- (독일) 다중 에이전트(MAS) 기반 '디지털 슈투트가르트 노드(DKS)' 운영 혁신 -



연구전략본부 연구정책실 장성순 선임연구원
연구전략본부 연구정책실 양유진 연구원
연구전략본부 연구정책실 문국현 책임연구원

○ [사업 배경 및 추진 현황] 독일 국철(DB)은 국가 철도 디지털화 전략인 'DSD(Digitale Schiene Deutschland)'의 플래그십 프로젝트로 슈투트가르트 권역 500km 선로와 500대 이상의 차량을 디지털화하는 '디지털 슈투트가르트 노드(DKS)'를 추진 중임. 2025년 3월 업데이트된 보고서에 따르면, 독일 정부는 DKS의 성공적인 완수를 위해 관련 예산을 약 5억 유로 수준으로 증액 배정하며, 이를 통해 유럽 열차 제어 시스템(ETCS)과 자동 열차 운전(ATO) 기술의 글로벌 표준을 선점하겠다는 의지를 명확히 함.
○ [다중 에이전트 강화학습(MARL)] 2025년 12월 ResearchGate에 게재된 최신 연구는 DKS 운영의 핵심 엔진으로 다중 에이전트 강화학습(MARL) 알고리즘을 지목함. 기존의 중앙 집중식 제어와 달리, 네트워크 내의 개별 열차와 주요 노드(Node)를 독자적인 지능형 에이전트로 설정함. 각 에이전트는 주변 환경 데이터를 실시간으로 학습하며, 시스템 전체의 수송 효율을 극대화하기 위해 최적의 보상 함수(Reward Function)를 기반으로 자율적인 의사결정을 수행함.
○ [지능형 교통 관리(CTMS)의 고도화] AI 기반의 교통 관리 시스템(CTMS)은 수천 개의 MAS 에이전트로부터 초당 수백 개의 데이터를 수집 및 처리함. 이를 통해 지연 발생 시 기존 컴퓨터 연산보다 수십 배 빠른 속도로 '충돌 없는 대안 경로'를 생성함. 특히 실시간 타임테이블 자동 수정 기능을 통해 국지적 지연이 네트워크 전체로 확산되는 '도미노 현상'을 사전에 차단하며 가용 선로 용량을 극대화하는 성과를 보임.
○ [자율 협력 주행 및 동적 간격 제어] MARL 알고리즘은 열차 간 직접 통신(T2T) 데이터를 활용하여 선행 열차와의 거리를 정밀하게 조절함. 고정된 신호 구간(Fixed Block) 대신 열차의 성능과 속도에 따라 가변적으로 변하는 동적 폐색(Moving Block) 개념을 적용함으로써, 안전을 완벽히 보장하면서도 열차 간 간격을 획기적으로 좁혀 선로 밀도를 극도로 높임.
○ [에너지 최적화 및 인프라 현대화] ATO(자동 열차 운전)와 결합된 MAS는 가속과 제동의 최적 시점을 에이전트 간 협의를 통해 결정함. 후속 열차가 앞차의 회생 제동 에너지를 즉각 활용할 수 있도록 주행 패턴을 동기화하거나, 선로 경사도를 고려한 관성 주행을 유도하여 전체 전력 소비를 15% 이상 절감함. 또한 소프트웨어 중심의 디지털 인터록킹(DSTW) 도입으로 유지보수 체계 역시 데이터 기반의 예방 정비로 전환됨.
○ [복원력 강화 및 시스템 안정성] 분산형 의사결정 구조는 특정 서버나 노드에 장애가 발생해도 나머지 에이전트들이 독립적으로 최적 경로를 찾아 운행을 지속할 수 있게 함. 이는 중앙 집중형 시스템의 고질적인 취약점인 '단일 장애점(Single Point of Failure)' 문제를 근본적으로 해결하며, 거시적인 교통 마비 상황에서도 시스템 스스로 빠르게 정상 궤도로 복구되는 강력한 네트워크 복원력을 제공함.
○ [시사점 및 정책 제언] 독일 DKS 사례는 미래 철도가 단순한 설비 교체를 넘어 AI와 MAS가 유기적으로 결합된 '자율 협력형 지능형 철도 OS'로 진화해야 함을 시사함.
※ 사진 및 내용 출처 :
- Digitale Schiene Deutschland (2025.03)
- ResearchGate (2025.12)