[뉴스토마토 홍연 기자] 서울시가 빅데이터를 활용해 우대용 교통카드 부정사용 단속에 나선다.
시는 65세 이상 어르신의 일반적인 이용패턴과 다른 '우대용 교통카드 부정사용자 추정모델'을 만들어 부정사용으로 추정된 교통카드는 향후 이용지점과 시간대를 예측해 기획단속한다고 6일 밝혔다.
부정사용자 추정모델 구축을 위해 경로 우대용 교통카드 데이터 한 달치를 분석한 결과 이용자는 180만명, 3859만 건에 달했다. 이 가운데 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.
주거지-근무지를 아침, 저녁 반복적으로 오가고, 근무지(추정) 체류시간이 9시간 이상인 '직장인 이용패턴'이 평일 15일 이상 나타나는 이용자는 지난해 11월 한 달 동안에만 1만8000명이 넘었다. 이 중 80%가 부정사용자일 경우 운임손실을 연간 112억원에 달한다.
시는 부정사용자로 추정되는 교통카드의 일련번호와 현장 적발 가능성이 가장 높은 지하철역과 시간대까지 예측해 지하철 운영기관에 매월 통보한다. 단속은 방학과 휴가가 끝나는 9월부터 개시할 예정이다. 시는 '직장인 패턴'을 조기 출퇴근, 주말근무-평일휴무 등 다양한 유형으로 세분화하는 한편, 다양한 패턴들을 추가 반영해 추정 모델을 발전시켜 나갈 계획이다.
시는 빅데이터 첨단기술 도입으로 지하철 부정승차에 대한 사전 예방효과와 더불어 비용과 인력투입은 최소화하는 반면 단속효율성과 실효성은 크게 개선될 것으로 기대하고 있다. 정책 효율성 향상과 교통서비스의 적재적소 공급을 위해 교통 데이터를 적극 활용한다는 계획이다. 앞서 새벽혼잡노선 서비스 개선에 적용한 바 있으며, 교통서비스 개선을 위한 민간데이터와의 융합 분석도 추진하고 있다.
지난해 11월 30일 오후 서울 강동구 둔촌오륜역에서 시민들이 시승을 하기 위해 개찰구를 통과하고 있다. 사진/ㅣ뉴시스
홍연 기자 hongyeon1224@etomato.com
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