[일요서울ㅣ이지현 기자] 어르신 등 교통약자의 지하철 무료이용을 위해 만든 우대용 교통카드 부정사용건수가 지난해 2만건을 넘어선 것으로 조사됐다. 서울시는 우대용 교통카드 부정사용자를 막기 위해 빅데이터를 활용해 단속 실효성을 높일 계획이다. 

시에 따르면 우대용 교통카드 부정사용건수가 2013년 1만6503건에서 2018년 2만1513건으로 증가했다. 지하철 운영기관인 서울교통공사는 지난해 1월15일부터 4월13일까지,  9월3일부터 12월31일까지 인력 2904명을 동원해 특별단속을 시행했다. 이 과정에서 부정승차자 4만8895명(무표, 할인권 부정사용 등도 포함)을 단속했다. 

그러나 관련 규정상 역무원이 부정승차자를 현장에서 적발해야만 처벌할 수 있어 단속 효율이 낮았다. 

이에 시는 빅데이터를 활용해 65세 이상 어르신의 일반적인 이동패턴과 다른 '우대용 교통카드 부정사용자 추정모델'을 만든다. 시는 모델에 기반해 부정사용으로 추정된 교통카드는 향후 이용지점, 시간대를 예측해 기획단속에 나설 계획이다. 

시는 먼저 부정사용자 추정모델 구축을 위해 경로 우대용 교통카드 데이터 한 달치를 분석했다. 이용자 180만명, 3859만건에 달했다. 

이 중 전형적인 ‘직장인 패턴’으로 지하철을 이용한 우대용 교통카드 데이터를 추출했다. 직장인 패턴은 주거지와 근무지를 아침, 저녁 반복적으로 오가고, 근무지(추정) 체류시간이 9시간 이상인 경우를 말한다. 

이는 낮 시간대 주로 이용하고 평균 외출시간이 5시간 미만인 65세 이상 어르신의 일반적 이용패턴과 상이한 대표적인 유형으로 시는 판단했다. 

시는 이처럼 추정모델을 기반으로 부정사용자로 추정되는 교통카드의 일련번호와 현장 적발 가능성이 가장 높은 지하철역 및 시간대까지 예측해 서울교통공사에 매월 통보할 계획이다. 단속은 방학·휴가가 끝나는 다음달부터 시작한다.

시는 아울러 '직장인 패턴'을 조기 출·퇴근, 주말근무-평일휴무 등 다양한 유형으로 세분화한다. 65세 이상 어르신의 일반적인 이동패턴과 다르다고 볼 수 있는 다양한 패턴들을 추가 반영해 추정모델을 발전시켜 나갈 계획이다. 

딥러닝 기술 등을 활용해 지하철 운영현장에서의 실제 단속 결과를 부정사용자 추정모델에 반영해 정확도도 지속적으로 향상시킬 예정이다. 

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"고 말했다.