‘어르신 패턴’과 다른 ‘직장인 패턴’ 데이터 추출, 9월부터 기획단속
[시정일보 이승열 기자] 서울시가 빅데이터를 활용해 65세 이상 어르신의 일반적인 이용패턴과 다른 ‘우대용 교통카드 부정사용자 추정모델’을 만든다.
이 모델에 기반해 부정사용으로 추정한 교통카드에 대해서는 이용지점, 시간대를 예측해 기획단속에 나선다는 계획이다.
어르신 등 교통약자가 지하철을 무료로 이용할 수 있도록 하기 위해 만든 우대용 교통카드 부정사용건수는 2013년 1만6503건에서 2018년 2만1513건으로 크게 증가했다.
이에 서울교통공사는 지난해 역사별 자체단속과 특별단속을 병행해 부정승차자 4만8895명을 단속했다. 이는 역당 하루에 0.5명꼴로 적발한 숫자다.
하지만 관련 규정상 현장에서 적발해야만 부정승차자를 처벌할 수 있어 단속 효율이 낮고, 일반 승객을 위한 서비스에 집중해야 할 역무원들이 부정승차자 때문에 업무부담이 가중되는 등의 문제점이 지적돼 왔다.
시는 부정사용자 추정모델을 구축하기 위해 경로 우대용 교통카드 데이터 한달치(이용자 180만 명, 3859만건)를 분석했다. 이 중 전형적인 ‘직장인 패턴’으로 지하철을 이용한 우대용 교통카드 데이터를 추출했다. 직장인 패턴은 주거지-근무지를 아침·저녁 반복적으로 오가고, 추정 근무지 체류시간이 9시간 이상인 특징을 보인다. 반면 65세 이상 어르신의 일반적 이용패턴은 낮 시간대 주로 이용하고 평균 외출시간이 5시간 미만이다.
분석 결과, ‘직장인 이용패턴’이 평일 15일 이상 나타나는 이용자가 2018년 11월 한달 동안에만 1만8000명이 넘었다. 이 중 부정사용자가 80% 정도라고 추정하더라도 운임손실은 연간 112억원에 달한다.
시는 부정사용자로 추정되는 교통카드의 일련번호, 현장 적발 가능성이 가장 높은 지하철역, 시간대를 지하철 운영기관에 매월 통보할 계획이다. 이어 방학과 휴가가 끝나는 오는 9월부터 단속을 개시할 예정이다.
더불어 시는, ‘직장인 패턴’을 조기 출퇴근, 주말근무-평일휴무 등 다양한 유형으로 세분화할 계획이다. 또 ‘직장인 패턴’ 외에도 65세 이상 어르신의 일반적인 이동패턴과 다르다고 볼 수 있는 다양한 패턴들을 추가 반영해 추정모델을 발전시켜 나갈 계획이다.
시는 이 같은 빅데이터 첨단기술 도입으로 지하철 부정승차에 대한 사전예방 효과가 클 것으로 기대하고 있다. 또 비용과 인력투입을 최소화하면서도 단속 효율성과 실효성은 크게 개선할 수 있을 것으로 보고 있다.
황보연 서울시 도시교통실장은 “부정승차는 점점 늘어나고 있는데, 단속은 여전히 역무원의 눈썰미에 상당부분 의존하는 실정이었다”라며, “빅데이터를 활용한 과학적 단속을 통해 우대용 교통카드가 어르신 등 교통약자의 이동편의 제고라는 본래 취지에 맞게 쓰일 수 있도록 지속적으로 관리해 나가겠다”라고 말했다.
