dohaii040603 님의 블로그

AI 기반 디지털 트윈으로 교통 흐름 예측

1. 디지털 트윈과 AI의 융합 – 새로운 교통 예측 패러다임의 탄생 디지털 트윈(Digital Twin)은 물리적인 객체나 시스템을 가상 공간에 정밀하게 복제해 실시간 데이터를 반영하고 시뮬레이션하는 기술로, 처음에는 항공·제조 산업에서 설비 관리와 유지보수 목적으로 도입되었다. 하지만 최근 AI와의 융합을 통해 그 응용 범위는 교통, 도시계획, 스마트 인프라까지 확장되고 있다. 특히 교통 분야에서 디지털 트윈은 단순한 시뮬레이션을 넘어서, 실제 도시 내 차량 흐름, 보행자 밀집도, 도로 상황 등을 정밀하게 반영하여 교통 흐름을 예측하고 최적화하는 데 사용된다. 이때 AI는 과거의 빅데이터를 분석하고, 예측 알고리즘을 통해 실시간 교통 예측 정확도를 높이는 핵심 요소로 작용한다. 예를 들어, 도시 내 ..

AI 기반 대중교통 예약 최적화 시스템

1. 스마트 모빌리티 시대의 시작: AI가 바꾸는 대중교통 환경 4차 산업혁명과 함께 모빌리티의 개념이 급격히 변화하면서, 대중교통 역시 기존의 정형화된 시간표와 노선 중심 시스템에서 벗어나 점점 더 유연하고 맞춤화된 방향으로 진화하고 있다. 이러한 변화의 중심에는 인공지능(AI)의 도입이 있다. 특히 ‘예약 기반의 대중교통’ 개념은 이제 더 이상 미래 기술이 아닌 현실적인 시스템으로 자리잡고 있다. AI는 실시간 교통량, 사용자 수요 예측, 지역별 혼잡도, 날씨 정보, 대기시간 등을 종합 분석하여 최적의 운행 시간표와 예약 시스템을 구축한다. 예를 들어, 출근 시간대에 특정 노선의 승객 수요가 급증한다면 AI는 해당 노선에 임시로 차량을 추가하거나 정차 간격을 줄여 효율을 높인다. 반면, 야간이나 저수..

AI 기반 극한 기후 도시 최적화 설계

1. 극한 기후의 도전과 도시 설계의 한계 기후 변화가 가속화되면서 극한 기후—폭염, 혹한, 대홍수, 가뭄, 초미세먼지, 허리케인과 같은—가 점점 더 자주, 더 강력하게 발생하고 있다. 이러한 기후 조건은 기존의 도시 인프라와 건축물, 교통 체계, 에너지 시스템에 심각한 부담을 주며, 사람들의 생존과 생활 안정에 직접적인 위협이 된다. 특히 북극권 인근의 혹한 지역이나 중동·북아프리카 지역의 고온 건조한 기후, 동남아시아의 몬순과 홍수, 미국 서부의 산불 지대처럼, 특정 기후대에 속한 도시들은 인구 증가와 산업 확장 속에서도 기후 위기 앞에 점점 더 취약해지고 있다. 기존 도시계획 방식은 과거의 평균적인 기후 조건에 기반하여 인프라를 설계해 왔기 때문에 급변하는 기후에 적응하기 어렵다. 더군다나 통합적 ..