When I Off GitHub
  • WIO / 출근 출발 시각 추천
  • 개인 프로젝트 · 개발 중
  • 서울·수도권 광역 출근길

몇 시에 나가면
안 늦나.

광역버스·GTX·지하철은 한 대 놓치면 15~30분. When I Off는 실시간 도착정보와 내가 실제로 탔던·놓쳤던 기록을 합쳐, 출발 시각마다 제시간에 도착할 확률을 계산합니다.

동작 방식 소스 코드

출발 안내 Departure 평일 출근 · 목표 09:00 도착 예시
추천 출발 07:53

지금 나가세요

제시간 도착 확률 95%

예시 출근길 시각표
시각 구간 비고
07:53 집 출발 도보 → 동탄역 지금
08:14 GTX-A 수서행 동탄 승차 탑승 예정
08:36 수서 하차 도보 → 회사
09:00 회사 도착 목표
예시 화면입니다. 시각과 확률은 실제 사용자 기록이 아니라 설명용 값입니다.

01확률

1분 늦게 나가면,
확률이 절벽처럼 떨어집니다.

지도 앱의 “예상 소요 시간”은 평균 하나입니다. 출근은 평균이 아니라 그 차를 타느냐로 갈립니다. 출발 시각을 움직여 보세요.

출발
07:53
제시간 도착
95%
판정
여유 · 추천 범위 타게 될 차 08:14 GTX-A
출발 시각별 제시간 도착 확률 예시 곡선

예시 12분 간격 열차와 정규분포 도보 시간으로 만든 설명용 곡선입니다. 실제 추천은 내 기록으로 경로마다 따로 계산합니다. 추천 출발은 목표 확률(예: 95%)을 넘는 가장 늦은 시각입니다.

02변수

몇십 초가 쌓이는 곳을
구간마다 잽니다.

출근길은 구간의 연쇄입니다. 각 구간이 걸리는 시간을 하나의 값이 아니라 분포로 다루고, 내 기록으로 그 분포를 좁혀 갑니다.

  1. 집
  2. 도보

    걸음 속도 · 신호 대기

    GPS 기록으로 구간마다 실제로 걸린 시간을 학습하고, 지나는 횡단보도의 신호 주기로 대기 시간을 더합니다.

  3. 정류장
  4. 광역버스

    도착 예측의 오차

    “3분 후 도착”이 실제로 언제였는지 탑승 기록과 비교해 노선·정류장·시간대별로 보정합니다.

  5. 환승
  6. GTX-A

    시간표와 실제

    실시간 정보가 없는 노선은 공개 시간표에 내가 탔던 실제 출발 시각의 오차를 얹습니다.

  7. 회사

03동작 방식

기록하고, 모으고,
계산해서, 깨웁니다.

iPhone 앱이 출근길을 자동으로 기록하고, 서버가 실시간 정보를 모으고, 분석 배치가 확률을 계산합니다. 데스크톱 웹에서는 추천이 실제로 맞았는지 확인합니다.

  1. 01

    경로 등록 웹

    데스크톱 웹 지도에서 집 → 정류장·역 → 노선 → 하차 → 회사 구간과 지나는 횡단보도를 등록합니다.

  2. 02

    자동 기록 iOS

    정류장·역에 geofence를 걸어 도착·출발 시각을 자동으로 남깁니다. 정류장에서는 탔음 / 놓쳤음 한 번이면 끝입니다.

  3. 03

    도착정보 수집 서버

    출퇴근 시간대에만 버스 도착예측(TAGO), 지하철 실시간 도착정보(서울시), 신호등 정보를 모아 기록 시점의 예측값과 함께 저장합니다.

  4. 04

    확률 계산 분석

    목표 도착 시각에서 거꾸로, 구간별 소요 시간 분포를 합성해 출발 시각별 제시간 도착 확률을 구합니다.

  5. 05

    출발 알림 iOS

    추천 시각 5분 전, iPhone에 “지금 나가세요 (성공 확률 P%)”.

  6. 06

    추천 vs 실제 웹

    날짜별 추천 출발과 실제 출발·도착, 지각 여부를 나란히 놓고 모델 버전별 성과를 확인합니다.

FIG. A 잠금 화면 알림 예시. 07:48에 출발 알림, 08:10 동탄역 도착 때 탑승 확인. 길게 누르면 탔음 / 놓쳤음.

기록이 쌓일수록 계산이 내 출근길에 맞춰집니다. 표본이 적은 동안은 보수적인 기본값을 쓰고, 추천에 쓰인 실측 표본 수를 함께 보여 줍니다.

04화면

추천이 맞았는지,
매일 대조합니다.

실제로 동작하는 데스크톱 웹 화면입니다. 화면 속 경로와 수치는 공개 장소(동탄역 → GTX-A → 수서역)를 기준으로 만든 합성 데이터이며 실제 사용 결과가 아닙니다.

추천 vs 실제 화면: 모델 버전별 성과 카드와 날짜별 추천 출발 vs 실제 출발 차트
FIG. 1추천 vs 실제 — 추천대로 나갔을 때 실제로 어땠는지
경로 상세 화면: 출발·도착 좌표, 목표 도착 시각 설정, 지도 위 GTX-A 구간
FIG. 2경로 상세 — 구간·목표 도착 시각·지도
이동 기록 상세 화면: 집 나섬부터 도착까지의 타임라인과 GPS 트랙 지도
FIG. 3이동 기록 — 타임라인과 GPS 트랙

지도 © OpenStreetMap contributors.

05데이터

사용하는 공공데이터

아래 데이터를 활용합니다. 각 데이터의 저작권과 이용 조건은 제공 기관에 있습니다.

데이터 제공 기관 용도 상태
버스노선정보 · 버스도착정보 (TAGO) 공공데이터포털 ↗ 국토교통부 노선·정류장 정보, 정류장별 버스 도착예측 수집 사용 중
서울시 지하철 실시간 도착정보 서울 열린데이터광장 ↗ 서울특별시 지하철 구간의 열차 도착 예측 수집, 탑승 기록과 오차 비교 연동 준비 중
전국통합데이터 실시간 신호등 정보 공공데이터포털 ↗ 행정안전부 · 한국지역정보개발원(KLID) 교차로 위치, 신호 잔여시간(제공 지역), 보행 대기 시간 추정 사용 중
GTX-A 열차 시간표 GTX-A 운영사 공개 시간표 실시간 정보가 없는 노선의 정적 시간표 사용 중
OpenStreetMap 지도 OpenStreetMap contributors 데스크톱 웹의 경로·GPS 트랙 지도 사용 중

06현황

한 사람의 출근길에서
시작한 프로젝트.

개인 프로젝트 · 개발 중
한 사람의 실제 출근길(광역버스·GTX·지하철)에 맞춰 만들고 있는 비상업 개인 프로젝트입니다. 소스 코드는 GitHub에 공개되어 있습니다.
구성
iOS 앱(Swift) · 서버(Kotlin/Spring, PostgreSQL) · 분석 배치(Python) · 데스크톱 웹(TypeScript/React)
개인정보
위치·이동 기록은 사용자 본인이 운영하는 서버에만 저장하고, 제3자에게 제공하거나 광고·분석 도구로 보내지 않습니다. 개인정보 처리 안내 →

문의

질문이나 제안은 GitHub 이슈로