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'서울 지하철 냉난방 AI가 미리 조절'…서울시 창의발표회 대상

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AI 핵심 요약

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  • 서울교통공사가 17일 서울시 창의 발표회에서 AI 기반 전동차 객실온도 최적화 제안으로 대상을 수상했다.
  • 기존 사후 대응 방식에서 벗어나 빅데이터로 혼잡도 예측 정확도를 40.3%에서 95% 이상 향상시켰다.
  • 혼잡 구간 진입 전 냉방 선제 조절로 승객 쾌적함을 제공하며 민원 80만 건 문제를 개선했다.

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

혼잡도 예측 정확도 95% 이상 달성, 냉난방 민원 감소 기대

[서울=뉴스핌] 이경화 기자 = 서울교통공사는 지난 17일 열린 '2026년 서울시 창의 발표회'에서 '인공지능(AI) 기반 전동차 객실온도 최적화 관리' 제안으로 대상을 수상했다고 20일 밝혔다. 서울시 창의 발표회는 시정 핵심 가치인 '창의행정'을 실현한 우수 사례를 발굴하는 자리로, 다양한 분야의 우수 혁신 사례들이 선정된다.

이번 수상은 시민 불편이 큰 열차 내 냉난방 문제를 기존 '사후 대응' 방식이 아닌 데이터 기반으로 개선했다는 점에서 의미가 있다. 기존에는 열차 혼잡도가 급격히 높아진 이후 냉방이 가동되는 구조로 인해, 혼잡 구간에서는 덥고 비혼잡 구간에서는 추운 문제가 반복돼 왔다. 

서울교통공사 AI 혁신기술 혁신사례 대상 수상 [사진=서울교통공사]

작년 한 해 접수된 냉난방 관련 민원은 약 80만 건으로 전체 불편 민원의 약 80%를 차지할 만큼 승객들의 주요 불편 사항이었다.

공사는 신조 전동차의 '상태기반유지보수' 빅데이터를 활용해 계절, 요일, 시간대, 역사별 혼잡도를 AI가 실시간 분석 학습하도록 했다. 이를 통해 혼잡도 예측 정확도를 40.3%에서 95% 이상으로 향상시켰다.

이러한 예측 정보를 바탕으로 열차가 혼잡 구간에 진입하기 이전 AI가 냉방을 선제적으로 조절하는 시스템을 구축했으며, 기존의 사후 대응 방식을 벗어난 사전 대응이 가능해졌다.

'AI 전동차 냉방제어' 방식을 통해 기존 방식에서 생기던 혼잡 구간과 비혼잡 구간에서의 온도 차이를 감소시키고, 출퇴근 시간대에 몰려서 탑승하는 승객들에게 미리 준비된 쾌적함을 제공할 수 있게 됐다고 공사는 덧붙였다. 

객실 내 AI 냉방제어 적용 예시. AI 생성 [자료=서울교통공사]

박병섭 공사 차량본부장은 "이번 대상 수상은 시민들이 매일 겪는 불편함을 해결하기 위해 공사 직원들이 현장 데이터와 4차 산업을 접목한 결과"라며 "앞으로도 AI와 빅데이터를 적극 활용해 시민이 체감할 수 있는 서비스 개선을 지속적으로 추진하겠다"고 전했다. 

kh99@newspim.com

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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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