디지털 트윈 기반 GTX 환승안전 및 혁신기술 개발

이 사업은 GTX 확산에 따라 증가하는 환승 혼잡과 대심도 역사 안전 문제를 해결하기 위해 디지털 트윈과 AI 기반 혁신기술을 개발·실증하는 국토교통부 R&D 공모다. 글로벌 교통거점에서 확산되는 스마트 안전기술 도입 흐름에 대응하고, 국내 환승센터 평가등급이 낮은 현실을 개선하기 위한 목적을 가진다. 대학·연구기관·기업 등 폭넓은 기관이 참여할 수 있으며, 실증 결과는 전국 환승센터 운영 기준과 법제도 개선으로 이어지는 산업·정책 연계형 사업이라는 점이 특징이다.

본 과제는 GTX 환승센터의 혼잡도 130% 이하 유지, 연계교통–GTX 이동시간 30% 단축을 목표로 디지털 트윈 기반 안전관리 기술과 생성형 AI 기반 대응·제어 기술을 개발하는 데 중점을 둔다. 또한 접근 편의성 분석, 시나리오 기반 예측, 최적 경로 탐색 및 강화학습 기반 연계교통 모델 등 이용자 중심 기술을 구축한다. 강남권 환승센터 실증과 표준화·법제도 개선까지 포함해 실용성과 확장성을 확보하는 것이 핵심 목표다.

이 과제는 GTX 환승센터의 안전성과 이용 편의성을 높이기 위해 디지털 트윈, 센서 융합, 생성형 AI 기술을 단계적으로 개발하고 실증하는 연구개발 프로그램이다. 실증 중심 기술 개발과 향후 운영 기준·법제도 개정까지 연계되는 점이 특징이다. 1) 디지털 트윈 기반 안전관리 기술 개발 - 환승센터 데이터를 수집·통합하여 실시간으로 반영되는 디지털 트윈 구축 - 비상상황 예측을 위한 고정밀 시뮬레이션 모델 개발 - 무선신호·비전 센서 기반 혼잡도 및 비상 상황 감지 정확도 향상(’29년 98% 목표) 2) 생성형 AI 기반 신속 대응·자동 제어 기술 개발 - 센서 데이터 융합 기반 실시간 이상징후 탐지 - 생성형 AI를 활용한 자동 제어·대응 기술 개발(E/S, E/V, 가변 동선 제어 등) - 전문가 평가 기준 ’29년 90점 이상 목표 3) 접근 편의성 향상 및 연계교통 최적화 기술 - 역사 주변 접근성 분석 및 문제구역(음영지역) 도출 - 시나리오 기반 접근성 변화 예측 기술 - 강화학습 기반 연계교통 최적화 모델 개발(’29년 90점 목표) - 다목적 최적 경로 탐색 알고리즘 개발 및 사용자 서비스 제공 4) 현장 실증 및 통합 운영시스템 구축 - 강남권 광역복합환승센터와 연계해 스마트 통합운영시스템 구축 및 테스트베드 운영 - 편의·안전 기능 실증 및 이용자 체감형 서비스 검증 - 실증 기반 이용자 만족도 ’29년 90점 목표 5) 표준화 및 법제도 개선 - 환승센터 디지털 트윈 국내·국제표준 신규과제 추진 - 실증 결과를 반영한 설계·배치 기준 등 관련 법제도 개정(2029년 1건 개정 목표) 이러한 개발과 실증 과정을 통해 전국 환승센터 운영 수준을 높이고, GTX 이용자의 안전성과 편의성을 실질적으로 향상하는 것을 최종 목표로 한다.