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시내버스 외 대중교통 노선 개편, 운영 효율화를 위한 대중교통 네트워크 최적화 시스템

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데이터기반문제해결연구단 서민호 단장 인터뷰



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대중교통 네트워크 최적화 시스템

데이터기반문제해결연구단 서민호 단장


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서민호 단장(KISTI 데이터기반문제해결연구단)

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안녕하세요 저는 데이터 기반 문제해결 연구단을 맡고있는 서민호입니다.

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저희 연구단은 데이터를 활용해서  사회현안을 해결하기 위한 예측, 예방, 저감 응용분야로써 



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침수예측솔루션, 미세먼지 모니터링 솔루션, 대중교통 최적화 솔루션, 지진피해 예측 솔루션

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침수, 미세먼지, 감염병, 교통, 지진 등을 연구 중인데, 저는 교통분야를 주로 연구하고 있습니다.



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대중교통 네트워크 최적화 솔루션에 관하여

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최근에는 사회현안인 대중교통 최적화 문제 솔루션 알고리즘을 연구하고, 대중교통 최적화 의사결정을 위한 웹 솔루션을 개발하고 있습니다.



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Q. '대중교통 네트워크 최적화 시스템'이 무엇인가요?

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시내버스 운영 관점에서 설명을 드리자면, 시민의 이동수요에 맞춰 버스공급을 적정 수준으로 유지하는 것이라 볼 수있습니다.

이동수요 대비 버스공급이 많으면 예산이 낭비될 것이고, 또 수요 대비 공급이 너무 적으면, 시민이 불편할 것이기 때문에

수요와 공급 사이에 어떤 적정한 수준이 존재한다는 가정 하에 그 수준을 찾아내는 것이 네트워크 최적화라고 정의할 수 있습니다.

대중교통 네트워크 최적화 시스템은 이러한 최적 수준을 결정하기 위해 시내버스 수요와 공급을 확인, 분석, 시뮬레이션하는 시스템입니다.



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Q. 시스템을 구축하게 된 배경은요?

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데이터 기반으로 접근하기 이전에는, 관련해서 민원이 발생하면 그것을 해소하려 기존 노선을 늘리거나 하는 정도로 조치가 이뤄졌었는데요.

사실상 이러한 조치가 정말 적정한지, 변동사항으로 추후 차량 혼잡 문제 등이 발생할지에 대한 수치화된 검토가 어려운 상태에서 의사결정을 진행해 왔다고 볼 수있습니다.

따라서 대중교통 네트워크 최적화 시스템은 이동수요 및 공급효과를 시뮬레이션을 통해 확인하고, 결과가 예상될 때 노선 개선 및 개편 의사결정이 진행되도록 지원하고자 하는 목적으로 개발됐습니다.

교통 빅데이터의 가공, 분석, 지도 기반 가시화, 통행량 배정 등으로 교통 시뮬레이션, 변경 효과 분석 등을 지원할 수있습니다.


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Q. 주요 기능과 원리는 무엇인가요?

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시스템에는 이동수요, 노선현황, 시뮬레이션, 운영분석의 4대 메뉴가 있습니다.

이동수요/노선현황 메뉴는 현황분석을 위한 메뉴로, 빅데이터 가공 및 처리, 지도 기반 데이터의 가시화 기술을 적용했습니다.



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데이터기반 대중교통 수요분석 

[이동수요]

- 교통카드 이용데이터 수집,분석 

- 노선 구간별 이용비중 

- 정류장 → 정류장 이동수요 

- 지역 → 지역 이동수요

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이동수요는 교통카드 이용 데이터로 버스 노선의 시간대별 정류장간 이동수요량을 분석합니다.

정류장을 기준으로 여러 노선들 간 이용비중도 확인 가능하며, 정류장에서 정류장까지의 이동수요뿐 아니라, 지역에서 타 지역으로 이동하는 수요량 분석도 가능합니다.



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데이터기반 대중교통 현황분석

[이동수요]노선별 서비스 수준분석, 버스노선에 대한 수요 분석, 노선별 경제성 수준 및 운행시간 분석 

- 버스공급현황확인: 노선경로, 할당 차량 대수, 운행 횟수, 첫차와 막차시간

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노선현황 메뉴에서는 현재의 노선 경로, 할당 차량 대수, 운행 횟수, 첫차와 막차 시간 등 버스 공급 현황을 확인할 수 있습니다. 

특히, 지도상으로 특정 지역의 노선 현황을 중첩해서 보여줘 지역 내 현황을 확인 가능하며,

각 노선의 굴곡도, 총거리 등을 확인해 노선 단축, 배차 간격의 단축 잠재성 등을 확인할 수있습니다. 




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시뮬레이션 메뉴는 버스 노선 공급 방법을 변경해 통행량을 배정해 보는 기능으로, 마지막 메뉴인 운영분석과 함께 노선 개선의 효과를 분석해보는 기능입니다.



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변경효과 분석 시뮬레이션[시뮬레이션]

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교통 분야에서 통행량 배정이라는 알고리즘과 인공지능 최적화 기술이 주로 적용됩니다. 

대규모의 버스네트워크 시뮬레이션을 위해서는 슈퍼컴을 활용한 시뮬레이션도 적용가능합니다.


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Q. 현재 시스템이 어떻게 활용되고 있나요?

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인천광역시의 버스노선 개편 시에 직접 활용됐고, 이후에도 인천시에서 지속 사용될 예정입니다.

분석 솔루션의 우수성이 점차 강화된다면, 인천시 적용 사례를 기반으로 전국 160여개의 지자체 버스 행정에 활용될 수 있도록 기술이전 등을 추진할 계획입니다.



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Q. 시스템으로 어떤 변화를 기대하고 있나요?

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데이터 기반으로 근거 있는 대중교통 의사결정을 지원함으로써 대시민 의사소통 강화, 운영예산절감, 일회성이 아닌

상시적인 데이터 조회 및 분석 기능 제공으로 대중교통 프로세스의 혁신을 기대합니다.

스마트시티의 주요 모듈에서 교통이 차지하는 비중이 작지 않은데요. 스마트시트를 위한 응용도 생각 중이고요.

최근 시민이 직접 참여하는 시민과학의 대상으로 대중교통이 연구될 때, 효율적인 연구도구로서 대중교통 네트워크 최적화 솔루션이 활용 가능할 것으로 기대합니다.



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Q. 시스템을 구축하시면서 가장 기억에 남는 일이 있나요?

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업무방식을 변화하는 것이 쉬운 일은 아닌데요. 기존에는 민원 불편사항이나 버스업체 인터뷰 정도를 통해서만, 의사결정을 해왔던 지자체 협력원분들이 

저희 연구진과 지속적으로 함께 연구를 하면서 변화하시는 것을 느꼈을 때가 있습니다.

특히 민원 관련해서 저희 솔루션으로 분석 결과를 확인한 후 판단하고, 새로운 제안을 하시는 모습을 봤을때 보람을 많이 느꼈습니다.



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Q. 본 시스템 관련 연구단의 최종 목표는 무엇입니까?

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대중교통 최적화 분석 솔루션은 아직도 분석기능의 고도화, 인공지능 노선개선 추천 기능, 슈퍼컴을 활용한 네트워크 시뮬레이션 기능 등

추가개발 및 개선해야 할 기능과 연구테마가 많이 남아 있습니다.

또한 시내버스 뿐 아니라 도시철도, 택시 등 적용 수단을 확장하는 등 (고려할) 분야도 무궁무진하고요.

모두 데이터 특성이 하나하나 달라서 연구하고, 연계하고, 통합 시뮬레이션하는 솔루션을 개발해 가고 싶습니다.


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KISTI 한국과학기술정보연구원

www.kisti.re.kr

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