서울시, ‘택시 잘 잡히는 곳’ 빅데이터로 찾는다

자정부터 새벽5시까지 심야시간 서울 곳곳을 누비는 ‘올빼미버스’를 작년부터 성공적으로 운영 중인 서울시가 이번엔 요일·시간·날씨별로 택시가 잘 잡히는 곳을 역시 빅데이터로 분석, ‘택시 매치메이킹(match-making)’이라는 이름의 공공데이터로 개방한다.

올빼미버스의 경우 30억 건의 심야시간 통화량 데이터를 빅데이터로 활용, 강남·홍대·동대문·신림·종로 등 실제 심야시간대 유동인구를 고려해 9개 노선을 확정했다면, 택시 매치메이킹은 택시 승하차 정보, 기상정보 등 300억 건의 빅데이터를 분석해 정해진다.

서울시는 올빼미버스 노선 수립에 빅데이터를 성공적으로 활용한 경험을 바탕으로 올 초에는 노인여가복지시설 입지 분석과 시정 정보제공 적정위치 찾기에도 빅데이터 분석 기법을 도입한 바 있다.

서울시가 빅데이터를 분석한 택시 매치메이킹 데이터를 데이터셋(Dataset) 형태로 서울열린데이터광장에 개방하면 ▸포털사이트 업체, 내비게이션 업체, 개인 개발자들이 자유롭게 활용해 홈페이지나 앱으로 개발, ▸시민들이 이것을 실생활에서 활용할 수 있게된다.

이렇게 되면 택시기사는 ‘승객 태우기 쉬운 곳’을 쉽게 찾을 수 있어 빈 차로 돌아다니는 일이 줄고, 승객들은 ‘택시 잘 잡히는 곳’을 이용함으로써 택시를 잡지 못해 발을 동동 구를 일이 줄어들 것으로 기대된다.

서울시는 이와 같이 다양한 빅데이터를 분석해 시민생활에 유용한 교통서비스를 제공하는 기반이 될 ‘서울형 빅데이터 공유·활용 플랫폼 구축사업’에 예산 9억2,700만원을 투입하고 사업 수행 업체를 모집한다고 17일(화) 밝혔다.

선정된 사업자는 택시매치메이킹 이외에도 ▴교통사고 감소 정책지원 시스템 ▴장애인 콜택시 운영 컨설팅 등 시민에게 도움이 되는 교통 관련 서비스를 개발하게 된다. 그밖에도 대용량 빅데이터 분석·활용을 위한 인프라도 구축한다.

세 영역과 관련해 사업자는 서울시, 민간기업, 공공기관이 보유하고 있는 ▴법인 및 개인택시 탑승 데이터 ▴교통사고 내역(위치, 원인, 피해상황 등) 데이터 ▴교통안전 시설물 데이터 ▴기상 관측 데이터 등 데이터를 활용·분석한다.

‘교통사고 감소 정책지원 시스템’은 교통사고 내역, 운전자 운행 패턴, 교통안전 시설물 등 데이터를 융합·분석해 교통사고 발생 패턴을 도출해낸 자료를 서울시 교통정책 부서에서 교통사고 감소 정책 활용해 선제적으로 대응할 수 있게 되는 것이다.

‘장애인 콜택시 운영 컨설팅’은 장애인 콜택시 운영 데이터를 분석해서 신체 활동이 불편한 장애인의 택시 대기시간을 줄이고, 관련 부서에서는 계절·시간대별로 콜택시를 어느 정도 규모로 운영해야 할지를 고려해 보다 효율적으로 서비스를 운영할 수 있을 것으로 기대된다.

시는 6월16일부터 20여일 간 홈페이지 입찰공고를 통해 제안서를 접수하고 7월 초 제안서 평가회의를 거쳐 최종사업자를 선정할 계획이다.

김경서 서울시 정보기획단장은 “택시매치메이킹 서비스 등 교통 분야 서비스 개발로 ‘올빼미 버스’에 이어 빅데이터를 통한 도시 문제 해결 가능성을 다시 한 번 제시하겠다”며 “앞으로도 빅데이터를 활용해 시민들의 실제 수요를 꼼꼼히 파악하고 시정에 적극 반영해 시민들이 체감하는 정책을 만들어가겠다”고 말했다.