AI 기반 모빌리티 전문기업 씨엘모빌리티는 지난 7일부터 11일까지 미국 워싱턴 DC에서 열린 미국 최대 교통 학회 2024 교통연구 위원회(TRB) 103차 총회에 참가해 ‘택시 승하차 데이터에 대한 인공지능 클러스터링 기반 버스 정류장 및 노선 자동 생성 방법’에 대한 연구를 발표했다.

TRB는 전미과학공학의학한림원(National Academies of Science, Engineering, and Medicine)의 7개 분과 중 하나로 미국의 도로, 철도, 해상, 항공을 망라하는 교통 인프라, 수단, 정책에 대한 연구 지원을 총괄하는 대표적 교통연구위원회다.

TRB 103차 총회 포스터 발표에 선정된 씨엘모빌리티의 연구 내용은 신규 조성된 택지, 첨단도시, 산업단지 등 대중교통 인프라가 취약해 대중교통 이용이 저조한 지역에 대해 실제 교통 수요를 반영한 버스 정류장과 노선 설계를 다뤘다.

특히, 실제 버스와 지하철의 승·하차 데이터를 이용하면 지점별 대중교통 수요를 파악할 수 있지만 대중교통이 부족한 지역의 경우 교통수요 파악이 어려운 현실을 반영하여 택시 승·하차 데이터를 통해 간접적으로 대중교통 수요를 파악할 수 있음을 연구 결과를 통해 발표했다.

씨엘모빌리티는 이용자의 도보 이동을 최소화하면서 최대한 많은 사람들이 공통으로 이용 가능한 정류장의 정확한 위치 선정, 선정된 정류장을 효율적으로 연결하여 이동할 수 있는 노선 설계가 가능하다는 것을 보여줬다.

뉴욕시를 비롯한 미국 여러 도시의 교통 관련 공무원, 기업 종사자, 교통공학 연구자 등 다양한 분야의 전문가들이 이번 씨엘모빌리티 포스터 발표장을 방문해 데이터를 기반 정류장 위치와 노선을 결정하는 접근에 대해 참신하다는 평가와 함께 핵심 요소와 적용을 위한 토론으로 이어졌다.

이번 연구를 총괄한 씨엘모빌리티의 문기봉 경영전략고문은 “전세계 모든 도시가 자가용 이용을 줄이고 대중교통 이용을 확대함으로써 지속가능한 교통 체계를 갖추기 위해 노력하고 있지만 이를 달성하기 위한 구체적인 방법들이 부족한 편”이라며 “이번 연구가 전세계 많은 도시에서 대중교통 이용 확대에 기여할 수 있기를 희망한다”고 밝혔다.