지난 19일 한국과학기술원 경영대학이 서울 홍릉 캠퍼스 국제회의실에서 주최한 빅데이터 컨퍼런스 ‘KAIST 미디어 프론티어’에서 서울시 정보화기획단 김기병 과장은 이같이 발표했다.

김 과장에 따르면, 서울시가 운영하는 다산콜센터에 접수되는 시민들의 불만접수 중 25.5%가 교통에 관련한 것이고, 이중 73.5%는 택시 문제였다. 택시의 불친절이나 승차거부 등이 주였다. 때문에 택시 서비스의 품질을 높이지 않고는 서울시의 시민들의 만족도를 높일 수 없었다고 판단했다.

또 택시 입장에서는 공차율이 너무 높은 것이 문제였다. 서울시에서 운행하는 택시는 업무 시간 중 40%는 승객 없이 운행되는 상태다. 이는 승차거부, 불친절 등의 문제를 야기하고, 환경에도 악영향을 미친다.오염도 야기한다.

서울시는 이 문제를 해결하기 위해 빅데이터를 활용하기로 했다. 택시에 승객이 많이 있는 위치를 안내해 공차율을 줄이고, 승차거부 등의 문제를 해결하겠다는 의지다. 승객에게는 택시가 많이 있는 위치를 안내해준다.

이를 위해 서울시는 모든 택시에 탑재돼 있는 운행기록계(Digital Telegragh, DTG) 데이터 분석을 시도했다. 연간 1300억건에 달하는 방대한 데이터다. 이를 날씨, 지역, 시간 등의 각종 변수와 종합 분석해 패턴을 찾아내는 목이 목표다. 분석이 성공하면 승객들은 조금 더 쉽게 택시를 타고, 택시기사는 공차율을 줄일 수 있을 것으로 서울시는 전망하고 있다.

서울시는 현재 파일럿 프로젝트를 완료했으며, 내년부터 서비스를 시작할 예정이다.

김 과장은 “택시 공차율을 10% 줄여 연간 2700만 리터의 기름을 절약하고 심야시간에도 택시가 잘 잡히도록 할 예정”이라고 말했다.

서울시는 지난 해 심야버스 노선 최적화에 빅데이터를 활용해 큰 성과를 거둔 바 있다. 기존에 전문가들이 모여 정했던 노선를 빅데이터를 활용해 시민들에게 좀더 편리한 방향으로 바꾼 것이다. 30억건의 콜데이터와 가입자 주소지(KT 제공) 정보를 분석했다. 예를 들어 심야에 홍대에서 버스를 탈 사람들의 거주지 위치를 분석해 노선을 정하는 방식이다.

이를 통해 약 10%의 시민들이 더 심야버스를 이용할 수 있게 됐고, 서울시 정책 평가 중 1위를 차지했다. 하루 승객 이용자가 6000명에 달했고, 택시 승차거부가 9% 감소했고, 심야에 이동하는 여성이 11% 증가했다.

김 과장은 “빅데이터 활용이 시민에게 유용하다는 결론 내렸다”면서 “서울시는 빅데이터 분석을 시정에 적극 반영할 예정”이라고 말했다.

한편 이날 KAIST 미디어 프론티어 행사에는 서울시의 빅데이터 사례 이외에도 ▲빅데이터 전략적 활용 (SAP 형원준 대표이사) ▲조류독감 확산 방지에 사용된 빅데이터 사례 (KT 빅데이터 센터장 김이식 상무) ▲스탠포드 디스쿨 소개(SAP 크리스토퍼 한 전무) ▲사물 인터넷의 빅데이터와 비즈니스 기회 (김지현 KAIST 경영대학 겸직교수) 등의 강연이 이어졌다.

<심재석 기자>sjs@ddaily.co.kr