• 맑음동두천 11.7℃
  • 맑음강릉 15.1℃
  • 맑음서울 14.9℃
  • 맑음대전 12.6℃
  • 맑음대구 14.1℃
  • 맑음울산 13.6℃
  • 맑음광주 14.7℃
  • 맑음부산 17.2℃
  • 맑음고창 11.0℃
  • 맑음제주 18.6℃
  • 맑음강화 15.1℃
  • 맑음보은 8.3℃
  • 맑음금산 8.8℃
  • 맑음강진군 12.3℃
  • 맑음경주시 9.3℃
  • 맑음거제 13.8℃
기상청 제공

광화문광장 114만명 방문…어떻게 셌나

계수기로 일일이 집계…오차 불가피서울시설공단 "실제보다 과다하지 않을 것"

(서울=연합뉴스) 이지헌 기자 = "서울 광화문광장 개장 첫날 방문객 18만5천여명…1주일만에 100만명 돌파."
서울시가 지난 1일 광화문광장을 개장한 이래 연일 광장 방문객 누계를 발표, 집계 방식에 대해 궁금증을 자아내고 있다.

10일 광장 운영을 맡은 서울시 시설관리공단에 따르면 광화문광장 방문객 집계는 계수기로 일일이 집계하는 수작업으로 이뤄진다.

공단은 광화문광장 개장 이후 광장으로 연결되는 6개의 건널목, 지하철 5호선 광화문역에서 광장으로 이어지는 해치마당에 각각 인원을 배치해 광장 방문객 수를 직접 헤아렸다.

실제 지난 9일 저녁 교보빌딩 부근에서 광장으로 연결되는 횡단보도 앞에서는 70~80대 두 명이 의자에 앉은 채 손에 쥔 계수기로 광장에 들어서는 사람 수를 셌다.

하지만 교통신호가 바뀔 때마다 횡단보도를 건너는 사람은 100명 가량에 달하는 데다 건널목을 무단 횡단하는 시민도 적지 않아 방문객 집계에 어느 정도의 오차는 있다는 게 공단측의 설명이다.

계수를 맡은 한 자원봉사자는 "광장에 들어서는 사람 수를 한 명 한 명 정확하게 세는 것은 어렵다. 아마 신호마다 대여섯명씩은 틀릴 것"이라고 말했다.

여기에다 이들의 계수기 집계에는 단순히 도로를 건너는 시민들도 포함된 데다 오후 10시 이후에는 4명의 경비요원이 광장을 순찰하며 방문객을 집계하기 때문에 집계 인원과 실제 방문객 수가 적지 않게 차이가 날 개연성도 크다.

공단은 이에 대해 개방된 공간을 방문하는 사람 수를 정확히 집계하는 것은 불가능하며, 이번 광화문광장 방문객 집계인원이 실제보다 과다하지는 않을 것이라는 입장이다.

실제 경찰은 집회 참가인원의 경우 3.3㎡(한 평)당 참가자가 밀집했을 때 9명, 보통이면 6명으로 점유 인원을 정해놓고 여기에다 전체 집회 공간의 면적을 곱해 추산하고 있다.

하루 5만~6만명이 다녀가는 청계천의 경우 공단은 곳곳에 설치된 CC(폐쇄회로)TV를 이용해 하루 다섯 차례 시간대별로 인원을 체크해 전체 방문객을 추산하는 방식을 사용하고 있다.

공단 관계자는 "광화문광장 곳곳에 게이트를 설치하지 않고서는 방문객을 정확히 집계하는 게 불가능하다"라고 말했다.

이 관계자는 또 "방문객 집계는 어느 정도의 시민이 광장을 찾는 지를 파악해 참고자료로 활용하기 위한 것"이라며 "하지만 이번 집계 인원이 실제보다 적으면 적었지 과다하지는 않을 것으로 본다"라고 덧붙였다.

pan@yna.co.kr

관련기사





[가까운AI] 의용공학, AI와 사람 사이를 잇다 몇 년 전만 해도 의용공학과 학생이 바이오데이터를 분석하려면 프로그래밍 언어부터 익혀야 했다. ECG나 EEG 데이터를 불러오고 분석하는 프로그램을 직접 작성하다 보면 사소한 오류 하나를 찾는데 꽤 많은 시간을 보내기도 했다. 요즘은 풍경이 많이 달라졌다. AI에게 코드의 오류를 물어보기도 하고, 분석 방법을 함께 고민하기도 한다. 이해하기 어려운 논문을 읽거나 새로운 의료기기의 아이디어를 구체화할 때도 AI를 자연스럽게 활용한다. 의용공학은 원래부터 새로운 기술을 빠르게 받아들이는 분야다. 의학과 공학의 경계에서 출발한 학문인 만큼 인공지능과 만나는 것도 어쩌면 자연스러운 일이다. 다만 최근의 변화는 조금 특별하다. AI가 단 순히 하나의 새로운 기술로 추가되는 것이 아니라 공부하고 연구하는 방법 자체를 바꾸고 있기 때문이다. ● 의용공학 수업에 들어온 AI 의용공학에서 다루는 데이터는 매우 다양하다. EMG와 EOG 같은 생체신호가 있고, 엑스레이나 CT와 같은 의료영상도 있다. 최근에는 스마트워치나 웨어러블 센서를 통해 일상생활에서 얻는 데이터도 중요한 연구 대상이 되고 있다. 이런 데이터에서 사람의 눈으로 발견하기 어려운 특징을 찾는 일은 AI가 특히