콘텐츠로 이동

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

  1. 교통체증 최소화로 도시 통행속도 개선
  2. 교통사고 감축
  3. 돌발상황의 부정적 영향 완화
  4. 교통 빅데이터 분석으로 교통상황 예측 및 정책 지원
  5. 대중교통 정시성 향상
  6. 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

  1. 장기적 투자: 1998년부터 지속적인 시스템 고도화
  2. 데이터 통합: 다양한 교통 데이터 소스 통합 관리
  3. 민관 협력: 네비게이션, 포털 등과의 데이터 공유
  4. 개방 정책: Open API를 통한 민간 활용 촉진

확장 방향

  1. 자율주행 연계: C-ITS(협력형 지능교통시스템) 구축
  2. AI 고도화: 딥러닝 기반 교통 예측
  3. 탄소 중립: 교통 부문 탄소 배출 모니터링
  4. MaaS 연계: 통합 모빌리티 서비스 지원

타 도시 적용

  • 서울솔루션을 통한 해외 수출 사례
  • 국내 타 지자체 벤치마킹 모델
  • 스마트시티 교통 분야 표준 모델