머신러닝을 이용한 시내버스 연비 운전 점수화 알고리즘 개발에 관한 연구 - 김기복 (The Graduate School, Ajou University, 2022)
연비 운전(Eco-drive)은 운전 습관 개선을 통하여, 차량의 연비 개선을 유도하는 통용된 개념이다. 차량 가속 또는 가속 페달 조작, 속도를 낮추기 위한 감속 또는 타행 운전, 기어 변속 시점 차이와 같은 다양한 주행 형태 등의 변화를 통하여 연비를 개선할 수 있다. 가속 및 감속과 운행 빈도가 높은 시내버스에서 높은 연비를 달성한 운전자들의 데이터를 분석하여 연비 운전을 통한 시내버스의 연비 개선 타당성을 검증하였고, 연비 운전 감시 항목으로 급출발, 급가속, 급감속, 가속 페달 조작, 타행 운전, 변속 지시 위반, 평균 엔진 속도, 과속, 낮은 엔진 속도에서 수행된 변속을 설정하였다. 감시 항목별로 감시 방법을 설정하고 운행 데이터를 이용하여 각 감시 항목의 지수를 산출하였다. 각 감시 항목의 지수가 연비에 미치는 영향을 파악하기 위해 머신 러닝 연비 예측 모델을 작성하였다. 또한 예측 모델 설명 도구를 이용하여 각 모니터링 항목의 기여도를 분석하였다. 이에 따라 감시 항목별로 점수 배분을 수행하였다. 각 감시 항목 점수를 합산하여 연비 운전 점수로 정의하였다. 연비 운전 점수화 및 서울 시내버스 적용을 통하여, 연평균 12.1%의 연비 개선 효과와 함께 연비 운전 점수가 연비 운전 특성을 대표할 수 있음을 확인하였다. 연간 운행 중 연비 운전 점수는 운행 환경에 따라 차이를 보였고, 연비와 점수 사이의 상관관계를 개선할 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 머신러닝을 통해 연비 운전 점수를 보완하기 위한 운행 환경 인자를 규명하였다. 예측 모델 설명 도구를 통해 연비 예측 모델의 각 입력 변수의 기여도를 평가하여 운행 환경 인자를 운행 시간, 운행 월, 운행 요일, 단위 거리 당 변속 횟수, 브레이크 작동 비율, 노선 특성으로 설정하였다. 측정된 연비는 연간 주행데이터의 각 운행 환경 인자에 따른 평균 연비 간의 관계를 이용하여 정규화하였다. 연비 운전 점수는 해당 연비 운전 점수의 정규화 연비 분포를 기준으로 0.84~1.05배 범위에서 보정된다. 운행 환경 인자를 입력 변수로 포함하는 보정된 연비 운전 점수 예측 머신러닝 모델을 작성하였으며, 상기 과정의 운행 환경 인자 고려를 통한 연비 운전 점수 보정으로 연비와 연비 운전 점수의 상관관계를 개선하였다.
학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :기계공학과,2022. 2
Keywords: 머신러닝; 시내버스; 연비; 연비 운전; 연비 운전 점수