기계학습을 이용한 서울 지하철 승하차 인원예측

Abstract

서울에서 어딘가를 이동하기 위해 사람들이 가장 많이 이용하는 대중교통수단은 지하철이다. 아침 출근시간 및 퇴근시간의 지하철은 그야말로 ‘지옥철’이다. 해당 시간대에 사람들이 몰리고 지각하지 않기 위해 무리하게 탑승을 하려는 사람들로 ‘지옥 같은 지하철’이라 해서 ‘지옥철’이라고 불린다. 이렇게 무리해서 타려는 사람들이 몰리게 되고 자연스레 위험한 사고로 이어지는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하고자 지하철 유동인구 및 승하차 인원을 예측하는 사례가 있었지만 결과는 아쉽게도 잘못된 예측으로 인한 적자 발생 및 사고예방에 실패하는 경우가 있었다. 그리하여 본 논문에서는 기존의 방식과는 다른 최근 이슈가 되고 있는 인공지능의 한 분야인 기계학습을 적용한 서울시 지하철 하루 승하차 인원예측을 제안한다. 또한 기계학습 기법 중 선형회귀분석의 다중선형회귀분석을 사용하는 것을 제안한다. 지하철 승하차 인원에 영향을 주는 다양한 변수들을 회귀분석에 적용시켜 승하차 인원 예측 값의 정확도를 높여주는 유용한 변수를 찾아내었다. 또한, 승하차 인원 예측 값을 얻는데 모든 변수를 사용하여 예측 값을 얻고 유용한 변수들로 이루어진 일부 변수들만 사용하여 예측 값을 얻은 후 실제데이터와 비교하였을 때 모든 변수를 사용한 예측 값의 정확도 평균은 승하차 모두 74%로 나왔고 유용한 변수들로 이루어진 일부 변수들만 사용했을 경우 승하차 평균 정확도가 97%, 96%로 더 높게 나온 것을 확인가능 하였다. 본 논문에서는 기계학습을 적용시켜 다양한 변수들의 유용성을 파악하고 유용한 변수들을 통해 더 높은 예측 값을 얻을 수 있다는 사실을 확인하였다.