도심 이동과 시민들의 생활 패턴 등 핵심 지표를 나타내는 서울시 교통데이터가 기업, 스타트업, 연구 기관 등에 개방된다. AI 시대를 앞두고 국내 산업의 경쟁력 강화, 다양한 서비스 개발 등을 위해  적극 지원한다는 취지다. 

서울시는 인공지능(AI) 기술 확산에 발맞춰, 교통 분야에서 AI 기반 서비스 개발과 연구를 지원하기 위한 교통데이터 수요조사를 4월 30일까지 실시한다고 밝혔다.

교통 데이터가 넓은 산업에서 활용될 수 있도록, AI 및 교통 분야를 포함한 산업, 학계, 연구기관, 시민 등이 신청할 수 있다. 

시는 세계 최고 수준의 대중교통 시스템 등을 기반으로 방대하고 품질 높은 교통 데이터를 보유하고 있다. 현재 ‘서울교통빅데이터 플랫폼’, ‘서울 열린데이터광장’, ‘공공데이터포털’ 등에서 버스·지하철 승하차 승객수, 교통 시설 정보, 교통 속도 등 주요 정보를 시민에게 제공하고 있다.

교통카드 태그 승하차 시스템을 통해 매일 승하차 경로, 시간 등이 기록되고 있어 높은 신뢰도를 갖추고 있다. 

대중교통 도착 정보의 경우 내비게이션, 지도 앱 등 위치기반 서비스 사업자에 제공되고 있으며, 일반 시민 역시 오픈 API 등을 통해 다양한 교통 정보를 확인할 수 있다.

이에 더해 이번 수요조사를 시작으로 AI 학습과 알고리즘 개발에 적합한 데이터 제공 환경을 조성해 나갈 계획이다. 그간 수치 등 통계 중심의 정형 데이터가 주로 제공됐던 것에서 더 나아가 다양한 개발 수요에 맞춘 시계열 데이터 및 비정형 데이터 등으로 폭을 넓혀 나간다. 

그간 교통 데이터는 교통카드 승하차, 위치정보 등 주요 수치들이 통계 자료로 제공돼왔다. 이미지, 영상정보 등 중심의 비정형 데이터와 시간대별 교통량·속도 등 시간 흐름을 담는 시계열 데이터가 융합될 경우 다양한 효과가 발생할 것으로 기대된다. 

이번 조사는 산업계, 학계, 연구기관부터 시민 개발자까지 다양한 수요자 의견을 반영해 AI 모델 학습 및 알고리즘 개발 등에 실질적으로 활용 가능한 교통 데이터의 수요를 파악하고, 이를 데이터 개방 정책에 반영하기 위해 추진된다.

특히 현장 수요에 맞춰 AI 산업과 연구 과정 등에서 실질적으로 필요한 데이터들이 제공됨에 따라, 향후 AI 기술이 다양한 분야에서 활용될 수 있는 데이터 환경이 조성될 것으로 기대된다. 

수요 조사에 참여하고자 하는 시민은 ‘서울교통빅데이터 플랫폼’ 누리집에서 4월 30일까지 간편하게 신청할 수 있다. 온·오프라인 설문을 병행해 진행하며, 참여자들이 필요로 하는 교통 데이터 유형을 파악할 수 있도록 의견을 청취해 나간다. 

수요조사 이후에는 전문가 회의를 거쳐 개방 대상 데이터를 선정하고, 개인정보 비식별화 등 전처리 과정을 통해 AI 활용에 적합한 교통 데이터를 구축한 뒤, 2025년 하반기부터 순차적으로 개방할 예정이다.

아울러, 서울시는 향후 수요 기반 데이터 개방을 토대로 데이터 기반 정책 수립과 민간 협업을 통한 AI 기술 상용화, 스타트업 및 연구기관의 기술개발 지원 등 다양한 부문에서 파급효과를 창출할 수 있도록 데이터 지원 연계사업을 강화할 계획이다.

여장권 서울시 교통실장은 “AI 시대에 공공기관이 선제적으로 데이터 수요를 파악하고, 이를 실질적으로 활용 가능한 형태로 제공하는 것이 무엇보다 중요하다"며, “이번 수요조사를 통해 서울시가 데이터 기반 도시혁신을 이끌고, AI 산업 생태계 조성에 기여하는 중요한 전환점이 될 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

교통데이터 AI 개발 활용 예시

-자율주행 등 첨단 교통 실증 : 라이다 등 차량 센서 데이터 딥러닝 융합, 정확도·돌발 능력 향상 

-모바일 기반 신규 서비스 개발 : MaaS(통합 모빌리티 서비스) 등 사용자 중심 이동 지원 서비스 발굴

-대중교통 운영 관련 연구 : 분야별 특화 대중교통 정책 연구, 도시 개발 연계 환경 개선 등에 적용   

-실시간 교통 최적화 : 교통량, 돌발 교통체증, 신호 등 분석해 최적 경로 더욱 효율적으로 안내 

-교통 수요 연계 산업 활용 : 관광·경제·환경 등 산업별 맞춤 정보 개발 (예시:이동패턴 분석한 관광 안내 등)

-도로정보 및 교통관리 적용 : 도로 환경 정보, 사고 등 데이터 기반해 위험요소 감지, 맞춤 교통정보 제공