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"지하철 부정승차 꼼짝마" 서울시 허위 우대카드 사용자 잡는다

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[서울=뉴스핌] 이동훈 기자 = #어르신 우대용 교통카드를 사용하는 한 이용객은 아침 7시 40분경 A역을 출발해 8시 20분경 B역에 도착한다. 이후 약 12시간이 지난 저녁 8시 50분경 다시 B역을 출발해 9시 25분경 A역으로 돌아온다. 11월 한달간 평일 22일 중 21일을 매일 같은 패턴으로 이동했다. 이 사람은 고령의 일반 직장인일까? 아니면 남의 우대용 카드를 빌려 사용하는 부정사용자일까?

서울시가 지하철 이용시간 빅데이터를 활용해 65세 이상 어르신의 일반적인 이용패턴과 다른 우대용 교통카드 사용자에 대한 단속에 들어간다.

6일 서울시에 따르면 시는 '우대용 교통카드 부정사용자 추정모델'을 만들 예정이다. 모델에 기반해 부정사용으로 추정된 교통카드는 향후 이용지점, 시간대를 예측해 기획단속에 나선다는 계획이다.

이와 함께 우대용 교통카드 발급자 전원에게 부정승차 단속에 관한 안내문을 발송하고 경로, 장애인, 유공자를 비롯한 이용자 유형별로 개찰기에 들어오는 LED 색깔을 달리해 부정승차 여부 식별을 용이하게 할 예정이다.

[사진=김학선 사진기자]

어르신 같은 교통약자의 지하철 무료 이용을 위해 만든 우대용 교통카드를 타인에게 대여하거나 양도할 경우 본인은 1년간 사용 및 재발급이 불가하고, 부정승차자에게는 승차구간의 여객운임과 운임의 30배를 추징할 수 있다. 하지만 부정승차자는 매년 증가 추세에 있다는 게 서울시의 설명이다.

우대용 교통카드 부정사용건수는 지난 2013년 1만6503건에서 2018년 2만1513건으로 증가했다. 지하철운영기관에서는 특별단속반을 꾸려 전 역사 대상 불시단속에 나서 표가 없거나 할인권을 부정하게 사용한 부정승차자 4만8895명을 적발한바 있다. 이는 역당 하루에 0.5명 꼴로 적발한 수치이다.

하지만 관련 규정상 현장에서 적발해야만 부정승차자를 처벌할 수 있어 단속 효율도 낮은데다 역무원에만 의존해야하는 상황으로 인해 보다 과학적인 단속 기법을 고안하게 됐다는 게 서울시의 설명이다.

시는 먼저 부정사용자 추정모델 구축을 위해 경로 우대용 교통카드 데이터 한 달치를 분석했다. 이용자 180만명, 3859만 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 8000명이 넘었다. 이중 80%가 부정사용자일 경우 운임손실은 연간 112억원에 달한다는 게 서울시의 설명이다.

지난해 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 계획이다. 방학·휴가가 끝나는 9월부터 단속을 개시할 예정이다.

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

그리고 딥러닝 기술 등을 활용해 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.

황보연 서울시 도시교통실장은 “부정승차는 점점 늘어나고 있는데 단속은 여전히 역무원의 눈썰미에 상당부분 의존하는 실정"이라며 "빅데이터를 활용한 과학적 단속을 통해 우대용 교통카드가 어르신 등 교통약자의 이동편의 제고라는 본래 취지에 맞게 쓰일 수 있도록 지속적으로 관리해나가겠다"고 말했다.

donglee@newspim.com

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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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