다중이용교통시설 재난 및 체류객 지원: 혼잡도 예측 및 실시간 상황 전파

공항이나 여객터미널 등 대규모 다중이용교통시설은 기상 악화나 돌발적인 재난 상황이 발생했을 때 이용객이 급격히 밀집되는 특성이 있습니다. 기존 시스템으로는 실시간 혼잡 상태를 정밀하게 파악하기 어려워 이용객에게 적시에 정보를 제공하지 못하는 정보 불균형 문제가 발생했습니다. 또한, 유관 기관과의 신속한 데이터 연계가 부족하여 대규모 체류객이 발생했을 때 전세 버스 투입, 인력 배치 등 현장 조치를 능동적이고 즉각적으로 수행할 수 있는 스마트 재난 대응 체계가 절실했습니다.

교통시설 운영 기관의 예약 승객 정보, 대규모 유동인구를 파악할 수 있는 통신사 기지국 데이터, 그리고 현장 LiDAR 센서 등 서로 다른 규격의 이기종 데이터를 실시간 데이터 플로우 엔진으로 통합했습니다. 수집된 데이터를 가공하여 시설 내 구역별·층별 혼잡도를 분 단위로 정밀하게 예측하는 알고리즘을 적용했습니다. 또한, 예측된 혼잡도 수준과 재난 단계에 따라 연계 교통수단 투입이나 안내 조치 사항이 자동 결정되고 구동되는 디지털 재난 관리 아키텍처를 구축했습니다.

이러한 데이터 기반 아키텍처를 통해 대규모 다중이용시설 내 구역별 혼잡도 예측 정확도를 90% 이상 확보하고, 이례 상황 발생 시 초기 교통 수단 연계 및 상황 전파 지연 시간을 기존 대비 50% 이상 단축하는 성과를 기대할 수 있습니다. 실시간 인프라 상태 가시화를 통해 유동인구의 자발적 분산을 유도하고, 다자간 유관 기관과의 자동 전파 시스템으로 협업 속도를 획기적으로 높입니다. 결과적으로 인프라 운영의 신뢰성을 확보하고 행정 비용을 절감하여, 대규모 이용객 밀집 상황에 선제적으로 대응할 수 있는 지능형 안전 관리의 표준 모델을 제시합니다.