빅데이터로 분석한 정보를 토대로 모든 택시가 승객발생 수요에 맞추어 지역별로 정직하게 일정 장소에 대기하고 있다가 승객의 호출에 따라 즉각적인 서비스를 하는 ‘대기ㆍ호출 탑승방식’을 도입해 보자는 것이다.

KTX역과 공항에서 승객을 기다리는 빈 택시들의 긴 줄을 볼 때마다, 얼마를 기다렸다가 승객을 태울까? 시내에서 열심히 손님을 찾아다니는 것이 좋지 않을까? 하는 의문이 자연스레 생긴다.

울산만 해도 KTX역에서 택시의 대기시간이 보통 1시간 이상이고 2시간을 넘기는 경우도 많다고 한다. 택시의 대기시간 증가는 수입 감소로 이어지고 이직률 상승→승객의 불신 증가→택시 이용 감소→다시 수입 감소로 이어지는 악순환에 빠질 수도 있다. 또 특정 지점으로 택시가 모이는 현상이 심해지면 교통 소외지역일수록 택시이용이 더 어려워지게 되고 택시가 편리한 교통수단이 아니라는 인식이 늘어날 우려도 있다.

이러한 문제점을 개선하고자 세금 혜택, 콜 기능 보강, 승객 안전 강화 조치, 감차 등 각종 대책을 마련하고, 택시요금 현실화도 추진해 보지만 사실 서비스가 좋아졌다는 소리는 들리지 않는다.

그럼 ‘대기하는 영업방식이 보편화되는 추세’하에서 문제점들을 개선할 방도는 없을까? 꿈같은 생각을 한번 해보자. 아예 택시의 대기 방식을 보편화하자는 것이다. 모든 택시가 승객발생 수요에 맞추어 지역별로 정직하게 일정 장소에 대기하고 있다가 승객의 호출에 따라 즉각적인 서비스를 하는 ‘대기ㆍ호출 탑승방식’을 도입해 보자는 것이다.

택시들이 승객발생 수요예측 하에 대기하니 장시간 승객을 기다리거나 마구잡이로 시내를 다니는 시간낭비를 줄일 수 있다. 이렇게 되면 월 150만원 벌기도 어렵다는 수입도 자연 늘어나게 되고, 수입이 늘면 서비스도 좋아질 것이다. 지역마다 택시가 적정하게 배치되니 수시로 편리하게 이용할 수 있고, 호출 방식으로 이용하니 탑승 시 승객의 불안감도 크게 개선되는 부수 효과도 있을 것이다.

이 방식을 현실화하려면 몇 가지 풀어야 할 문제가 있다. 첫째, 승객이 택시를 수시로 호출할 수 있어야 한다. 현재도 콜센터가 잘 운영되고 있고, GPS 위치시스템을 활용한 애플리케이션 많이 개발되어 있으므로 문제가 없다. 둘째, 택시가 지역별로 일정한 장소에서 대기할 수 있는 공간이 필요하다. 기존의 택시 승강장 등을 활용하고 필요시 이를 늘리면 가능하다. IT 기술의 발달로 데이터만 많으면 복잡한 현상도 일정한 패턴으로 해석해 낼 수 있는 방법이 개발되고 있다. 바로 빅데이터이다. 다행히 최근에 모든 택시에 디지털운행기록장치가 설치되고 있다. 디지털운행기록장치는 택시가 언제 어느 지점에서 승객을 태우고 어디로 갔는지, 어디서 하차했는지 등 각종 운행 데이터가 실시간으로 기록된다.

이 기록들이 쌓이면 빅데이터 기술로 처리하여 계절별, 요일별, 지점별, 시간별 승객 발생현황을 예측해 낼 수가 있다. 그리고 모든 택시들이 승객 발생 예측치와 실시간 택시 분포 상태를 공유할 수가 있다면 지역적 배치는 자연히 적정하게 이루어질 것이다. 이와 같이 장차 택시운행에 대한 빅데이터를 잘만 활용한다면 택시 근로환경을 선순환 구조로 바꾸는 계기를 줄 수도 있을 것이다.