연구목표
- AI 기반 최적 호기 할당 규칙 Auto-Tuning 기능 강화를 통한 군관리 효율성 상시 최적화 달성

연구내용
- 최적 호기 할당 평가 데이터 셋 생성: 부름 리스트 생성 규칙과 신규 최적 할당 변수 셋 별 고속 시뮬레이션을 통한 군관리 성능 지표 생성
- 신규 할당 규칙 조합을 반영한 할당 평가 학습 모델 개발
- 교통량 데이터의 변화에 따라 성능 지표가 달라지는 상황을 반영하여, 학습 모델을 주기적으로 자동 재조정
- 지속적으로 수집되는 시뮬레이션 결과 및 운영 데이터를 기반으로 모델 파라미터 및 할당 규칙을 동적으로 갱신

* 2022년 "군관리 AUTO-TUNING 알고리즘 개발" 산학과제의 후속과제