서울시, 빅데이터로 지하철 부정승차 막는다…“연간 손실 112억 원”

(출처=서울시)

서울시가 빅데이터를 활용해 '우대용 교통카드 부정사용자 추정모델'을 만든다. 65세 이상 어르신의 일반적인 이용패턴과 달리 부정사용으로 추정된 교통카드는 향후 이용지점, 시간대를 예측해 기획단속에 나설 계획이다.

6일 서울시에 따르면 어르신 등 교통약자의 지하철 무료 이용을 위해 만든 우대용 교통카드는 부정사용건수가 2013년 1만6503건에서 2018년 2만1513건으로 증가했다.

서울시는 부정사용자 추정모델 구축을 위해 경로 우대용 교통카드 데이트 한 달치(이용자 180만 명, 3859만 건)를 분석했다. 주로 낮 시간대, 평균 5시간 미만 외출하는 65세 이상 어르신과 달리 주거지와 근무지를 아침, 저녁 반복적으로 오가고 근무지(추정) 체류시간이 9시간 이상인 '직장인 이용패턴'이 평일 15일 이상 나타나는 이용자가 지난해 11월에만 1만8000명이 넘었다. 이중 80%가 부정사용자에 해당한다면 운임손실은 연간 112억 원에 달한다.

서울시는 부정사용자로 추정되는 교통카드의 일렬번호와 현장 적발 가능성이 가장 높은 지하철역 및 시간대를 예측해 지하철 운영기관에 매월 통보할 계획이다. 단속은 9월 개시할 예정이다.

또 서울시는‘직장인 패턴’을 조기 출퇴근, 주말근무-평일휴무 등 다양한 유형으로 세분화하고 이외에도 어르신의 일반적인 이동패턴과 다른 다양한 패턴을 추가 반영해 추정모델을 발전시켜 나갈 방침이다.

딥러닝 기술 등을 활용해 지하철 운영 현장에서의 실제 단속 결과를 부정사용자 추정모델에 반영, 추정모델 정확도도 향상시킨다는 목표다.

황보연 서울시 도시교통실장은 “빅데이터를 활용한 과학적 단속을 통해 우대용 교통카드가 어르신 등 교통약자의 이동편의 제고라는 본래 취지에 맞게 쓰일 수 있도록 지속적으로 관리해나갈 것”이라고 말했다.