관제분야

관제분야

열차운행관리

인공지능, 빅데이터 4차산업기술을 적용한 열차 운행 예측/최적화로 철도관제업무 자동화, 고객 서비스 향상을 지원하는 첨단 열차운행관리 기술을 개발합니다.

시스템 구성


핵심기술 개발 방향

  • 최적화 모듈과 연계하여 열차스케줄 작성 업무 지원으로 관제사의 편리성과 효율성 증대
  • 관제운영정보 통합 관리 및 관제사 지원 기능으로 관제 업무 효율 극대화
  • 시스템에 기반한 최적의 의사결정 지원 제공 및 실시간 기반의 기관사 지원시스템 구축
  • 고객의 안전과 편의성 확보를 위해 열차 운행계획 변경을 최소화하는 경합 해소안 제시
  • 열차 운행 시뮬레이션을 위한 AI 기반 최적화 기술을 접목한 마이크로 시뮬레이션 구축
  • 데이터 기반 스케줄 생성 및 시뮬레이션을 통한 최적의 스케줄 작성 기능 제공
  • 열차 스케줄 변경 및 실행 시 시스템 기반의 검증 기능을 강화하여 열차 운행 최적화 기능 제공
  • 데이터 수집과 열차운행 실적 분석을 통한 열차운행 예측 및 최적안 제공으로 관제사 업무 지원
  • 열차 운행 안전성과 최적의 운전 환경을 위한 실시간 정보 및 예측 정보 제공
  • 데이터 검증을 통한 경합 검지/해소, 운전 정리 기능 제공 및 Rule 관리 모듈로 체계적 관리
  • 인프라, 시설 및 운전 관련 데이터 기반의 시뮬레이션으로 열차주행 예측, 경합 검지 및 해소

핵심기술 개발

  운행 계획 자동 변환


  • 스케줄 생성 기초 정보를 자동으로 수집하고 검증하여 최소한의 관제사 개입으로 최적의 스케줄 생성
  • 다양한 상황에 따른 스케줄 변경 요청 시 실시간 오류 검지 및 최적 스케줄 제시
  • 오프라인 스케줄 생성, 수정, 삭제 등 스케줄 변경 시 가상 시뮬레이션 및 의사결정 지원으로 스케줄 전문 관제사가 아니어도 능숙한 업무 가능
  • 임시열차 생성에 따라 변경된 스케줄에 대한 시뮬레이션 검증으로 관제사의 의사결정 지원

  의사결정 지원

      열차운행 정보를 기반으로 학습된 열차 위치를 정확하게 예측하여 경합 검지 및 해소 의사결정안 제시


  • 열차 운행 실적 정보 수집 후 이상 여부 검사
  • 열차 운행 실적 정보 수집 후 지연률 및 지연 통계 분석
  • 운행 열차의 시간 단위 별 위치 및 진로 예측
  • 운행 패턴 분석을 통한 최적화 패턴 생성
  • 경합 해소 방안 데이터를 기반으로 한 열차 별 구간속도 조회

  경합 검지 및 해소

      실시간 운행정보를 기반으로 경합 검지 및 시뮬레이션 반복을 통한 경합 해소


  • 경합 예상 위치와 예상 진로를 예측한 경합 검지
  • 최초 경합부터 연쇄 경합까지 종합 해소안 시뮬레이션 수행
  • 경로별 가중치를 적용한 열차 유형/등급별 우선순위 분석
  • 경합 데이터 입력에 따른 검지 원인 분석

  마이크로 시뮬레이션

      수집된 노선 및 열차 정보를 기반으로 인공지능의 예측 및 최적화 기술을 접목하여 시뮬레이션 수행


  • 철도운영기관에서 수집된 정보를 기반으로 가상 선로 및 가상 열차 생성
  • 검증된 철도망 데이터 기반으로 다양한 이벤트를 반영한 시뮬레이션 수행
  • 디지털 트윈 기반 시뮬레이션을 위한 철도망, 시설물, 관련 시스템 및 스케줄 정보 가상화

  기관사 지원시스템


  • 실시간 열차 운행 정보를 사용하여 선/후행 열차 상세 정보 제공
  • 기관사가 운행계획 및 지연을 확인 할 수 있도록 운행상황정보 제공
  • 실시간 운행정보를 기반으로 기관사용 지도기반 감시화면 제공
  • 알림 및 경보 정보, 긴급메시지 우선 전송 처리 기능 제공

기대효과

  • 국가철도공단 및 다양한 운영사의 열차운행계획 정보를 검증하여 관제시스템에서 운영되는 스케줄로 자동변환하여 관제 업무의 효율성 향상
  • 다양한 열차운행 상황을 실시간 및 사전 시뮬레이션을 통해 열차경합을 처리하여 지연을 사전에 최소화하는 효과
  • 4차산업의 AI/빅데이터를 관제시스템에 도입하여 철도관제분야의 선도적 효과 
  • 열차 운행의 정시성 향상 및 에너지 절감 분석을 통해 비용절감 및 운행밀도 증대 효과
  • 이례사항 발생 시 신속한 의사결정을 통해 현장 대응능력 향상 및 사고 발생에 대한 리스크 최소화
  • AI도입을 통한 관제 업무 자동화 및 지속적인 성능향상을 통해 인적오류 감소