이종 철도 시스템에서 장애 인지형 동적 경로 최적화를 위한 시계열 계획 프레임워크

효율적인 경로 최적화 (Route optimization)는 철도 운영의 안전성과 정시성을 모두 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 열차 속도, 정차 패턴이 다양하고 인프라 호환성 제약이 있는 이종 다궤도 (Heterogeneous multi-gauge) 철도 네트워크에서는 조정 복잡성이 증가하므로 매우 중요합니다. 단선 시스템 (Single-track systems)에서는 모든 열차가 동일한 선로를 공유하고 빈번한 선로 전환 (Track switching)이 필요하기 때문에 이러한 과제들이 더욱 심화됩니다. 선로 차단, 열차 차단, 엔진 고장 및 속도 저하를 포함한 확률적 장애 (Stochastic disruptions) 이벤트는 운영에 추가적인 예측 불가능성을 도입하고 시간표 (Timetable)를 이탈하게 만듭니다. 그러나 기존 연구들은 주로 상위 수준의 시간표 작성 (Timetabling)에 집중되어 있어, 선로 전환 조정과 같은 운영 세부 사항을 생략하고 있습니다. 결과적으로 의사결정을 인간 운영자에게 맡기게 되어 철도 운영의 안전 리스크를 증가시킵니다. 본 연구는 이종 철도 시스템에서의 동적 경로 최적화 및 장애 관리를 위한 시계열 계획 (Temporal planning) 기반의 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 궤도 호환성 제약과 다양한 장애 시나리오를 명시적으로 모델링하여 PDDL 2.1을 사용하여 철도 운영을 시계열 계획 문제로 공식화합니다. 이는 최적화된 일정과 실행 가능한 행동 시퀀스 (Action sequences)를 모두 지정하는 충돌 없는 타임스탬프 기반 운영 계획을 생성합니다. 제안된 프레임워크를 평가하기 위해, 최대 1,000개의 선로 지점과 120대의 열차를 사용하는 200개의 인스턴스로 구성된 벤치마크 문제 세트를 개발했습니다. 프레임워크를 평가하기 위해 두 가지 최첨단 시계열 플래너 (Temporal planners)와 계획 검증기 (Plan validator)가 사용되었습니다. 실험 결과, 이 프레임워크는 이종 철도 시스템을 위한 시계열 운영 계획을 효과적으로 생성하고, 다궤도 제약 및 장애를 처리하며, 수동 의사결정에 대한 의존도를 줄임을 입증했습니다.