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뉴스행사

보도자료

국민 아이디어로 그리는 철도·대중교통·물류의 미래

작성자홍보협력실

등록일 2025-09-11

조회수431


- 철도연, <2025 국민행복증진 철도·대중교통·물류 아이디어 공모전> 우수 선정작 발표 -


□ 한국철도기술연구원(이하 철도연, 원장 사공명)은 ‘국민 행복증진 철도·대중교통·물류 아이디어 공모전’ 수상작 7개를 9월 10일 선정했다.

ㅇ ‘국민 행복증진 철도·대중교통·물류 아이디어 공모전’은 철도·대중교통·물류의 불편 또는 개선할 부분에 대한 아이디어를 대국민 상대로 공모하고 추후 기술개발을 통해 국민 행복을 높이고자 진행됐다.

ㅇ 철도연은 2025년 2월 27일부터 3월 19일까지 안전한 교통, 편리한 교통·물류, 미래 지향적 교통·물류의 3가지 주제로 국민 공모를 진행했다. 철도·대중교통의 기술개발을 원하는 다양한 분야의 아이디어 총 314건이 접수됐다.

ㅇ 전체 응모작 중 창의성, 기술구현 가능성, 예상 파급 효과 등을 심사해 최우수상 1건, 우수상 2건, 장려상 4건 등 7개 아이디어를 선정했다.

□ 최우수상은 송명 씨(한양대학교)의 ‘적응형 공압식 플랫폼 갭 실링 시스템(APPGSS)’이 받았다. 열차와 승강장 간격으로 인한 발빠짐 사고 방지를 위해 열차 문 하부에 공압식 팽창 장치를 설치, 정차 시 자동 확장·문 닫힘 시 수축하는 아이디어다.

□ 우수상은 AI 기반 출퇴근 시간 혼잡도를 예측하고, 최적 출발·경로 추천과 대체 경로를 제공하는 아이디어를 낸 박용환 씨(크리에이티브 넥서스)의 ‘개인 맞춤형 혼잡도 예측 알림 서비스’와 객차 Wi-Fi와 앱을 활용해 KTX 매거진 등의 콘텐츠를 제공하고 승차권‧위치정보 연계 도착 알림 및 신고 기능을 담은 아이디어를 낸 최성훈 씨(대전동신과학고등학교)의 ‘객차 내 네트워크 기반 스트리밍 및 도착 안내 서비스’가 받았다.

ㅇ 장려상은 송준형 씨(인천대학교)의 대중교통 전국일주 플랫폼을 통한 지방 물류 환경을 활성화하는 아이디어, 오주현 씨(연세대학교)의 머신러닝 기반 냉․난방 민원을 사전 예측하여 대응할 수 있는 아이디어, 서우현 씨(연세대학교)의 데이터 맞춤 정보와 개찰구·승차권 디자인 개선으로 출근길에 새로운 경험을 제공하는 아이디어, 김남형 씨(일반국민)의 KTX 열차에 초고속 인터넷과 모듈형 좌석을 갖춘 스마트 워크스페이스 객실과 역사 내 공유 오피스 구축을 통해 이동 중 업무를 지원하는 아이디어까지 총 4건이 선정되었다.

□ 철도연은 수상작과 공모된 모든 아이디어의 추세, 경향 등을 분석하여 국민이 원하고 요구하는 국민 체감형 기술개발을 확대할 계획이다.

□ 사공 명 철도연 원장은 “철도·대중교통·물류와 관련하여 국민의 관심과 다양한 기술 수요를 확인할 수 있었다”며 “앞으로도 더 많은 국민의 목소리에 귀 기울여, 보다 안전하고 이용에 즐거움을 전해주는 모빌리티 실현에 이바지하겠다”고 전했다.

※참고: 「국민행복증진 철도·대중교통·물류 아이디어 공모」 우수 선정작


철도연이 진행한 ‘2025 국민행복증진 철도·대중교통·물류 아이디어 공모전수상작

수상명, 제목, 제안자, 대표 이미지로 구성된 표

수상명

제 목

제안자

대표 이미지

최우수상

적응형 공압식플랫폼

갭 실링시스템

(Adaptive Pneumatic Platform Gap Sealing System; APPGSS)

송 명

적응형 공압식플랫폼 갭 실링시스템 이미지01 적응형 공압식플랫폼 갭 실링시스템 이미지02 적응형 공압식플랫폼 갭 실링시스템 이미지03

우수상

개인 맞춤형 혼잡도

예측알림 서비스

박용환

개인 맞춤형 혼잡도 예측알림 서비스 이미지01 개인 맞춤형 혼잡도 예측알림 서비스 이미지02

객차 내 네트워크 기반 스트리밍 및 도착 안내 서비스

최성훈

· 객차 Wi-Fi와 앱을 활용해 KTX 메거진 등 콘텐츠를 스트리밍 제공

· 승차권·위치 정보를 연계해 개인 맞춤형 도착 알림 서비스 제공

장려상

대중교통 전국일주 플랫폼을 통한 지방 물류 환경 활성화

송준형

대중교통 전국일주 플랫폼을 통한 지방 물류 환경 활성화 이미지01

머신러닝 기반 냉난방 민원 사전예측 및 대응

오주현

· 운영 데이터·날씨·민원 기록 등 데이터를 수집·분석하여 덥다/춥다민원 발생 확률을 예측하는 머신러닝 모델 구축

· 실시간 운행 데이터를 모델에 적용해 선제적으로 객실 온도 자동 조절

· 민원 처리 방식을 사후 대응에서 사전 대응으로 전환

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