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### 제목: 경기연, “기상, 계절에 들쭉날쭉 광역버스 수요…머신 러닝으로 효율적 운영 가능”

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기상 계절 등에 크게 영향을 받는 대중교통의 효율적 운영을 위해 수요 예측이 가능한 인공지능(AI) 기술 '머신 러닝'을 도입하자는 의견이 나왔다. 경기도 광역버스 이용 현황을 분석하고, 효율적인 운영을 위해 '대중교통 이용 예측도 인공지능 기술이 필요한 시대'를 발간했다고 31일 경기연구원이 밝혔다. 연구원은 우선 2019년 1월부터 2021년 5월까지의 경기도 광역버스 이용 실적과 기상청 자료를 비교하여 기상, 대기, 계절에 따른 광역버스 이용 수요를 분석했다. 그 결과, 기상 상황이 발생했을 때 이용 수요는 평시 대비 평균 14.4% 줄어드는 것으로 나타났다. 구체적으로 인구 1,000명당 일평균 이용 수요가 17.6인에서 한파 경보가 발령되면 12.6인으로 28.7% 감소했다. 이외 호우 대설 태풍 주의보 이상 발령 시 평균 14.5%, 폭염 경보 발생 시 3.6%, 대기 특보 발령 시 1.4% 등 각각 감소했다. 계절별로는 겨울, 요일별로는 주말에 광역버스를 이용하는 수요가 크게 줄었다. 인구 1,000명당 대중교통 이용 수요는 여름(6~8월)은 18.4인 반면, 겨울(12~2월)은 16.6인이었다. 주중 일평균 이용수요 19.6인 대비 주말 일평균 이용 수요는 12.6인으로 큰 차이를 보였다. 코로나19 또한 코로나19에 영향을 준 것으로 분석됐다. 주중 평균 이용 수요는 2019년 53만 명에서 2020년 41만 명, 2021년 1~5월 42만 명으로 평균 22.7% 감소했다. 주말 평균 이용 수요는 2019년 35만 명에서 2020년 23만 명, 2021년 24만 명으로 평균 32.6% 감소했다. 통근통학과 같은 일상적인 통행을 주로 하는 주중보다 여가 통행을 주로 하는 주말 이용 수요가 더 큰 영향을 끼친 것으로 분석된다. 이처럼 기상악화와 코로나19 등으로 인한 대중교통 이용 수요가 급변할 경우 서비스 질 저하, 버스업체 경영난 등으로 이어질 수 있는 만큼 이용 수요를 미리 예측해 탄력적으로 대중교통을 운용해야 한다고 연구원은 설명했다. 경기연구원 연구의원은 "다양한 환경요인이 대중교통 이용에 수시로 영향을 미치고 있어 효율적인 대중교통 운영을 위해 통행자들의 수요와 행태 변화를 예측하는 것이 무엇보다 중요하다"면서 "머신 러닝 기술은 다양한 대중교통의 맞춤형 운영 및 정책 수립을 위한 예측 기법으로 활용될 수 있고 머신 러닝 기반의 예측정보를 결합해 대중교통 모니터링 시스템을 고도화할 필요가 있다"라고 말했다. 머신 러닝(Machine learning)이란 컴퓨터에 충분한 데이터를 주고, 거기서 일반적인 패턴을 찾는 기계학습이다. 머신 러닝의 대표적인 알고리즘은 인공지능 컴퓨터 알파고로 유명한 딥러닝(Deep learning)이다.<|endoftext|>