세종시가 디지털 트윈 및 머신러닝 기반의 데이터 분석·예측 시스템을 적극 활용해 어울링 배치·재배치, 신규 대여소 설치 등 공영자전거 운영관리 체계를 개선한다.

시는 어울링 운영 효율화를 위해 지난 2018년부터 한국전자통신연구원(ETRI)와 협업해 디지털 트윈 예측 모델을 개발하고, 지난해부터 분석 결과를 반영해 어울링 운영계획을 수립·운영하고 있다.

디지털 트윈은 현실세계를 가상세계에 동일하게 구현해 모의시험을 통해 결과를 미리 예측하고, 이를 문제해결 및 의사결정 과정에 활용되는 기술이다.

특히, 올해는 디지털 트윈 연구과제로 세종시 내 모든 어울링 대여소의 적정 보유 대수를 실시간으로 예측할 수 있는 시뮬레이션 체계를 구축했다.

이에 따라 그동안 현장 작업자의 경험에 의존해 어울링을 재배치하던 기존 방식에서 벗어나 데이터를 바탕으로 이용 수요를 과학적으로 예측하고 이를 근거로 시간대별·대여소별 재배치를 할 수 있게 됐다.

또, 시는 작업자용 어울링 재배치 앱과 대시보드 개발을 지원해 작업자의 업무 효율성을 향상시킴으로써 시민의 어울링 이용 편의성과 서비스 만족도를 높일 수 있도록 했다.

올해 들어서는 적정 수준의 어울링 보유와 유지관리를 위해 기존 디지털 트윈 기술에 더해 경험적 데이터를 기반으로 학습하고 예측을 수행하는 머신러닝 기반의 시뮬레이션 분석을 도입, 적용했다.

이에 따라 올해 어울링 이용 시간, 이동 거리, 대여·반납 위치 등 각종 데이터를 토대로 도출된 시나리오에 따라 적정 수요 예측 및 재배치 효율을 분석하고, 신규 대여소도 연내 20곳까지 확충할 계획이다.

앞으로 시는 어울링 추가도입 시나리오에 따른 이동시간 단축, 시민의 건강 증진, 주차비용 절감 등 사회적 편익을 추정해 향후 어울링 운영 정책을 수립하기 위한 기초자료를 확보해 나갈 계획이다.

이춘희 시장은 “데이터 기반 이용수요 분석 예측을 통해 어울링 운영을 효율화해 시민의 공영자전거 이용 편의를 높일 계획”이라며 “앞으로도 각종 도시문제 해결을 위해 다양한 분야에 디지털 트윈을 접목해 스마트도시를 구축해 나가겠다”고 말했다.