| 시내버스 배차 지능화 구현 | ||
|
||
 최근, 톈진(天津)대학 지능·컴퓨팅학부와 톈진퉁카(通卡)지능네트워크과학기술주식유한회사(이하 톈진퉁카로 약칭)는 공동으로 텐진시지능형시내버스탑재장비공학센터를 구축하여 산학연 협력으로 개발된 지능형 시내버스 배차 시스템을 출시하였다. 이로써 승객은 휴대폰으로 탑승할 시내버스의 정보를 실시간 확인할 수 있다. 대중교통체계에서 시내버스는 중요한 교통수단이다. 그러나 사계절 기후변화, 아침과 저녁 교통체증, 돌발사건 등 각종 요인이 교통에 미치는 영향은 아주 크다. 그러므로 제한된 시내버스 운송능력 조건에서 과학적인 시내버스 배차에 의한 승객들의 요구 만족은 인공지능 기술을 통하여 해결해야 할 문제이다. 연구팀은 데이터 발굴 및 디지털 학습 기술을 이용하여 시내버스에 "지능형 대뇌"-지능형 배차 시스템을 탑재함으로써 탑승하려는 고객량에 따른 시내버스 배치를 구현함과 아울러 탑승자가 시내버스를 기다리는 시간을 대폭 감소시켰다. 시내버스 시스템은 택시, 자가용과 달리 서비스 대상은 단일 개체가 아니고 그룹이다. 그러므로 지능형 시내버스 배차 시스템을 개발하려면 소비집단의 소비 습관, 출행 특성에 대한 대량 데이터 분석을 수행해야 한다. 따라서 대량의 데이터를 수집해야 할 뿐만 아니라 데이터 처리 알고리즘을 개발해야 한다. 지능형 시내버스 시스템 구축은 데이터 수집, 시내버스 업계 데이터 센터 구축, 시내버스의 자가 스케줄링 학습 등 3개 단계로 나눌 수 있다. 시내버스 시스템에 지능형 신경망을 구축해야 만이 "대뇌"는 각 단말기의 민첩하고 정확한 운영을 지휘할 수 있다. 시내버스 데이터 정보 수집 단계에 연구팀은 시내버스에 "소형박스"를 설치하여 차량 위치확정, 승객량, 단일 노선 운행시간, 운행선로, 정류소 도착 정확률, 소비방식 등 데이터를 수집한 후 해당 데이터를 시내버스 지휘센터에 전송하였다. 시내버스에 설치된 카메라, 카드단말기는 "소형박스"의 부분 장치에 속하는데 카드단말기로 탑승자의 소비 데이터를 수집할 수 있으며 카메라로 시내버스 주행과정에서의 정보, 승객량 등 정보를 획득할 수 있다. 시내버스 한 대당 하루에 생성되는 데이터는 약 1G에 달하며 하루에 100G 넘는 데이터를 수집할 수 있다. 수집된 대량 데이터는 시내버스 지휘센터에 전송됨과 아울러 톈진퉁카에서 톈진슈퍼컴퓨팅센터에 구축한 시내버스업계데이터센터에도 전송된다. 지능형 배차 시스템을 시내버스의 "대뇌"에 비교하면 데이터센터는 "대뇌"의 "기억 영역"이며 모든 데이터는 "기억 영역"에서 저장되고 분석된다. 시내버스 지능화 핵심은 시내버스의 자가 스케줄링 구현이다. 수집된 대량 데이터를 기반으로 연구팀은 디지털 모델을 구축하여 시내버스 배차를 최적화하였다. 예를 들면 발차 시간표, 주행노선, 정거장 설치 등을 자동 생성하고 조절하여 시내버스 배차원에게 양질적인 참조를 제공하였다. 향후 자율주행 기술을 시내버스에 적용하여 시내버스 배차 및 주행 분야에서 완전한 지능화를 구현할 계획이다. 정보출처 : http://www.stdaily.com/rgzn/tuijianq/2018-10/17/content_720966.shtml |
SEARCH
- 정책동향
- 이슈리포트
- 통계DB
- 통계DB