모지안 앵커>
출퇴근 시간대 지하철 혼잡도가 높아지면서 인파 사고 나지 않을까 걱정하는 목소리가 나오는데요, 정부가 지하철역과 열차 내부의 혼잡상황에 효과적으로 대응하기 위한 AI 데이터 분석 시스템을 개발했습니다.
윤현석 기자의 보도입니다.

윤현석 기자>
(장소: 3일, 김포공항역)

출근길 시민들이 가장 몰리는 시간인 오전 8시.
4개의 노선에서 내린 승객들이 서울행 열차로 갈아타기 위해 환승 통로로 향합니다.

윤현석 기자 yoonhyun1118@korea.kr
"김포공항역 환승 통로입니다. 환승객들이 끊임없이 이어지면서 통로는 금세 인파로 가득 찼습니다."

열차 안 상황은 더욱 심각합니다.
김포시민들이 서울로 출퇴근할 때 주로 이용하는 김포 골드라인의 경우 출근 시간 혼잡률이 285%까지 치솟았고, 서울지하철 4호선도 최고 혼잡률 193.4%로 200%에 가까운 혼잡률을 기록했습니다.
승객들은 열차 안에서 안전사고가 날까 두렵다고 말합니다.

녹취> 안재혁 / 인천광역시 서구
"사람이 다닥다닥 붙어가니까 급정거하거나 그럴 때 넘어질 위험이 있어서 좀 위험하다고 생각합니다."

이처럼 승객이 많이 몰리면서 안전 문제에 대한 우려가 점차 커지는 상황.
정부는 지하철역과 열차 내 혼잡상황에 효과적으로 대응하기 위한 인공지능 기반 데이터 분석 시스템을 개발하고 이번 달부터 시범 적용에 나섰습니다.
데이터 분석 시스템은 AI가 산출한 지하철 승강장의 체류인원을 토대로 승강장 면적을 고려한 밀도와 혼잡률을 실시간으로 계산합니다.
혼잡도 수준은 혼잡률에 따라 보통, 주의, 혼잡, 심각 등 4단계로 표출됩니다.
예를 들어 AI가 산출한 실시간 승강장 체류인원이 300명이고 승강장 면적이 50㎡, 면적당 기준 인원이 4.3명일 때 혼잡률은 139.5%로, 2단계인 주의 단계에 해당하는 것입니다.
주의 단계부터는 모니터링을 강화하고, 심각 단계에선 열차 게이트 출입이나 열차 탑승을 제한하는 등 현장조치가 이뤄집니다.
행정안전부는 이번 분석모델 활용으로 승강장 혼잡상황에 대한 적극적인 현장조치가 가능해져 실질적인 사고예방 효과가 있을 것으로 기대했습니다.
이에 올해 안으로 시범운영 과정을 마치고 수도권 전체를 비롯해 부산과 대구, 광주, 대전의 지하철역에도 적용해 나갈 계획입니다.
(영상취재: 민경철 김명신 김준섭 / 영상편집: 오희현 / 영상그래픽: 강은희)

KTV 윤현석입니다.

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