열차 운행 데이터에 인공지능을 끼얹으면?
이번 포스트는 연구개발특구진흥재단에서 발주하고 에이아이프렌즈학회 및 (주)에이프리카가 주관하는 2021년 AI 특성화기업 역량강화 지원사업의 일환으로 인포리언스가 수행한 (주)트레이더스의 파일럿 제작 지원 프로젝트의 결과를 바탕으로 구성하였습니다. 본 프로젝트에서는 복수의 해외 사이트들에서 수집한 공개 데이터를 활용하였음을 미리 말씀드립니다. 그리고 구체적인 데이터 처리 과정이나 구현 모델 등과 같은 자세한 사항들에 대해서는 이 글에서 모두 공개할 수 없다는 점도 미리 밝힙니다.
—
바쁜 출근 시간에 열차에 탑승하려고 하는데 열차가 제 시간보다 늦게 도착하여 짜증이 났던 경험을 하신 분들이 꽤 많으실 겁니다. 그래서인지 몰라도 열차 운행 데이터를 바탕으로 열차의 지연 정도를 정확히 예측하려는 시도를 하는 경우가 꽤 있더군요. 또한 열차의 운행 상태에 이상 패턴이 발생하면 최대한 빨리 탐지하는 것도 중요하지요. 안전을 위해서 빨리 조치를 취해야 하기 때문에 그렇고, 더 나아가 해당 열차를 타기 위해 기다리고 있을 승객들에게 상황을 빨리 전달하기 위해서도 그렇습니다. 생각해 보면, 열차, 플랫폼, 선로 또는 역 주변 상황에 이상이 생기면 열차의 운행 상태에 변화가 발생하게 되고 열차가 제 시간에 도착하지 못하게 될 가능성이 커지겠지요. 즉, 열차의 운행 상태와 지연 정도는 서로 뗄 수 없는 밀접한 관련이 있는 겁니다. 따라서 가장 먼저 열차의 운행 상태에 나타난 이상 패턴을 탐지하는 모델을 만들어 보고 이에 추가하여 열차의 지연 정도를 예측하는 모델을 구현해 본 결과를 살펴보겠습니다.
더 보기 >> 열차 운행 데이터에 인공지능을 끼얹으면?
