서울시 TOPIS 교통 데이터 분석
서울시 교통정보시스템(TOPIS, Traffic Operation & Information Service)을 통한 실시간 교통 데이터 수집, 분석 및 교통 관리 최적화 프로젝트.
개요
| 항목 |
내용 |
| 주관 기관 |
서울특별시 (서울교통정보센터) |
| 운영 시작 |
1998년 (지속 고도화 중) |
| 시스템 명칭 |
TOPIS (Traffic Operation & Information Service) |
| 웹사이트 |
https://topis.seoul.go.kr |
배경 및 목표
배경
- 서울시 일일 통행량 약 3,000만 통행
- 교통 혼잡 비용 연간 약 8조원 (수도권 기준)
- 도로 확충의 물리적 한계
- 기존 교통시설 효율성 극대화 필요
목표
- 교통체증 최소화로 도시 통행속도 개선
- 교통사고 감축
- 돌발상황의 부정적 영향 완화
- 교통 빅데이터 분석으로 교통상황 예측 및 정책 지원
- 대중교통 정시성 향상
- 무인단속을 통한 도로이용 효율 극대화
데이터
수집 데이터 유형
| 데이터 유형 |
수집 방법 |
수집량 |
| 차량 속도 정보 |
택시 GPS (약 31,000대) |
연간 76억 건 |
| 교통량 |
VDS(Vehicle Detection System) |
실시간 |
| 버스 운행 정보 |
BMS(Bus Management System) |
실시간 |
| 교통카드 데이터 |
승하차 정보 |
일 약 1,400만 건 |
| 돌발 상황 |
CCTV, 신고 연계 |
실시간 |
| 신호 정보 |
신호제어시스템(UTIS) |
실시간 |
데이터 수집 범위
- 도로 구간: 약 1,430km (주요 간선도로)
- 교차로: 약 3,100개소 신호제어
- CCTV: 약 12,000대
- VDS 검지기: 약 3,500개소
데이터 개방
- Open API 제공 (topis.seoul.go.kr)
- 실시간 교통 정보
- 교통량 통계
- 대중교통 O/D 현황
분석 방법
실시간 교통 분석
[속도 정보 수집 및 분석 체계]
1. 택시 GPS 데이터 수신 (31,000대)
2. 위치-속도 데이터 전처리
3. 도로 링크별 속도 산출
4. 신뢰도 검증 (표본 수, 이상치 제거)
5. 구간 통행속도 산출
6. 소통 상황 판단 (원활/서행/정체)
혼잡도 예측
| 기법 |
적용 |
| 시계열 분석 |
시간대별 교통량 예측 |
| 패턴 분석 |
요일/계절/이벤트별 패턴 |
| 머신러닝 |
돌발상황 영향 예측 |
| 시뮬레이션 |
교통류 모형 기반 예측 |
신호 최적화
[적응형 신호제어]
1. 실시간 교통량 수집
2. 교차로별 대기 차량 산출
3. 최적 신호주기/현시 계산
4. 녹색시간 동적 배분
5. 간선 연동 신호제어 (Green Wave)
대중교통 분석
- 버스 정시성 분석
- 노선별 수요 분석
- 환승 패턴 분석
- 버스 배차간격 최적화
결과 및 성과
시스템 성과
| 지표 |
성과 |
| 도심 평균 통행속도 |
26.4 km/h (지속 모니터링) |
| 교통정보 정확도 |
90% 이상 |
| 버스 정시성 |
85% 이상 |
| 신호 최적화 교차로 |
3,100개소 |
정보 제공 채널
- TOPIS 웹사이트
- 도로전광표지(VMS): 약 350개
- 모바일 앱 (서울대중교통, 카카오맵 등 연계)
- 네비게이션 연동
비용 절감 효과
- 교통 혼잡비용 연간 약 5% 절감 기여
- 대중교통 이용률 증가
- 불필요한 통행시간 감소
기술 스택
| 구분 |
기술 |
| 데이터 수집 |
GPS, VDS, CCTV, 교통카드 단말기 |
| 통신 |
유무선 통합 네트워크 |
| 데이터 저장 |
빅데이터 플랫폼 (Hadoop/Spark) |
| 분석 |
Python, R, 교통 시뮬레이션 SW |
| 시각화 |
GIS 기반 교통정보 시스템 |
| 신호제어 |
UTIS (Urban Traffic Information System) |
| 개방 플랫폼 |
Open API (REST) |
참고 링크
시사점
성공 요인
- 장기적 투자: 1998년부터 지속적인 시스템 고도화
- 데이터 통합: 다양한 교통 데이터 소스 통합 관리
- 민관 협력: 네비게이션, 포털 등과의 데이터 공유
- 개방 정책: Open API를 통한 민간 활용 촉진
확장 방향
- 자율주행 연계: C-ITS(협력형 지능교통시스템) 구축
- AI 고도화: 딥러닝 기반 교통 예측
- 탄소 중립: 교통 부문 탄소 배출 모니터링
- MaaS 연계: 통합 모빌리티 서비스 지원
타 도시 적용
- 서울솔루션을 통한 해외 수출 사례
- 국내 타 지자체 벤치마킹 모델
- 스마트시티 교통 분야 표준 모델