고객사 소개

코레일(한국철도공사)은 대한민국의 국영 철도 운영 기관으로, 국내 철도 운송 서비스를 제공하고 있습니다.

고속철도(KTX), 일반 열차, 화물 운송 등의 철도 네트워크를 관리하며, 대중교통과 물류를 지원하는 핵심 역할을 수행하고 있습니다

문제 상황

• 2007년 이후 변화된 열차 실적 패턴을 반영하지 못한 기존 수익관리 시스템(YMS)의 한계
• 한정된 좌석을 효과적으로 운영하여 공공성을 확보하고 좌석당 수익을 증대하기 위한 새로운 시스템 구축 필요
• 단기간(4주) 데이터를 활용한 수요 예측 모형의 도입과 검증의 필요성
• 비모수적 방법(딥러닝, 강화학습 등)을 통한 새로운 예측 모형 개발 필요성
• 경쟁업체 출현 및 신선 개통 등 외부 영업 환경의 변화에 대응하기 위한 시스템 고도화 필요

해결 전략

• 초록소프트는수익관리시스템(YMS) 고도화 프로젝트에서는 기존 승차 실적 데이터와 외부 환경 변수를 효과적으로 매핑하여 기계 학습에 최적화된 데이터 전처리 과정을 도입했습니다.
• LSTM과 Q-learning 모델을 활용해 시계열적 특성을 반영한 장·단기 수요 예측과 좌석 할당 최적화를 수행하여 철도의 공공성과 수익성을 극대화했습니다.
• 다양한 환경 변수와 승차 실적 데이터를 기반으로 예측 모델의 성능을 지속적으로 검증하고 개선하는 고도화 작업을 통해 시스템의 전반적인 성능을 꾸준히 향상시켰습니다.

사용 기술

• 시계열 예측 모델
• 강화 학습

도입 결과

LSTM과 ANN(인공신경망)을 활용한 딥러닝 기반 수요 예측 모델을 개발하여, 열차의 승차 실적과 내·외부 환경 요인을 반영한 최적의 좌석 할당을 실현

수익관리 시스템의 성능이 기존 대비 10% 이상 향상되었으며, 승차인원과 수요 예측의 정확도 개선

데이터 전처리 과정을 최적화하여 학습 데이터의 양을 4배 이상 증가시키고, 다양한 요인(날씨, 경쟁업체, 축제, 재난 정보 등)을 고려한 예측 모델로 수익성 향상에 기여.