이벤트 기반 수요 예측 (Event-triggered Demand Forecasting)

이벤트 기반 수요 예측(Event-triggered Demand Forecasting)은 일상적인 교통 패턴을 벗어나는 특정 이벤트(공연, 스포츠 경기, 정치 집회, 재난 등)가 발생했을 때, 해당 이벤트가 주변 교통 수요에 미치는 영향을 예측하고, 이를 기반으로 교통 운용 및 서비스 대응 전략을 수립하는 분석 기법이다. 이 방식은 일반적인 시간·요일 기반 예측보다 더 민감하게 변화하는 교통 수요를 포착하며, 실시간 대응 및 도시 회복력 확보를 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 서브 키워드로는 비정상 수요 패턴 예측, 외부요인 기반 통행 분석, 이벤트 교통 시뮬레이션이 있다.

 

1. 이벤트 기반 수요 변화의 특성과 필요성

도시 내 특정 이벤트는 통상적인 교통 패턴을 갑작스럽고 비선형적으로 변화시킨다. 이로 인해 기존의 정기적 예측 모델(요일, 시간대, 계절 기반)만으로는 정확한 수요 추정이 어려우며, 돌발적 수요 급증 또는 편중 현상에 대한 대응력이 떨어지는 문제가 발생한다.

이벤트가 교통에 미치는 주요 영향은 다음과 같다

영향 항목	내용
수요 폭증	경기장, 공연장, 시청 등 특정 장소에 단시간에 많은 인구 집중
정체 발생	주변 도로망의 포화, 주차장 수요 초과
대중교통 부담	버스, 지하철, 택시의 집중 이용
시간 편중	특정 시간대에만 집중 수요 발생 (시작 전, 종료 직후)
경로 변화	일반 시민의 회피성 경로 변경 → OD 행렬 왜곡

따라서 이벤트 발생 시점 전후를 중심으로, 다변량 요인을 고려한 수요 예측 모델이 필요하다.

 

2. 이벤트 기반 예측을 위한 데이터 구성

이벤트 기반 수요 예측을 위해서는 다음과 같은 데이터가 통합되어야 한다:

데이터 유형	설명	활용 목적
이벤트 정보	일정, 장소, 인원, 유형(정적/동적)	영향 범위·강도 판단
과거 수요 패턴	유사 이벤트 당시의 교통량, OD 행렬	학습 기반 예측
실시간 교통 데이터	속도, 정체, 통행량	현재 흐름 반영
SNS/민원 정보	체감 혼잡, 시민 반응	비정형 요인 반영
대중교통 로그	승하차 데이터, 배차 간격	노선별 과부하 예측

 

3. 예측 모델링 기법

▶ 1) 통계 기반 시계열 보정 모델

• ARIMA, SARIMA 등 기존 수요 예측 모델에 이벤트 변수(Event Dummy Variable)를 추가 삽입하여, 예외적 수요 급증 시나리오 반영 가능

▶ 2) 머신러닝 기반 다변량 예측

모델	설명	특징
Random Forest	다수의 결정트리 기반 수요 패턴 학습	변수 간 비선형 관계 반영
XGBoost	이벤트 강도·장소·시간대 변수 포함 가능	높은 예측 정확도
SVM	정상 수요와 이상 수요를 이진 분류	이벤트 발생 여부 판단 가능

▶ 3) 딥러닝 기반 시공간 수요 예측

• CNN+LSTM 구조를 활용하여, 시간 흐름 + 공간 위치 간의 상관관계를 동시에 반영
• 예: “잠실종합운동장 + 금요일 오후 6시 + 비 예보” → 특정 노선 수요 폭증 예측 가능

▶ 4) 이벤트 유사도 기반 KNN/클러스터링

• 과거 유사 이벤트와 현재 이벤트의 규모·유형·장소 유사도를 계산
• K-최근접 이웃(KNN) 또는 군집(K-Means) 방식으로 과거 패턴 반영

 

4. 실제 활용 사례와 효과

▶ 사례 1: 서울시 대규모 공연장 주변 수요 예측

• 과거 1만 명 이상 공연의 교통량 데이터를 학습
• LSTM 기반 모델로 주변 1km 이내의 통행량 1시간 후 예측
• 예측 정확도 92% 이상 → 공연 종료 후 버스 탄력 배차 운영

▶ 사례 2: 대전 월드컵 경기장 이벤트 대응

• 경기 시간 전후 주요 정체 구간 실시간 예보 제공
• 관람객 이동 OD 행렬을 분석하여 도보 → 버스 → 지하철 경로 설정
• 셔틀버스 노선 조정, 주차장 분산 운영 등 탄력 대응

▶ 사례 3: 일본 긴급 재난 상황 후 이동 패턴 예측

• 지진 이후 대피소 주변의 보행자 밀도, 대중교통 수요 급증 예측
• CNN 기반 예측 모델로 대피소 간 인구 이동 시뮬레이션 실행
• 이동약자 대피 동선 확보, 임시 교통통제 우선 구간 지정

 

5. 정책적 활용 및 운영 전략

▶ 1) 사전 경고 기반 운영

• 이벤트 등록과 동시에 예상 교통영향 예보 발송
• 시민 앱, 교통 플랫폼을 통해 사전 경로 추천, 대중교통 이용 유도

▶ 2) 대중교통 탄력 배차

• 예측된 수요에 따라 버스·지하철 추가 배차 계획 수립
• 수요 집중 시간대만 집중 운영 → 자원 효율성 극대화

▶ 3) 혼잡통행료/주차 요금 유도

• 차량 집중이 예상되는 구역은 일시적 혼잡 요금 적용
• 대중교통 연계 주차장 할인 등 수요 분산 인센티브 제공

▶ 4) 이벤트 디지털 트윈 연계

• 예상 수요 시나리오를 디지털 트윈 기반 가상 시뮬레이션으로 검증
• 교차로 정체, 정류장 포화, 회피 경로 흐름 등을 시각화하여
  정책 시행 전 사전 테스트 가능

 

6. 기술적 과제 및 미래 확장

▷ 1. 이벤트 데이터의 비정형성

• SNS, 뉴스, 민원 등을 통한 이벤트 인식은 정확도·정시성 문제가 존재
• → AI 기반 이벤트 인식 자동화 모델 고도화 필요

▷ 2. 실시간성과 예측의 균형

• 지나치게 빠른 대응은 과잉자원 투입, 늦은 대응은 정체 심화
• → 적정 타이밍 설정 및 신뢰도 기반 대응 전략 필요

▷ 3. 지역별 수요 탄성 반영

• 동일 이벤트라도 지역에 따라 반응이 상이함
• → 지역 맞춤형 수요 탄성 계수 적용 필수

 

[ 이벤트 유형별 수요 예측 특징 비교 ]

이벤트 유형	수요 변화 특성	예측 난이도	대응 전략
공연/콘서트	고정 장소, 대규모 단시간 집중	중	버스 탄력 배차, 보행 동선 확보
스포츠 경기	정해진 시간, 반복 발생	낮음	셔틀 운영, 정류장 분산
정치 집회	공간·시간 불확실성	높음	실시간 우회 경로 안내, 도보 통제
재난 상황	돌발 발생, 장시간 지속	매우 높음	대피 경로 확보, 자원 분산 배치

 

※ 이벤트 기반 수요 예측은 ‘특별한 하루’가 도시 전체 교통을 어떻게 바꾸는지를 미리 알아보는 능력이다. 교통공학자는 이제 반복되는 패턴만이 아닌, 돌발적인 변화 속에서 도시의 리듬을 읽고, 사람들의 움직임을 유연하게 설계하는 도시 전략가로 진화해야 한다.