설연휴 고속도로 혼잡 예측, 빅데이터가 설문에 ‘한판승’

카카오, 1월 26일 오후 예측 내비 데이터로 정확히 분석
국토부 설문서는 1월 27일.. 날씨 악화에 예측 빗나간 듯

설 연휴 고속도로 혼잡 예상시간 예측에서 빅데이터 분석의 정확성이 입증됐다. 설 전 빅데이터 분석을 통해 귀성.귀경길 가장 혼잡한 시간을 내놓은 예측치와 기존 설문조사를 통해 내놓은 예측치가 서로 달랐는데, 최종 결과를 집계해보니 빅데이터 분석이 정확히 맞아떨어진 것.

빅데이터의 힘은 이미 미국 대선에서도 확인됐다.

지난해 11월 미국 대선을 앞두고 미국 주요 언론사의 여론조사가 힐러리 클린턴의 승리를 예상했지만, 인도 벤처기업이 개발한 인공지능(AI)인 '모그IA'는 트위터, 구글, 페이스북 등에서 수집한 2000만건의 빅데이터를 분석해 도널드 트럼프의 당선을 예측했었다. 실제 미국 대선에서 당선자는 트럼프였다.

곳곳에서 빅데이터 예측의 정확성이 확인되고 있는 가운데, 국내에서도 빅데이터 수집과 분석, 활용을 확대할 수 있는 방안 마련과 함께 전문인력 양성에 본격 나서야 한다는 지적이 확산되고 있다.

5일 관련업계에 따르면 국토교통부와 카카오가 각각 설문조사 방식과 빅데이터 분석을 통해 내놓은 설 귀성길 고속도로 혼잡시간 예측에서 빅데이터가 더 정확한 예측을 제시한 것으로 확인됐다.

카카오는 지난달 25일 귀성길 혼잡시간 예측을 하면서 "1월 26일 오후 서울에서 부산까지 고속도로 정체가 가장 심할 것"이라고 예상했다. 설 연휴가 끝난 뒤 실제 분석 결과 귀성길 고속도로 정체가 가장 심한 날은 카카오의 예측대로 1월 26일 오후였던 것으로 나타났다. 카카오는 지난 3년간 명절 연휴의 카카오내비 주행 데이터를 기반으로 한 빅데이터 분석으로 예측치를 발표했다. 카카오내비는 현재 가입자수가 900만으로 월간 활성이용자수 380만에 달한다.

반면 국토부는 전통방식인 설문조사를 통해 설 하루 전날인 1월 27일 오전이 가장 혼잡한 시간이라고 예측했었다. 국토부는 전화설문조사를 통해 교통상황을 예측했다. 이 때문에 빅데이터 분석과 설문조사의 교통상황 예측 가운데 어느 쪽이 정확할지 관심이 모아지는 상황이었다.

한편 국토부는 설 연휴 교통상황 예측의 실패를 날씨에서 찾고 있다. 설 전날인 지난달 27일 기상 상황이 좋지 않아 일찍 귀성길에 오른 운전자들이 많았다는 이유다.

실제 기상청은 지난달 27일 새벽 강원도 강원북부산지, 강원중부산지, 양구평지, 평창평지, 홍천평지, 인제평지, 횡성, 춘천, 화천, 철원과 경기도 여주, 가평, 양평, 포천, 연천, 동두천 등 중부지방 일원에 대설 예비특보를 내렸다.

한국도로공사 관계자는 "설 연휴 기간 기상 상황이 좋지 않다는 뉴스가 나오면서 상당수의 귀성객들이 서둘러 귀성길에 오른 경향이 있다"며 "결국 카카오가 예상한 귀성 예측이 맞기는 했다"고 설명했다.

국토부와 카카오는 귀경길 교통상황 예측은 비슷하게 내놨다. 국토부와 카카오는 귀경길 교통상황 예측에서 지난달 28일 오후가 가장 혼잡할 것이라고 예측했다.

귀경길 고속도로 정체는 실제로도 지난달 28일 오후에 가장 극심했던 것으로 나타났다.

[e-mail] 서영준 기자