2025년도 KTX 수요 예측 및 정책적 의사결정: XAI 기반 실증적 예측연구
Demand Forecast and Policy Decisions for KTX in 2025: An Empirical Forecasting Study based on XAI
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초록
고속철도의 수요 변화를 정밀하게 예측하는 것은 운영 효율성 개선 및 교통 정책 수립과 지속 가능한 인프라 구축을 위한 핵심 요소다. 본 연구는 설명 가능한 인공지능을 사용하여 2025년도 KTX 수요를 정밀하게 예측하고, 실질적인 의사결정을 지원하는 것을 주된 목적으로 한다. 대표적인 AI 알고리즘을 활용하여 KTX 수요예측 오류를 최대 2.49%까지 낮추며 정확도를 향상시켰다. 또한, SHAP 알고리즘을 활용하여 예측 결과와 변수들의 기여 정도를 시각화함으로써, 비즈니스 정책 설계 및 자원 배분 의사결정 과정에 신뢰도를 높였다. KTX 노선에 따라 변수들의 기여도는 다양하게 변화될 수 있음을 제시하며 실시간 활용 가능한 비즈니스 애널리틱스 플랫폼의 필요성을 확인하였다. 2025년 KTX 수요는 작년보다는 최대 9.45% 정도 감소할 수 있지만, 코로나 이전보다 최대 18.47%까지 상승하는 수치로 수요가 점진적으로 증가 및 안정화 될 것으로 예상된다.
Abstract
Accurate forecasting of KTX demand is a key factor for improving operational efficiency, establishing transport policies, and building sustainable infrastructure. The main purpose of this study is to accurately forecast KTX demand in 2025 using explainable artificial intelligence and support practical decision-making. Using AI algorithms, we improved accuracy by reducing forecast errors by up to 2.49%. In addition, by visualising the contribution of variables using the SHAP algorithm, we increased the level of confidence in the decision-making process for business policies and resource allocation. The contribution of variables can vary depending on the KTX lines, confirming the need for a business analytics platform that can be utilised in real-time. In 2025, KTX demand may decrease by up to 9.45% compared to last year, but it is expected to increase and stable gradually, rising up to 18.47% compared to pre-COVID-19.