Optimal Operation Strategy for Demand-Responsive Transit Using Reinforcement Learning
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066537
교육부
한국연구재단
강원대학교 강릉캠퍼스
신동훈
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
개발연구
대학
강원특별자치도 강릉시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 대중교통인 버스 시스템과 수요응답형 교통(DRT)을 연계하여 고객의 수요를 실시간으로 반영하는 강화학습 기반의 최적 운행 전략을 개발하고 타당성을 검증하는 것이다. 빠른 도시화로 2030년 이후 인구의 60%가 도시에 거주할 것으로 예상되며, 환경 오염과 교통 체증 해결을 위해 대중교통이 장려되고 있다. 그러나 기존 대중교통은 대기 ...
본 연구는 대중교통의 효율성과 편의성 극대화를 위해 기존 버스 시스템에 수요응답형 교통(DRT) 개념을 융합한 최적 운행 전략을 개발하며, 이를 4단계의 체계적인 과정으로 수행한다. 첫째, 선행연구 기반의 시뮬레이터 구축 및 베이스라인 평가다. 연구 대상인 운행 모드는 정해진 노선을 왕복하는 '정기 노선(Regular)', 내부 승객의 다수결에 따라 목...
본 연구를 통해 도출될 강화학습 기반의 수요응답형 버스(DRT) 운행 전략은 학술적 진보뿐만 아니라 사회·경제적, 환경적 측면에서 다각적인 파급 효과를 창출할 것으로 기대된다. 나아가 본 연구자의 장기적인 학업 및 진로 계획을 실현하는 핵심적인 발판이 될 것이다. 과학기술적 활용방안 측면에서 기존 DRT 시스템의 패러다임을 혁신적으로 전환할 수 있다. ...