대구시 공공데이터를 활용한 버스 도착 시간 예측 시스템

대구시 공공데이터를 활용해 인공지능 기반 버스 도착 시간 예측 시스템을 구축하는 방법과 데이터 분석, 정책적 확장 가능성을 단계별로 설명한 심층 가이드.

 

대구시 공공데이터를 활용한 버스 도착 시간 예측 시스템 도시 교통의 효율성을 높이는 핵심은 ‘시간 예측’이다. 특히 시민의 일상에서 가장 밀접하게 체감되는 영역은 버스 도착 정보다.

아무리 교통 인프라가 잘 갖춰진 도시라도, 버스의 도착 시각이 예측 불가능하다면 시민의 이동 만족도는 떨어질 수밖에 없다. 대구시는 이러한 문제를 해결하기 위해 공공데이터 개방 정책을 적극 추진해 왔고, 현재 전국에서 손꼽히는 수준의 교통 데이터 인프라를 보유하고 있다.

 

대구시 교통정보서비스센터는 실시간 버스 위치, 노선, 정류장, 교통 혼잡도, 그리고 운행 이력 데이터를 누구나 활용할 수 있도록 개방하고 있다. 이 글에서는 이러한 대구시의 공공데이터를 기반으로 AI 버스 도착 시간 예측 시스템을 설계하고 구현하는 과정을 구체적으로 살펴본다. 이 시스템은 단순한 시간 표시 기능을 넘어, 데이터 기반 도시교통 혁신의 실질적 모델로 평가될 수 있다.

 

 

1. 대구시 버스 공공데이터의 구조와 활용 가능성

대구시는 버스 운행 관련 데이터를 ‘대구시 버스정보시스템(BIS)’을 통해 공개하고 있다.
해당 데이터에는 버스 노선 ID, 정류장 고유번호, 차량별 실시간 위치(위도·경도), 배차 간격, 운행 상태(운행·대기·종료), 그리고 교통 혼잡도 등이 포함되어 있다.

또한 REST API 형태로 제공되어, 개발자는 호출 시 실시간 좌표와 남은 정류장 수, 도착 예측 시간 등의 정보를 받아올 수 있다.

이 데이터의 가장 큰 장점은 정확도와 갱신 속도다.
대구시는 약 15초 간격으로 각 버스의 GPS 데이터를 업데이트하고 있으며,
이를 통해 특정 노선의 이동 속도와 정체 구간을 정밀하게 파악할 수 있다.

예를 들어, 518번 버스가 아침 8시대에 서부정류장~성서산업단지 구간에서 평균속도 12km/h 이하로 떨어진다면,
시스템은 해당 시간대를 ‘상습 지연 구간’으로 자동 태깅할 수 있다.
이처럼 세밀한 교통 데이터는 단순히 버스 위치를 알려주는 데 그치지 않고,
예측형 교통 모델링(Predictive Transit Modeling) 을 가능하게 만든다.

 

또한 BIS 데이터는 기상청의 날씨 API나 도로 공사 일정 데이터와 결합할 수 있다.
비가 오는 날은 버스 속도가 평균 10~15% 느려지는 경향이 있는데,
이러한 패턴을 학습한 모델은 “비 오는 화요일 오전에는 5분 지연 가능성 80%” 와 같은 형태의 예측 메시지를 제공할 수 있다.

즉, 대구시의 개방형 교통데이터는 AI 기반 도착 예측 모델의 핵심 학습 자원이 된다.

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2. 대구시 버스 도착 시간 예측 알고리즘 설계 과정

버스 도착 시간을 정확히 예측하기 위해서는 단순한 거리 계산만으로는 부족하다.
차량 위치, 교통 혼잡도, 신호 체계, 정류장 정차 시간, 날씨 등 다양한 변수들이 시간 예측에 영향을 준다.
따라서 시스템은 여러 데이터 소스를 통합하고, 시간 단위로 패턴을 학습해야 한다.

AI 기반 예측 모델의 기본 구조는 다음과 같다.

 

1. 데이터 수집 단계 – 대구시 BIS API에서 1개월 이상의 실시간 운행 데이터를 수집한다.

2. 데이터 전처리 단계 – 결측치 보정, 비정상 위치값 제거, 시간대별 분류를 수행한다.

3. 특징 추출 단계 – 노선별 평균 이동속도, 정류장별 평균 정차 시간, 요일별 교통량 패턴, 날씨 데이터 등을 학습용 변수(feature)로 생성한다.

4. 모델 학습 단계 – 머신러닝 모델(예: XGBoost, LightGBM, LSTM 등)을 이용해 도착 시간 예측 모델을 학습한다.

5. 실시간 추론 단계 – 현재 시간대·위치 정보를 입력받아 예상 도착 시각을 출력한다.

 

특히 딥러닝 기반의 순환신경망(RNN) 구조를 활용하면,
시간에 따라 변화하는 교통 흐름을 연속적으로 학습할 수 있다.
예를 들어 오전 7시~9시 사이 데이터를 집중적으로 학습시킨 모델은
출근 시간대에 특화된 ‘시간가중 예측 알고리즘(Time-Weighted Prediction)’ 으로 작동한다.

이 알고리즘은 단순 평균 대신 최근 30분간의 이동 속도 변화를 반영하여,
도착 예측 오차를 기존 평균 모델 대비 약 20~30% 줄일 수 있다.

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3. 공공데이터 예측 시스템의 시각화 및 사용자 인터페이스

AI 예측 모델이 완성되면, 시민이 직관적으로 이해할 수 있는 시각화 플랫폼이 필요하다.
이를 위해 웹 기반 대시보드나 모바일 앱 형태로 정보를 제공할 수 있다.
시스템은 사용자의 현재 위치를 인식하고, 가장 가까운 정류장 리스트와 함께
각 노선의 “예상 도착 시간”, “지연 확률”, “현재 혼잡도” 등을 색상이나 아이콘으로 표시한다.

예를 들어 ‘곧 도착’ 구간은 초록색, ‘지연 가능성 있음’ 구간은 노란색,
‘지연 확정’은 빨간색으로 표시하면 시각적 명확성이 높아진다.

또한 사용자가 자주 이용하는 노선을 즐겨찾기로 등록하면,
AI는 이용 패턴을 분석해 맞춤형 알림 서비스를 제공할 수 있다.

예를 들어 매일 아침 8시 10분에 칠성시장역으로 이동하는 사용자가 있다면,
시스템은 출근 시간 10분 전에 “518번 버스가 평소보다 5분 늦게 도착할 예정입니다”라는 알림을 전송한다.
이 기능은 단순한 교통정보 제공을 넘어, 시민의 일상 리듬에 맞춘 개인화된 예측 서비스로 진화한다.

시각화 도구로는 파이썬 기반의 Plotly, Dash, 또는 자바스크립트의 Leaflet.js를 사용할 수 있다.

특히 지도 위에 실시간 버스 이동 경로를 표시하고, 예측 오차 범위를 그래픽으로 시각화하면
시민이 실제 데이터를 신뢰하고 서비스에 반복적으로 접근하도록 유도할 수 있다.

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4. 공공데이터 시스템의 확장성과 정책적 의의

대구시 버스 도착 시간 예측 시스템은 단순히 교통 편의를 높이는 데 그치지 않는다.
이 시스템은 도시 전체의 교통 효율성과 에너지 절감을 동시에 달성할 수 있는 기반 기술이다.

예측 모델이 누적 데이터를 통해 개선될수록, 대구시는 버스 배차 간격을 효율적으로 조정할 수 있고,
이는 곧 공회전 시간 감소와 연료 절감 효과로 이어진다.

또한 시민의 대기 시간을 평균 2~3분 단축할 수 있어, 도시 전체 이동 효율이 향상된다.

정책적으로도 이 시스템은 데이터 기반 대중교통 관리체계로서 중요한 의미를 가진다.
대구시는 버스 도착 예측 시스템을 통해 지역별 교통 불균형을 해소하고,
도심·외곽 간 이동 편차를 줄이는 데 활용할 수 있다.

예를 들어 특정 노선의 지연 빈도가 지속적으로 높게 나타난다면,
교통국은 즉시 원인을 분석해 정류장 위치, 신호 주기, 노선 배차 등을 개선할 수 있다.

장기적으로는 이 시스템이 지하철, 택시, 공유 모빌리티와 연계되어
통합 대중교통 예측 플랫폼(Integrated Transit Prediction Platform) 으로 발전할 수 있다.

이렇게 되면 시민은 단일 앱에서 “출발지–도착지까지의 예상 소요 시간”을 한눈에 확인하고,
가장 효율적인 이동 수단을 선택할 수 있다.

결국 대구시는 이 시스템을 통해 ‘데이터 중심의 스마트 교통 도시’로 도약하게 된다.

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결론

대구시 공공데이터는 단순한 행정자료를 넘어,
시민의 이동 경험을 혁신하는 실질적 자원으로 진화하고 있다.

버스 도착 시간 예측 시스템은 교통 데이터를 인공지능과 결합하여
도시의 시간을 정밀하게 관리할 수 있는 대표적 사례다.

대구시가 지속적으로 데이터 품질을 개선하고,
민간 개발자와 협력하여 서비스 생태계를 확장한다면,
이 모델은 전국 지자체로 확산될 가능성이 매우 높다.

궁극적으로 이 시스템은 “정확한 예측이 시민의 시간을 지배하는 도시”,
즉 진정한 의미의 스마트 대구(Smart Daegu) 를 실현하는 핵심 기술이 될 것이다.