【브레이크뉴스 대구】이성현 기자=대구교통공사(사장 김기혁)가 열차 운행 데이터의 체계적 관리와 운행 서비스 품질 향상을 위해 인공지능(AI) 기술을 접목한 ‘수동운전 패턴 분석 시스템’을 본격 도입한다.
 ▲ 교육사진 © 대구교통공사 |
이번에 개발된 ‘수동운전 패턴 분석기’는 기관사의 수동운전 과정에서 발생하는 가속·감속 패턴과 구간별 열차 운행 시간을 표준 데이터와 비교·분석하는 시스템이다. AI가 △표준 데이터와의 유사도 △열차 운행 평균 시간 차이 등을 수치화해 제시하며, 개인별 운전 특성을 시각화한 ‘운전선도 그래프’를 생성한다.
공사는 이를 통해 객관적 지표에 기반한 운전 패턴 분석과 보완점 도출이 가능해져, 기관사 맞춤형 교육과 숙련도 관리에 활용할 계획이다.
또한 가·감속 패턴을 정밀하게 교정함으로써 열차 흔들림을 최소화하고, 데이터 기반 운행 시간 관리를 통해 정시성을 한층 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이는 승객 체감 안전성과 서비스 신뢰도를 동시에 높이는 효과로 이어질 전망이다.
김기혁 사장은 “AI를 활용한 운전 패턴 분석은 기관사의 숙련도를 체계적으로 관리하고 운행 품질을 높이는 데 효과적인 지표가 될 것”이라며 “앞으로도 데이터 중심의 첨단 기술을 적극 도입해 시민들이 신뢰하고 이용할 수 있는 안전한 도시철도 서비스를 제공하겠다”고 밝혔다.
<구글 번역으로 번역한 영문 기사의 전문 입니다. 번역에 오류가 있을 수 있음을 밝힙니다.>
Daegu Transportation Corporation Introduces AI-Based 'Manual Driving Pattern Analysis System'
Daegu Transportation Corporation (CEO Kim Ki-hyuk) is fully implementing a 'Manual Driving Pattern Analysis System' incorporating artificial intelligence (AI) technology to systematically manage train operation data and improve service quality.
The newly developed 'Manual Driving Pattern Analyzer' compares and analyzes acceleration and deceleration patterns and train operation times for each section generated during manual operation by train drivers with standard data. The AI quantifies factors such as similarity to the standard data and differences in average train operation times, and generates a 'driving pattern graph' that visualizes individual driving characteristics.
This system will enable objective indicator-based analysis of driving patterns and the identification of areas for improvement, which the Corporation plans to utilize for customized training and skill management for train drivers.
Furthermore, the Corporation expects to minimize train shaking by precisely correcting acceleration and deceleration patterns and further enhance punctuality through data-driven operation time management. This is expected to lead to both enhanced passenger safety and service reliability.
CEO Kim Ki-hyuk said, “Analysis of driving patterns using AI will be an effective indicator for systematically managing the proficiency of locomotive engineers and improving the quality of operation,” and added, “We will continue to actively introduce data-centric, cutting-edge technologies to provide safe urban railway services that citizens can trust and use.”
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