호주: 빅데이터를 활용한 멜버른의 스마트 트램

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사물인터넷 시대에 들어서면서 오늘날 교통 데이터의 양은 상상할 수 없을 만큼 늘어 났다. 이는 표 개찰 시스템과 교통시설의 운영, 보수, 컨트롤 시스템을 통해 잡히는 모 든 데이터다. 오늘날 모든 데이터는 기록된다. 따라서 승객의 승·하차가 기록되며, 사 고·지연·교통혼잡 상황도 데이터로 기록된다. 이런 다양한 데이터들이 조합을 이루 고 분석되면서 교통 흐름의 시간적 변화, 승객의 행태를 파악할 수 있게 하고, 또한 하 나의 교통운영체계가 가진 효율성을 분석할 수 있게 된다.

데이터는 재분석이 가능해야 한다. 빅데이터 체계에서는 다양한 재분석을 통해서 복 잡한 교통의 흐름을 이해할 수 있으며, 빅데이터를 잘 활용하면 교통의 흐름을 실시간 통제할 수 있다. 즉, 교통 흐름의 규칙을 파악하고 순환을 원활하게 하는 방향으로 제어 해 나갈 수 있는 것이다. 또한 교차로의 통제 및 보호, 교통경찰관의 투입이 필요한 곳 에 실시간으로 적절하게 대응할 수 있다.

파리도시교통공사가 설계한 카사블랑카 트램은 빅데이터 활용의 좋은 사례다. 카사 블랑카의 트램망은 파리도시교통공사의 자회사인 카사 트램 및 어반 엔진스사가 공동 운영하고 있는데, 체계적이고 신뢰성 있는 내부 및 외부 데이터를 실시간으로 수집하 여 기능 향상 및 이용자 현황 평가, 가동의 효용성을 최대로 높이고 있다. 따라서 노선 의 지체나 단절에 적절히 대응할 수 있으며, 주간·연간 단위 날씨, 승객들의 사용행태 를 분석하여 이동성을 향상시킨다.

사우디아라비아 리야드의 버스노선 설계에도 빅데이터가 활용된다. 파리도시교통공 사는 현지 운영사인 SAPTCO와 공동으로 자회사를 설립하여 운영하고 있는데, 여기에 2017년부터 이용가능한 빅데이터 활용 버스망을 설계 중이다. BRT 버스노선 4개와 16 개의 정기버스노선, 70개의 순환노선이 그것이다. 현재 도시 내 대중교통망이 전무한 상태에서 백지 위에 새로운 그림을 그리고 있다. 순환노선의 기본 콘셉트를 위해서 파 리도시교통공사는 외부 데이터를 활용하려고 하는데, 그중 중요한 것 하나가 이동통신 데이터다. 이를 통해 이용자들의 이동행태 파악은 물론 노선 설정을 위한 세밀한 부분 까지 단서를 마련할 수 있을 것이다.

[자료: Ratpdev Newletter. 2015. Big Data: vers des réseaux plus intelligents, ratpdev. 3월호.

https://www.ratpdev.com/en/node/1090 (2015년 6월 10일 검색).]

이수진 | 주프랑스한국교육원 고등교육담당([email protected])

호주: 빅데이터를 활용한 멜버른의 스마트 트램

빅데이터를 활용한 교통 시스템 구축은 호주에서도 최근 활발하게 논의되고 있는 주제 다. 특히 멜버른에서 트램은 가장 대중적인 교통으로서 이 새로운 시스템을 활용할 대 94

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상으로 지목되어 왔다.

이 글은 이런 이슈와 관 련한 기사를 수집하여 요약, 재구성한 것임을 밝힌다.

멜버른의 트램은 야 라 트램(Yarra Tram) 이 관리하는데, 100년 이 넘는 역사를 가지고 있다. 250km에 달하는 길이에 매년 1억 8,500 만 명이 넘는 승객을 수 송하는 야라 트램의 네 트워크는 세계에서 가 장 큰 규모로 평가 받는 다. 멜버른의 인구는 계속 가파르게 증가할 것으로 예상되고 있어 그에 따른 트램과 관련 기반시설에 대한 수요도 증가할 것으로 예상되는데, 기존의 관 리방식으로는 규모나 복잡함에서 점점 커지는 이 변화를 수용하기 힘들 것으로 예측되어 정보를 활 용한 스마트 시스템 구축이 시급한 실정이다. 게다 가 2013년 말 멜버른은 E-class 트램을 새롭게 도 입, 운영함으로써 8가지 종류의 트램을 운영하게 되어 다양한 설비와 시스템을 갖춘 관리정보가 더욱 절실해지고 있다(<그림 1> 참조).

스마트 시스템의 필요성은 홍수 같은 각종 재난이나 국제 테니스 경기 같은 도시의 각 종 이벤트에 대한 대응에서도 찾을 수 있다(<그림 2> 참조).

야라 트램의 운행에는 트램차에서 전력라인에 이르기까지 약 9만 1천여 개에 달하는 개개의 장비들이 조화롭게 움직여야 가능한 것으로 보고되었으며, 관리에 있어서도 인 텔리전트 센서와 서비스 및 장비에 관한 작업자 및 승객의 정보가 매우 유용하게 사용 되고 있다. 예를 들어, 자동화된 바퀴측정기(Wheel-measuring Machine)는 트램의 바 퀴 상태를 감지하여 정보를 관리센터에 전달한다(<그림 3> 참조). 이런 정보는 클라우 드(Cloud)에 저장되고 관련 분석가들이 각종 이슈에 대한 대응방법과 대응 우선순위를 결정하며 미래 잠재문제를 예측하는 데 도움을 준다. 예를 들어, 데이터 분석가는 트램

<그림 1> 2013년 새로 도입된 트램(좌), 1939년 도입된 트램(우)

출처: Neil Roberts. 2013.

<그림 2> 신속한 교통 대안 루트 운영을 요구하는 홍수 및 국제행사

<그림 3> 트램 바퀴의 상태를 인지하는 장치

주: 트램이 접근하면 자동으로 작동을 시작, 데이터를 전달함.

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과 기반시설의 수리기록에서 발생 이슈의 트렌드나 패턴을 밝히고, 이를 예측 관리 스케줄을 위한 가이드로 활용하게 된다.

관리팀은 모바일 장치를 통해 원격으로 필요 업무를 배정 받으며, 서비스가 필요 한 시점에 필요한 곳에 이루어질 수 있도 록 한다(<그림 4> 참조).

또한 야라 트램은 IBM과의 파트너십 을 통해 데이터 수집과 관리, 활용에 있 어서 전문성과 효율성을 높일 수 있도록 하였다(<그림 5> 참조). 수집된 정보는 하나의 중앙시스템에 저장되며 모든 야 라 트램의 작업자가 접속 가능하다. 또한 물품조달, 고객관리, 인적자원 등 다른 사업과 정에도 연동되어 활용할 수 있도록 하고 있다.

2015년 멜버른은 이들 정보를 활용한 앱 개발에도 적극적으로 나서고 있다. 대표적 인 것이 구글맵과의 연동으로, 시민들이 구글맵을 통해서도 목적지 방향뿐만 아니라, 해당 위치에서 가능한 대중교통의 종류와 시간, 루트 등 다양한 정보를 확인할 수 있도 록 하였다. 사실 멜버른과 빅토리아주는 이러한 정보의 공개에 회의적인 입장이었다.

하지만 결국 정보의 비활용성이 도시의 경쟁력에는 불리함을 인정하고 이 같은 결정을 내렸으며, 호주 내의 다른 도시들에서와 같이 교통 관련 빅데이터의 활용도를 높이기 위해 정책이 수정되고 있다.

오늘날 대중교통 시스템은 규모가 커지고 더욱 복잡해지고 있으며 동시에 더욱 대중 화되고 있다. 버스, 기차, 트램, 선박, 항공이 모두 상호 연결되어 복잡한 네트워크를 구 성하고 있으며 이런 기반시설의 관리와 활용에도 새로운 접근방법이 요구되고 있다. 그

<그림 4> 감지센서 통한 정보관리(좌), 모바일 장치 통한 작업내용 전달(우)

주: 다양한 감지센서를 통한 정보는 통합 관리되고 분석됨(좌). 작업내용은 각 작업자에게 모바일 장치를 통해 전달되며, 작업자 또한 관련 정보에 접근 가능함(우).

<그림 5> 데이터, 모바일, 분석, 클라우드 기술을 활용한 IBM Smarter Infrastructure Software

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결과, 빅데이터와 연동한 스마트 기반시설 네트워크는 이런 과제에 매우 중요한 자원으 로 그 가능성을 열어주고 있다. 여기에 각종 센서, 모바일 기술의 발전이 함께 이뤄질 때 우리는 더욱 편리하고 효율적인 교통 네트워크를 실현할 수 있을 것이다.

[자료: Deepak Advani. 2013. How Melbourne Is Fast-Tracking Smart Transit Using Big Data.

Tech. 5월 11일. http://www.huffingtonpost.com/deepak-advani/ibm-how-melbourne-is- fast-_b_4178465.html (2015년 6월 28일 검색).

Larry Schlesinger. 2015. Can Big Data Fix Australia’s Traffic Clogged Cities? AFRWEEKEND. 6월 24일. http://www.afr.com/business/construction/can-big-data-fix-australias-traffic -clogged-cities-20150123-12x9u9 (2015년 6월 28일 검색).

Leon Gettler. 2015. Green Mash Up: 7 Transport Trends Reshaping Cities. The Fifth Estate. 3 월 3일. http://www.thefifthestate.com.au/innovation/green-mashup-7-transport-trends- reshaping-cities/72123 (2015년 6월 28일 검색).

Liam Mannix. 2015. Public Transport In Melbourne: New Suite of Timetable Apps Coming. 1 월 22일. http://www.theage.com.au/victoria/public-transport-in-melbourne-new-suite- of-timetable-apps-coming-20150122-12vm2h.html (2015년 6월 28일 검색).

Neil Roberts. 2013. How Big Data Keeps Yarra Trams Running on Time, Rain or Shine.

Building a Smarter Planet. http://asmarterplanet.com/blog/2013/09/yarra.html (2015년 6 월 28일 검색).

Rohan Pearce. 2014. More Data Could Help Ease Melbourne Traffic Woes. ComputerWorld. 6월 11일 http://www.computerworld.com.au/article/547295/more_data_could_help_ease_

melbourne_traffic_woes (2015년 6월 28일 검색).]

최성진 | University of Melbourne 멜버른디자인대학원 박사과정([email protected])

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