독일물류·운송2018 – 진행 중도이치반
머신러닝 승객 지연 예측
도이치반은 하루에 약 1억 5,000만 건의 승객 안내용 예측을 만들었다
문제
승객에게는 열차 도착과 출발 시각이 바뀔 때마다 제때 예상 시각을 알려 줄 방법이 필요했다.
접근 방식
DB와 티시스템즈는 과거 운행 데이터와 실시간 운행 데이터로 머신러닝 예측을 개발했다. DB는 예측을 DB 내비게이터 등의 채널로 내보냈다.
주요 수치
about 150 millionDB가 밝힌 하루 승객 안내용 예측 건수
시사점
예측 건수는 운영 규모를 나타낼 뿐 예측의 정확도를 말해 주지는 않는다.
분류
출처
출처 요약
[1]Deutsche Bahn2024년
DB는 머신러닝 승객 예측을 설명했다. 약 2만 건의 이동에 대해 하루 약 1억 5,000만 건을 예측한다고 밝혔다.
[2]Deutsche Telekom2018년 5월 11일
텔레콤은 2018년 도이치반과 함께 구축 중이던 예측 시스템을 설명했다. 과거 학습 데이터와 실시간 열차 위치를 쓴다고 밝혔고, 도입 효과는 그 시점에는 아직 기대 단계였다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일
