MobiGuarantee

노선 수보다 목적지에 도달하는 시간을 보기

MobiGuarantee는 필수 목적지까지의 교통 접근성을 다룬 팀 AI 해커톤 프로젝트입니다. 정류장이나 노선 수가 늘어도 실제 이동 시간이 충분히 줄어들지 않을 수 있습니다. 병원, 학교와 같은 목적지에 도달하는 시간을 기준으로 지역의 이동 문제를 설명하고 개선 대안을 비교하는 방향을 잡았습니다.

Mobility Debt로 문제 정의

기준을 초과한 이동 시간을 Mobility Debt로 표현합니다. 교통 네트워크와 목적지 접근성을 연결하면 어느 지역과 경로에 이동 부담이 집중되는지 살펴볼 수 있습니다. 제한된 자원 아래에서는 대안의 규모를 비슷하게 맞춰 비교하고, 어떤 기준으로 개선 효과를 판단하는지 함께 제시하는 것이 중요합니다.

계산과 AI 설명의 역할

Python 기반 데이터 처리와 분석을 화면에 연결하고, OpenAI API를 활용하는 프로토타입을 구성했습니다. 계산과 자연어 설명의 역할을 구분하는 방향으로 설계했습니다. AI는 질문의 의도를 정리하고 분석 결과를 설명하는 데 활용하며, 이동 시간이나 개선 수치는 데이터와 계산 과정에 근거해 다뤄야 한다는 원칙을 세웠습니다.

팀 참여와 수상

AI와 데이터 기반 문제 해결, 프로토타입 개발에 참여했습니다. 울산대학교–인천대학교 초광역 지역문제 해결형 AI 해커톤에서 대상을 수상했습니다. 지역 문제를 하나의 지표로 정의하고, 분석 과정과 대안을 방문자가 이해할 수 있는 화면으로 연결한 경험입니다.

현재 범위와 후속 과제

해커톤 프로토타입으로, 실제 교통 운영에 배치한 서비스나 검증된 정책 효과는 아닙니다. 데이터 시점, 환승과 도보 시간, 비교 예산 조건에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 동일 예산 대안 비교, 여러 상황에 대한 평가와 데이터 검증은 후속 개발에서 구체화할 과제로 정리했습니다.