[인터뷰] 지하철 고질 민원 '냉난방'…AI로 '쾌적 출퇴근' 설계

AI 요약

서울교통공사 차량제작처 김홍진 처장과 조봉규 대리는 지난해 접수된 약 100만건의 불편 민원 중 80만건이 냉난방 이슈로 출퇴근 시간대에 집중되는 문제를 해결하기 위해 AI 기반 전동차 객실 온도 최적화 관리를 제안했습니다. 두 사람은 문제를 온도가 아닌 혼잡도로 재정의하고 요일·시간·상·하행선·역사별 데이터를 세분화해 머신러닝을 적용함으로써 예측 정확도를 약 40%에서 95.6%로 끌어올리고 실시간 데이터 연동으로 과냉방을 방지하도록 했습니다. 이 시스템은 다음 달부터 4호선 신형 전동차 260칸에 시범 적용되며 6월 확대, 9월 효과 분석 후 전체 노선 확대를 계획하고 있고 공사 내부 개발로 별도 비용은 들지 않았으며 특허 출원과 다음 달 중국 난징 COMET 컨퍼런스 발표를 준비 중입니다.