□ 아침 7시 40분경 A역을 출발해 8시 20분경 B역에 도착, 약 12시간이 지난 저녁 8시 50분경 다시 B역을 출발해 9시 25분경 A역으로 돌아온 지하철 이용객이 있다. 11월 평일 22일 중 21일을 매일 같은 패턴으로 이동했다.

□ 일반적인 직장인의 이동패턴으로 보이는데, 이 승객은 65세 이상 어르신에게만 발급되는 우대용 교통카드 이용자다. 고령의 일반 직장인일까? 아니면 남의 우대용 카드를 빌려 사용하는 부정사용자일까?

□ 서울시가 빅데이터를 활용하여 65세 이상 어르신의 일반적인 이용패턴과 다른 ‘우대용 교통카드 부정사용자 추정모델’을 만든다. 모델에 기반해 부정사용으로 추정된 교통카드는 향후 이용지점, 시간대를 예측해 기획단속에 나선다는 계획이다.

□ 시는 우대용 교통카드 발급자 전원에게 안내문을 발송해 경각심을 고취하고, 경로, 장애인, 유공자 등 이용자 유형별로 개찰기에 들어오는 LED 색깔을 달리해 부정승차 여부 식별을 용이하게 만드는 등 부정승차 방지를 위해 노력하고 있지만, 부정승차자는 매년 증가 추세에 있다.

□ 어르신 등 교통약자의 지하철 무료 이용을 위해 만든 우대용 교통카드 부정사용건수가 2013년 16,503건에서 2018년 21,513건으로 증가하였으며, 지하철운영기관에서는 특별단속반을 꾸려 전 역사 대상 불시단속에 나서는 등 적극적으로 대응하고 있지만, 역무원에게만 의존해야하는 한계로 효율적 대처는 어려웠다.

○ 서울교통공사는 2018년 역사별 자체단속과 함께 특별단속(인력 2,904명, 기간 1.15 ~ 4.13, 9.3~12.31)을 시행하여 부정승차자 48,895명(무표, 할인권 부정사용 등 포함) 단속하였으며, 이는 역당 하루에 0.5명 꼴로 적발한 수치이다.

○ 우대용 교통카드를 타인에게 대여·양도할 경우 본인은 1년간 사용 및 재발급이 불가하고, 부정승차자에게는 승차구간의 여객운임과 운임의 30배를 추징할 수 있다.

□ 특히 관련 규정상 현장에서 적발해야만 부정승차자를 처벌할 수 있어 단속 효율도 낮고, 일반 승객을 위한 서비스에 집중해야할 역무원들이 부정승차자로 인해 업무부담이 가중되는 실정에 문제의식을 느껴, 보다 과학적인 단속 기법을 고안하게 됐다고 설명했다.

□ 서울시는 먼저 부정사용자 추정모델 구축을 위해 경로 우대용 교통카드 데이터 한 달치를 분석했다. 이용자 180만 명, 3,859만 건에 달했다. 이 중 전형적인 ‘직장인 패턴’으로 지하철을 이용한 우대용 교통카드 데이터를 추출했다. 낮 시간대 주로 이용하고 평균 외출시간이 5시간 미만인 65세 이상 어르신의 일반적 이용패턴과 상이한 대표적 유형이라고 판단했다.

○ 경로 우대용 교통카드 데이터를 분석한 결과 주거지-근무지를 아침, 저녁 반복적으로 오가고, 근무지(추정) 체류시간이 9시간 이상인 ‘직장인 이용패턴’이 평일 15일 이상 나타나는 이용자가 2018년 11월 한 달 동안에만 1만 8천명이 넘었다. 이중 80%가 부정사용자일 경우 운임손실은 연간 112억에 달한다.

※ 운임손실 : 18,000명 × 80% × 1,250원(기본요금) × 월52회(18,000명의 월평균 이용건수) × 12개월

○ ’18년 3월 ‘서울시 어르신 대중교통 이용행태 분석’에 따르면 일반카드 이용자는 약 40%가 출퇴근시간에 움직이는 반면, 경로 우대용 교통카드 이용은 낮 시간대에 집중됐고, 평균 외출시간은 4시간 45분으로 집계됐다.

□ 시는 부정사용자로 추정되는 교통카드의 일련번호와 현장 적발 가능성이 가장 높은 지하철역 및 시간대까지 예측해 지하철 운영기관에 매월 통보할 계획이며, 방학·휴가가 끝나는 9월부터 단속을 개시할 예정이다.

□ 더불어 시는 ‘직장인 패턴’을 조기 출퇴근, 주말근무-평일휴무 등 다양한 유형으로 세분화하는 한편, ‘직장인 패턴’ 외에도 65세 이상 어르신의 일반적인 이동패턴과 다르다고 볼 수 있는 다양한 패턴들을 추가 반영하여 추정모델을 발전시켜 나갈 계획이다.

□ 그리고, 딥러닝 기술 등을 활용하여 지하철 운영현장에서의 실제 단속 결과를 부정사용자 추정모델에 반영, 추정모델 정확도도 지속적으로 향상시켜 나간다.

□ 서울시는 빅데이터 첨단기술 도입으로 지하철 부정승차에 대한 사전 예방효과 뿐만 아니라 비용과 인력투입은 최소화하는 반면, 단속 효율성과 실효성은 크게 개선될 것으로 기대하고 있다.

□ 한편 서울시는 정책의 효율성을 높이고, 적재적소에 교통서비스를 공급하여 서울시민의 보다 나은 삶을 만드는데 교통 빅데이터를 적극적으로 활용한다는 계획이다. ‘18년 6월 새벽출근 근로자의 고단함을 덜어주는 “새벽 혼잡노선 서비스 개선”에 이어 “지하철 부정승차 단속” 에 적용하였으며, 교통서비스 개선을 위한 민간데이터와의 융합분석도 추진하고 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 관리해나가겠다.”라고 말했다.

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