KDI 경제정보센터

국토연구원은 「감염병 대응을 위한 딥러닝 기반 목적별 통행수요 예측모형 개발 연구」를 발표하였다.

- 실시간 유동정보(관측교통량)로부터 기종점별·목적별 통행수요 예측모형 개발. 전국도로에 매설된 차량검지기 관측교통량 정보로부터 출발지와 도착지를 추정하는 수리모형과 다양한 머신러닝 및 딥러닝을 이용한 AI 활용모형 개발

- 한국기업 데이터, 가계신용 데이터, 전국 사업자 주소록, 인구, GIS 네트워크, 정부의 감염병 대응 정책, 유동인구 데이터 등 다양한 공공 및 민간 빅데이터의 융합을 통한 공간 단위 분석과 딥러닝 기반의 목적별 통행수요를 예측

- 통행과 통행목적 간 인과관계 이해와 포스트 감염병 시기 변화된 통행목적의 파악을 통해 포스트 감염병에 대응하기 위한 정책의 근거 자료 제시. 다양한 머신러닝 및 딥러닝 모형을 정책연구에 적용한 국정운영의 과학화. 모형의 민감도 분석을 통한 감염병 확산 이후 바뀐 지역별·목적별 통행수요를 파악

- [정책방안] ① 실시간 목적별 통행수요 변화와 감염병 방역 정책 전개에 따른 목적별 통행수요 영향 모니터링을 위한 과학적 정책지원 분석틀 마련 ② 다양한 공공 및 민간 빅데이터를 시간과 공간의 축을 중심으로 융복합하여 다목적으로 활용할 수 있는 데이터 활용 사례 제시 ③ 공공 인프라를 이용한 국토모니터링 가능성 제시 및 기타 범주에서의 추가 확장성 및 효용성 제고 ④ 과학적 정책지원 도구를 이용한 감염병 확산의 영향을 공간적으로 파악하고, 이를 이용한 지역 맞춤형 방역 정책지원의 근거 자료로 활용