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엄진기

한국철도기술연구원 미래교통정책본부, 교통공학

사람중심의 빅데이터 기반 통행자 분석 시스템 개발

공적 요약

빅데이터 기반 통행자 분석시스템 아바타*를 개발하여 교통계획기술의 진보와 사람 중심의 공공복지 발전에 기여.

구체적 내용

엄진기 박사는 사람의 이동정보가 담긴 빅데이터를 활용한 자료중심적 분석기술기법을 통해 기존의 정밀성과 실용화 문제를 해결하고 차세대 모빌리티 분석을 위한 핵심 기술을 선점하였다.
엄 박사는 모바일통신량 및 교통카드 등 고품질 공공 빅데이터를 활용한 활동기반 분석기법과 개인의 통행행태 분석기법을 접목하여 정밀성과 정확성을 확보한 분석시스템 아바타를 개발하였다. 세계 최초로 이동통신 빅데이터를 활용한 아바타 시스템은 활동인구를 미시적인 시간단위(분) 및 공간단위(빌딩)로 분석하여 인구사회변화, 도시재개발, 교통시설 및 정책 변화 등 미래환경 변화에 따른 다양한 모빌리티 시뮬레이션이 가능하다.
연구 성과는 기술이전을 통해 세종시 스마트시티와 부산 에코델타시티 교통계획에 활용되는 등 중소기업 사업화 촉진에 이바지했으며, 2020년 5월 국제학술지 ‘퓨처 제너레이션 컴퓨터 시스템스(Future Generation Computer Systems)’에 게재되었다.

주요경력
2007. 4. ~ 현재 한국철도기술연구원 연구원/책임연구원
2009. 3. ~ 현재 UST 교통시스템공학과 교수
2020. 8. ~ 현재 기획재정부, 공공부문 예비타당성 자문위원
2016. 1. ~ 2019.12. 한국도시철도학회 학술 및 총무 부회장
2017. 3. ~ 2019. 2. 대한교통학회 활동기반연구회 위원장
1997. 1. ~ 2001. 7. 서울연구원 연구원
주요학력
2004. 1. ~ 2007. 5. 노스캐롤라이나 주립대(North Carolina State University) 교통공학, 박사
2001. 9. ~ 2003. 12. 펜실베니아 주립대(Pennsylvania State University) 교통공학, 석사
1995. 3. ~ 1997. 2. 서울대학교 환경대학원 도시계획, 석사
1988. 3. ~ 1995. 2. 한양대학교 교통공학, 학사

사람과 재화의 이동을 다루는 교통공학의 시작과 끝에는 사람이 있습니다. 데이터에 기반을 둔 교통체계 의사결정 시스템을 연구하는 한국철도기술연구원 엄진기 박사는 사람 중심의 교통과학기술 발전을 고민해 왔습니다. 전통적인 교통수요 추정기법과 사람의 이동(Mobility) 정보를 담은 빅데이터를 접목한 웹기반 통행자 분석시스템 아바타 개발도 그 일환입니다. 그는 과학자란 호칭이 단순한 직업인을 뜻하는 단어가 아닌 인류에게 윤택한 삶과 행복을 선사하는 일을 하는, 즉 무()에서 유()를 창조하는 가슴 벅찬 일을 하는 사람이라는 자부심으로 연구에 매진합니다. 이미 많은 성과를 창출했음에도 지금까지의 연구는 시작 단계에 불과하다고 말하는 천상 연구자인데요. 하늘을 날기 위해 끊임없이 날갯짓하는 새처럼 사람이 중심이 되는 생활밀착형 교통분석서비스 개발을 위해 한 결 같이 노력하는 엄진기 박사의 연구실을 찾았습니다.

이달의 과학기술인상 수상을 진심으로 축하드립니다. 수상 소감 부탁드립니다.

저를 수상자로 선정해주신 연구재단과 심사위원들께 감사드립니다. 이 상은 모빌리티 분야의 연구를 지속하여 지원한 한국철도기술연구원과 뜨거운 열정으로 함께 해온 연구진이 이룬 결실입니다. 특히, 동일 분야에서 함께 연구에 힘써준 이광섭 박사와 기쁨을 나누고 싶습니다. 또한, 미국 유학 시절부터 데이터분석을 위해 협업한 충북대 허태영 교수님, 성신여대 박만식 교수님, 한양대 최정순 교수님 등께도 감사드립니다. 또한 모빌리티 분석시스템 개발과 실용화를 위해 협업한 (주)지앤티솔루션과 기쁨을 함께하겠습니다.

데이터에 기반을 둔 대중교통 및 철도계획을 연구해 오셨습니다. 박사님의 주요 연구 주제에 대해 소개해주세요.

모빌리티와 관련된 다양한 데이터를 조합하고 연결하여 교통시설의 계획과 운영에 필요한 모빌리티 수요를 예측하는 방법과 시스템을 개발해 왔습니다. 교통계획은 사회구성원인 사람들의 움직임(Mobility)이 가장 중요한 요소라는 전제에서 출발합니다. 현재는 과거에 비해 모빌리티 관련 데이터를 조사하고 획득하기가 용이합니다. 미래 사회는 고령인구와 1인가구의 증가, 코로나19 팬데믹으로 인한 언택트 현상의 일반화 등으로 지금까지와는 전혀 다른 뉴노멀 시대가 도래할 전망입니다. 이에 따라 사람들의 활동과 통행행태도 변화할 것으로 예상됩니다. 앞으로도 사람들의 활동변화에 따른 모빌리티를 시뮬레이션하고 예측하여 효율적인 교통운영 및 서비스에 기여하고 싶습니다.

빅데이터를 활용한 웹기반 통행자 분석시스템 아바타를 개발하며 교통과학기술의 진보를 이끌었습니다. 전통적 교통수요추정기법에 개인의 통행행태 특성, 나아가 빅데이터를 도입한 첨단 솔루션 아바타의 특징에 대해 설명해주세요.

전통적인 교통수요추정기법은 개인의 통행행태를 반영하지 못했습니다. 도로와 철도 등 대규모 교통시설 건설과 관련된 교통계획을 수립하다 보니 획일화되고 집합화된 개념으로 통행을 예측하고 교통서비스를 제공하기 때문입니다. 미래에는 사람 중심의 다양한 모빌리티 형태가 나타날 전망입니다. 따라서 이에 대비한 교통계획 및 운영을 위한 모빌리티 예측기술이 필요합니다. 사람 중심의 모빌리티 분석은 개인이 하루 중 시간별로 어떠한 활동(activity)을 하기 위해 어떤 교통수단(mode)을 이용해 활동장소(location)로 이동했는지에 대한 추정이 요구됩니다. 이를 위해 현재 활용가능한 모바일 통신량 빅데이터와 개인별 통행 데이터, 건물용도 및 토지이용 데이터, 교육청 데이터 등 다양한 데이터 간의 연계가 필요합니다. 아바타는 이들 데이터에 기반을 두고 다양한 인구, 도시 공간, 교통정책 시나리오에 대한 모빌리티 시뮬레이션을 수행하는 솔루션입니다.

아바타는 국내 최초 활동기반 교통시뮬레이션 툴(tool)이자 모바일 통신량을 접목한 세계 최초의 분석시스템으로 평가받았습니다. 연구의 의의도 소개해주세요.

사람들은 하루 동안 다양한 활동을 합니다. TV 시청, 취침과 같은 가정 내 활동을 비롯해 출근 후 업무활동, 학생들의 학교 및 학원활동, 백화점과 마트에서의 쇼핑활동, 영화관 및 체육관을 중심으로 한 여가/레저 활동 등을 각각의 개인이 수행합니다. 이러한 활동은 개인별로 시간 순서대로 수행하는데 이를 ‘활동스케줄’이라 정의합니다. 또 각 활동은 특정한 공간에서 이루어집니다. 활동과 활동 사이에는 공간 이동(모빌리티)이 필요하므로 모빌리티 분석은 이러한 활동에 기반을 둔 이동을 예측하는 것입니다.
모바일 통신량은 특정시간 및 공간에 존재하는 인구의 수를 파악하는 핵심 데이터입니다. 또한 공간별로 존재하는 인구들이 어떤 활동을 하는지에 대해 사업체 및 건물용도 데이터와 결합하여 추정할 수 있는 중요한 정보입니다. 아바타 시스템은 세계 최초로 모바일 통신량 빅데이터를 기반으로 존재 인구를 추정하고 파악하는 방법론을 개발하여, 모빌리티 수요예측의 정확성과 정밀성을 개선한 것이 특징입니다. 모바일 통신량 빅데이터, 교통카드 데이터, 교육청 데이터, 국립지리원 데이터, 국가교통DB, 통계청DB 등 빅데이터의 활용이 해외 연구 그룹과 차별화된 시스템을 개발하는 원동력이 되었습니다.

연구결과는 철도와 교통수요예측뿐 아니라 전염병의 교통영향 파악 및 재난 관리를 위한 인명대피계획 구축 등 공공영역에도 적용이 가능할 것으로 기대됩니다. 구체적으로 우리 생활에 어떻게 활용할 수 있을까요?

인간 활동은 성별, 연령별, 직업별, 소득수준에 따라 상이하며, 활동 시간 및 공간적 위치도 다릅니다. 일반적으로 65세 이상 고령자의 경우 업무활동 보다는 여가활동 및 가정활동이 늘어나며, COVID-19 상황에서는 기존의 업무와 학교활동이 재택근무, 비대면 수업처럼 가정에서 이루어집니다. 또한 도심재개발에 따라 업무시설이 복합용도로 활용되어 업무활동 외 쇼핑활동이 가능하므로 공간적으로 활동의 종류가 달라집니다. 아바타는 도시 내 인구구성, 도시개발 및 교통시설, 교통정책의 변화 등 다양한 시나리오에 대해 시공간 단위 활동인구와 통행량 변화에 대한 시뮬레이션이 가능합니다. 이러한 기반 기술은 질병의 확산으로 인한 교통영향효과 및 재난발생 시 활동인구에 따른 대피 계획 수립 등에 적용 가능한 기반 기술입니다. 후속 연구를 통해 국민의 삶의 질 향상에 기여하고 싶습니다.

중소기업 기술사업화 등 관련 기술의 상용화를 위한 노력에도 앞장서 오셨습니다.

교통분야 중소기업은 주로 교통사업 또는 건설사업에 따른 교통영향평가와 같은 지식서비스를 제공하는 소규모의 회사의 비중이 큽니다. 이들 회사가 수주하는 일은 자료조사와 분석 등 노력과 시간을 요구하는 경우가 많아 애로사항도 많습니다. 따라서 다양한 컨설팅을 위해 쉽게 도움을 줄 수 있는 솔루션의 개발이 필요하며, 상용화할 경우 짧은 시간에 다양한 일들을 수행할 수 있는 장점이 있습니다. 아바타 시스템은 2020년 중소기업 기술이전을 통해‘스마트시티’ 교통계획, 도시재개발에 따른 장래 교통계획 등에 활용하고 있습니다.

독창적인 연구를 추진하며 어려움도 많았을 텐데요. 기억에 남는 어려움이 있다면 무엇이고 어떻게 해결하셨는지요? 더불어 어려움을 극복하고 영감을 얻는 박사님만의 방법도 소개해주세요.

빅데이터 기반 모빌리티 분석시스템 개발에서 가장 어려운 점은 데이터 확보입니다. 모바일 통신량 데이터는 연구비로 구매했지만, 매번 구매하기도 어렵기 때문에 이를 대체할 방법을 찾고자 했는데요. 쉽게 얻을 수 있는 통계청 인구 데이터를 토대로 방법론을 개발하여 통신량 데이터를 대체하였습니다. 또한 시스템의 실용화를 위해서는 데이터 규모가 매우 크고 연산시간이 오래 걸리는 문제를 해결해야 했는데요. 중앙에 메인서버를 두고 웹기반으로 구동하는 방법을 택했습니다. 이 밖에도 여러 어려움이 있었지만 긍정적인 마인드로 문제를 극복하고 새로운 영감을 얻기 위해 다양한 사람들의 시각으로 애로사항을 파악하려 노력하고, 나아가 타 분야에서는 어떻게 문제해결을 하는지에 대해 관심을 기울이기도 합니다.

연구자로서 중요하게 생각하는 연구자의 자세, 연구철학도 소개해주세요.

연구자의 삶은 항상 문제의식을 가지고 분석적인 사고와 긍정적인 마음으로 연구를 지속하는 과정입니다. 모든 성과가 하루아침에 이루어지지 않음으로 관련 연구자들과 소통하고 협업하며 성과를 낼 수 있도록 항상 초심으로 연구에 임하는 자세가 필요하며, 무엇보다도 연구자 스스로 배우는 것에 게을리하지 않아야 합니다. 저 역시 새가 하늘을 날기 위해 끊임없이 날개짓 함을 뜻하는 사자성어‘여조삭비(如鳥數飛)’의 의미를 수없이 되새기곤 합니다.

궁극적으로 도전하고 싶은 목표는 무엇인가요?

현재까지의 연구성과는 시작 단계라고 생각합니다. 아직도 연구성과를 실제 현장에 적용하기까지는 높은 괴리감이 있습니다. 특히 모빌리티 분석 분야에서는 개인단위 행태 데이터가 매우 중요하나 여전히 개인정보보호법 등으로 데이터의 수집과 활용에 어려움이 많습니다. 향후 교통분야에서 사람이 중심이 되는 생활밀착형 교통분석서비스를 목표로 개인단위로 모빌리티를 시뮬레이션 할 수 있는 시스템 개발 연구를 지속하고 싶습니다.

미래 과학자를 꿈꾸는 학생들에게 조언 또는 당부의 한 말씀 부탁드립니다.

과학자는 인류에게 윤택한 삶과 행복을 선사하는 일을 하는, 즉 무(無)에서 유(有)를 창조하는 가슴 벅찬 직업이라는 자부심을 가지길 희망합니다. 대부분 우리의 연구주제는 간단한 문제가 아닙니다. 복잡하고 혼자 힘으로 해결하기 어려운 것들입니다. 따라서 실패에도 굴하지 않는 긍정적이고 도전적인 정신이 필요하며 과학자라는 자부심에서 이러한 정신과 용기를 얻을 수 있다고 생각합니다. 항상 겸손하고 열린 마음과 자세로 주변 연구자들과 협력하고 토론하길 당부 드립니다.

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