한화 신입사원 AI 솔루션 챌린지 · 2팀 2파트 · 과제 03 고객 페인포인트 해결
100만 관람객의
귀가를 돕는
불꽃배웅
불꽃배웅 — 눈부신 밤의 끝, 집으로 가는 길까지.
서울세계불꽃축제 관람객을 위한 혼잡도 기반 귀가 경로 안내
문제›구성›예측›실측›경로›검증›계획
관람객의 귀가 경로 선택혼잡도와 통제를 반영한 출구 안내가 필요합니다
지도앱
역 위치와 이동 경로
행사 당일 통제가 경로에 반영되는지 확인이 필요합니다.
서울시 실시간 도시데이터
구역별 혼잡도
4단계 혼잡 정보만으로는 이용할 출구를 선택하기 어렵습니다.
불꽃배웅
출구별 혼잡 전망과 경로
출구 7곳의 현재와 30분 뒤 혼잡도를 비교해 안내합니다.
문제›구성›예측›실측›경로›검증›계획
행사 전에 만든 예측과 행사 당일 실제 상황 반영과거 자료로 미리 준비하고, 당일 상황으로 고칩니다
과거 데이터
시간대별 이동 패턴은 알 수 있지만, 당일 인원 규모에는 차이가 있습니다
당일 관측
현재 상황을 반영할 수 있지만, 서울시 데이터에는 발행 시차 28.8분이 있습니다
화면 제공5분마다 안내 정보를 갱신하고, 실측 수신이 중단되면 행사 전에 만든 예측을 활용
▲ 5분마다 갱신
행사 당일 실제 상황 반영실측 API 3종으로 인원 규모를 보정하고, 통제와 보행 지연을 반영
▲ 인원 규모 보정
행사 전에 만든 예측공공 실측 데이터 7종으로 예측표를 작성하고 과거 행사 데이터로 검증
문제›구성›예측›실측›경로›검증›계획
예측 모델작년 이동 패턴에 오늘 인원 규모를 반영합니다
\[ D_{s,h} \;=\; \alpha \cdot E_s \cdot f_s(h) \]
오늘 전체 인원 × 출구별 이용 비율 × 시간대별 도착 비율
출구 7곳의 이용 비중 — 2024·2025년 초과 승차 인원 평균
혼잡도 단계 일치율
88%
2025년 데이터로 교차연도 검증
축제일 표본이 2일로 제한돼, 실측 패턴에 행사 종료 시각과 도보 이동시간을 반영했습니다.
문제›구성›예측›실측›경로›검증›계획
주요 출발역 분석사람이 출발한 역의 변화가 여의도보다 먼저 나타납니다
피더 12역 승차
여의도 하차 초과
같은 무리, 1시간 뒤
상관계수r 0.72 → 0.98같은 시각 비교 → 1시간 시차 적용 (2025)
2개년 통합 상관계수 0.988 · 당일에는 출발역 12곳을 5분마다 관측 — 혼잡 30~40분 전 안내를 위한 후보 지표(9월 5일은 관측만 수행, 예측 모델에는 미반영).
문제›구성›예측›실측›경로›검증›계획
실측 데이터세 가지 공개 데이터를 함께 봅니다
서울 실시간 도시데이터
5분
구역 인구 · 4단계 혼잡도 · 통제 정보 · 여의나루역 30분 단위 승하차
→ 당일 규모 보정과 구역별 혼잡도 추정에 활용
실시간 지하철 도착 정보 · 4역
주기마다
여의나루·여의도·샛강·국회의사당역의 열차 도착 상태
→ 무정차 운행 여부 확인에 활용
TOPIS 교통 CCTV · 23대
60초
다리와 진입로의 보행 인원 및 점유 정도
→ 혼잡도와 보행속도 추정에 활용
여의나루역 무정차 관측: 9월 5일 18:10~22:05 · CCTV는 집계 결과만 사용하며 영상 프레임은 저장하지 않습니다.
문제›구성›예측›실측›경로›검증›계획
규모 보정과 혼잡도 추정새로 들어오는 정보로 혼잡도를 계속 업데이트합니다
① 당일 인원 배율 갱신
가능한 인원 규모의 범위를 두고, 새 관측이 들어올 때마다 5분 간격으로 갱신
사전 1.00 [0.73~1.38]
사후 —
관측값은 α=1.15 가정 · 사전 분포·격자·σ는 구현값
② 밀도에 따른 보행속도 계산
| 등급 | 명/m² | m/분 |
|---|
| 여유 | 1.5 | 80 |
| 주의 | 3.0 | 42 |
| 경계 | 4.0 | 20 |
| 심각 | 5.0 | 9 |
CCTV로 추정한 보행 밀도를 이동시간 계산에 반영 · DM-Count 군중 계수 · Kladek 식(자유보행 1.34 m/s, 정체 5.4명/m²)
③ 구간별 혼잡도 추정
관측 지점 30곳 사이의 혼잡도를 추정하고, 확신하기 어려운 구간은 흐리게 표시
여유주의
경계심각
—
등급 배치는 예시(가정) · 좌표·커널·σ·GP 식은 구현값
문제›구성›예측›실측›경로›검증›계획
혼잡도를 반영한 이동시간 계산조금 돌아가도 빨리 도착하는 길을 추천합니다
최단거리 경로 1,471m · 45분
혼잡 회피 경로 1,677m · 21분
가정한 혼잡 구간
OSM 보행 지도 노드 9,219개 · 간선 26,042개 · 직선거리 1,120m, 최단 보행거리 1,471m(1.31배) · 혼잡을 가정한 예시에서 206m를 더 걸으면 예상 이동시간이 24분 줄어듭니다
문제›구성›예측›실측›경로›검증›계획
행사 당일 기록 재생9월 5일 22:06 운영 화면
![운영 화면 캡처]()
라이브 화면 — 통신 필요
운영자 화면 — 출구별 혼잡도와 관람객이 행사장을 빠져나가는 흐름 예측 확인…/index.html?at=20260905T2206
![관람객 화면 캡처]()
라이브 화면 — 통신 필요
관람객 화면 — 출구 선택과 귀가 경로
여의나루역 운행 재개 직후의 저장된 발행 데이터를 재생합니다.
문제›구성›예측›실측›경로›검증›계획
9월 5일 예측과 실측 비교가장 붐빈 시각은 맞혔지만, 늦은 시간 이동은 적게 예상했습니다
12:00~24:00 운영 · 9월 5일 자동 평가(evaluate.py) 결과 기준 · 서울시가 12시간 전에 미리 내놓은 예측은 예측 조건이 달라 직접적인 성능 비교로 해석하지 않습니다.
문제›구성›예측›실측›경로›검증›계획
후속 개발 계획 — 보고서 §6.4실제 오차를 기준으로 다음 기능을 개선하겠습니다
- 1 · 종료 후 빠져나가는 흐름3개년 데이터로 다시 추정조기 무정차 여부에 따른 차이 분석 (M15)
- 2 · 구간별 혼잡도지점을 하나씩 빼고 다시 맞혀보는 검증(LOO)9월 5일 관측으로 검증하고, 직선 대신 실제 걸을 수 있는 길의 지도 거리를 반영
- 3 · 출구 추천 순위출구 도착 시각의 혼잡도 기준현재 부하율이 아니라 도착 시점 기준으로 정렬 (M1)
- 4 · CCTV 밀도 추정근거리 관측 영역(ROI) 재측정보정 카메라를 다시 활용 (H6)
적용 제안
사전 예측 + 당일 보정 + 검증 구조는 행사와 무관하게 적용할 수 있습니다.
오렌지세이프티와의 연계를 검토해, 행사 주최 측 관제 정보에 관람객 귀가 안내를 추가하는 방안을 제안합니다.
불꽃배웅
축제 관람객을 위한
혼잡도 기반 귀가 안내
불꽃배웅 — 눈부신 밤의 끝, 집으로 가는 길까지.
출구별 혼잡 전망과 이동 경로를 제공하는 불꽃배웅을 구현하고, 행사 당일 데이터로 예측 결과를 검증했습니다.
대시보드 jaefit.github.io/hanwha-ai-challenge팀 보고서 …/report.htmlGitHub 저장소 github.com/jaefit/hanwha-ai-challenge
