만, 부정승차자는 매년 증가 추세에 있다. 교통약자의 지하철 무료 이용을 위해 만든 우대용 교통카드 부정사용건수는 2013년 1만6503건에서 2018년 2만1513건으로 증가했다.

시는 먼저 부정사용자 추정모델 구축을 위해 경로 우대용 교통카드 데이터 한 달치를 분석했다. 이용자 180만명, 3859만 건에 달했다. 이 중 전형적인 ‘직장인 패턴’으로 지하철을 이용한 우대용 교통카드 데이터를 추출했다. 낮 시간대 주로 이용하고 평균 외출시간이 5시간 미만인 65세 이상 어르신의 일반적 이용패턴과 상이한 대표적 유형이라고 판단했다.

경로 우대용 교통카드 데이터 분석 결과, ‘직장인 이용패턴’이 평일 15일 이상 나타나는 이용자가 2018년 11월 한 달 동안에만 1만8000명이 넘었다. 이중 80%가 부정사용자일 경우 운임손실은 연간 112억에 달한다.

시는 부정사용자로 추정되는 교통카드의 일련번호와 현장 적발 가능성이 가장 높은 지하철역 및 시간대까지 예측해 지하철 운영기관에 매월 통보할 계획이다. 방학․휴가가 끝나는 9월부터 단속을 개시할 예정이다.

더불어 ‘직장인 패턴’을 조기 출퇴근, 주말근무-평일휴무 등 다양한 유형으로 세분화하는 한편, 65세 이상 어르신의 일반적인 이동패턴과 다르다고 볼 수 있는 다양한 패턴들을 추가 반영하여 추정모델을 발전시켜 나갈 계획이다.

또 딥러닝 기술 등을 활용해 지하철 운영현장에서의 실제 단속 결과를 부정사용자 추정모델에 반영, 추정모델 정확도도 지속적으로 향상시켜 나간다.

황보연 시 도시교통실장은 “부정승차는 점점 늘어나고 있는데 , 단속은 여전히 역무원의 눈썰미에 상당부분 의존하는 실정”이라며 “빅데이터를 활용한 과학적 단속을 통해 우대용 교통카드가 어르신 등 교통약자의 이동편의 제고라는 본래 취지에 맞게 쓰일 수 있도록 관리해 나가겠다.”라고 말했다.


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