초록 ▼

연구개요
⦁ 통신 및 기술의 발전으로 다양한 빅데이터가 수집 및 분석되고 있음
⦁ 인공지능 기법의 개발 및 적용은, 사이즈가 크고 복잡한 교통/물류와 관련된 빅데이터를 효율적으로 분석 가능한 환경을 조성
⦁ 교통시스템은 공유경제, 자율주행, 전기차 등을 접목하고 있으며, 물류에서도 공유경제 기반의 크라우드 워커 도입, 로봇과 드론을 이용한 물류 배송 등 새로운 전환점을 맞이하고 있음
⦁ 본 연구는 빅데이터 시대의 최적화 기법 및 인공지능 기법 기반의 메타휴리스틱들을 개발하여 다양한 계층의 교통/물류 최적화 연

연구개요
⦁ 통신 및 기술의 발전으로 다양한 빅데이터가 수집 및 분석되고 있음
⦁ 인공지능 기법의 개발 및 적용은, 사이즈가 크고 복잡한 교통/물류와 관련된 빅데이터를 효율적으로 분석 가능한 환경을 조성
⦁ 교통시스템은 공유경제, 자율주행, 전기차 등을 접목하고 있으며, 물류에서도 공유경제 기반의 크라우드 워커 도입, 로봇과 드론을 이용한 물류 배송 등 새로운 전환점을 맞이하고 있음
⦁ 본 연구는 빅데이터 시대의 최적화 기법 및 인공지능 기법 기반의 메타휴리스틱들을 개발하여 다양한 계층의 교통/물류 최적화 연구를 진행함으로써, 교통과 물류 인프라, 그리고 이를 사용하는 사람들의 편의성을 최적화 할 수 있는 솔루션을 도출하는데 최종적인 목표를 두고 있음

연구 목표대비 연구결과
⦁ KT로부터 유동인구 데이터 1년치를 수집받아, 이를 전처리 및 분석하여 시간대 별로 성별, 연령대별 유동인구 데이터를 추출함으로써, 폭염취약계층 및 교통취약계층을 파악하고 이들을 위한 셔틀버스 경로를 기초데이터로 활용되었으며, 또한 라스트 마일 (Last Mile) 물류를 위한 기초데이터로도 활용되었음. 특히, 공유경제 시대를 맞이하여 Gig-economy 기반의 초단기 계약직으로 물류를 배달할 수 있는 크라우드 워커 (Crowd Worker)의 규모 및 물류의 수요-공급을 추정하는 기초데이터로도 활용되었고, 라스트 마일 물류 플랫폼의 전기차 도입에 대한 다양한 시나리오를 분석하는데 기초데이터로도 활용됨
⦁ 교통/물류 최적화를 위한 수학적 최적화 모델을 혼합정수계획법을 바탕으로 개발하여 구현하였으며, 이는 폭염대피시설의 입지 선정과 취약계층 할당 및 셔틀버스 경로 최적화, 공유경제 기반의 크라우드 워커를 통합한 라스트 마일 물류 플랫폼 운영 최적화, 로봇 및 드론을 활용한 물류 배달 플랫폼 최적화, 전기차 충전소 입지 선정 최적화 연구로 발전시키고 있음
⦁ 이렇게 개발된 최적화 모델은 대부분 계산복잡도가 매우 높으므로, 효율적으로 솔루션을 도출하기 위해 인공지능 기반의 메타휴리스틱을 추가적으로 개발하여 최적화 연구에 결합함으로써 솔루션 도출 성능을 향상시킴
⦁ 개발된 최적화 모델과 메타휴리스틱은 실제 데이터에 적용하여 실증함으로써 실제 입지 선정 및 경로 최적화, 운영 비용 최소화 등의 유의미한 결과를 도출하고 있으며 이를 바탕으로 정책을 제언

연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
⦁ 본 연구는 교통/물류 시스템에서의 빅데이터를 활용한 최적화 및 인공지능 기반 메타휴리스틱 연구의 기초를 제공하고 있음
⦁ 본 연구를 통해 개발된 최적화 방법론은 점점 더 복잡해지고 다양해지는 교통/물류 분야로 추가적인 데이터를 확보하여 다양한 상황에서의 교통/물류 최적화 연구로 확장할 계획
⦁ 특히, 모빌리티 시대를 맞이해서 교통/물류는 패러다임이 급속히 변하고 있으므로, 드론, 로봇, 자율주행, 공유경제를 고려하여 다양한 시나리오 안에서의 지속적인 플랫폼 최적화 연구로 발전시킬 계획
⦁ 또한, 본 과제에서 개발된 데이터 분석기법 및 알고리즘은 보행 데이터 및 기타 유사한 패턴의 데이터 분석에도 폭넓게 확장 적용이 기대되므로, 본 연구에서 개발된 기법들의 다양한 확장성에 대한 추가연구 계획

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1.1. 본 연구개발의 목적 ... 4
• 1.2. 필요성 ... 4
• 1.3. 최종목표 및 연구범위 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 2.1. 데이터 수집 및 분석 ... 5
• 2.2. 최적화 모델링 및 인공지능 기반의 휴리스틱 개발 ... 6
• 2.3. 알고리즘의 확장 적용을 통한 부가적인 연구 수행 (보행 데이터 분석) ... 10
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 11
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 11
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 13
• 3) 목표 달성 수준 ... 13
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 6. 참고문헌 ... 14
• [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
• [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 26
• 끝페이지 ... 35