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OBD·DTG 수신 중 · 356대
2026.07
알림 {{ notifCount }}
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오늘의 탄소·연료 성과
CO₂ 절감2.1t
연료 절감784L
Eco Driving 실천율78%
OBD·DTG 수집356대 정상
전체 차량
412
5개 운수회사
운행중
356
▲ 정상 운행
운휴
56
정비 12 · 대기 44
가동률
86.4%
▲ +1.2%p 전월
이상 알림
4
위험 1 · 주의 2 · 정보 1
AI Insight
세진 2044호 연비가 평소보다 23% 낮아요 — 인젝터 이상 패턴과 87% 일치해요.
AI Coach
운행 전 점검을 권장해요. 사전 정비 시 돌발 결행을 월 3건 줄일 수 있어요.
AI Forecast
방치 시 30일 내 고장 확률 87% — 이번 주 정비 시 정상 운행이 예상돼요.
실시간 차량 위치 LIVE
운행 356 친환경 118 이상 1 운휴 56 급가속·급감속 히트맵
© OpenStreetMap · CARTO · QDrive
계통별 현황
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노선별 현황
노선 운수회사 배차/운행 정시율 상태
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차량 이상 알림OBD·DTG
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AI 추천OBD·DTG 분석 · 신뢰도 94%
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{{ flowTitle }} OBD·DTG 실측
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DTG 주행거리
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연비 개선
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연료 절감
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CO₂ 절감 · 탄소저감률
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경유 2.68 kgCO₂/L 환산
배출 원단위 1.07 → 1.02 kgCO₂/km Eco Driving 실천율 78% 친환경 차량 운행 비율 34% 연간 누적 393.7 tCO₂
연비·전비 개선 — 도입 전 → 후
OBD 연료분사량 × DTG 주행거리 교차 검증
경유 (272대)
2.42 2.53 km/L
▲ +4.5%
CNG (72대)
1.98 2.06 km/㎥
▲ +4.0%
전기 · 전비 (68대)
1.05 1.12 km/kWh
▲ +6.7%
공회전 시간 (대당 일)
42분 34분
▼ -19%
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연료 절감({{ trendFuelUnit }}) CO₂ 절감(t)
CO₂ 절감 예측
AI · 향후 6개월
계통별 CO₂ 절감 비교
노선별 절감 TOP 5
유종별 CO₂ 배출 구성
● 경유 78% ● CNG 19% ● 전기 3%
안전운전 점수 ↔ 연비 상관
차량 412대 · 상관계수 r = 0.81
안전점수 10점 상승 시 연비 +0.11 km/L — 안전운전이 곧 절감이라는 근거예요.
운수회사별 절감 성과 (7월)
베이스라인 대비 연료 절감률
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1위 세운버스는 Eco Driving 실천율 91%로 절감률이 가장 높아요.
AI Insight
이번 달 절감의 62%는 공회전 감소(42→34분)에서 나왔어요.
AI Coach
지선 356 정속 구간 코칭 시 월 1.9 tCO₂를 더 줄일 수 있어요.
AI Forecast
다음 달 CO₂ 배출은 이번 달보다 1.6% 줄어들 것으로 예상돼요.
산정 기준 — 절감량은 도입 전 12개월 노선별 연비 베이스라인 대비 실측 개선분. 연료량은 OBD 연료분사량, 주행거리는 DTG 기록으로 교차 검증. 배출계수: 경유 2.68 kgCO₂/L · CNG 2.22 kgCO₂/㎥ · 전력 0.4594 kgCO₂/kWh (환경부 고시). 안전운전 효과는 실증 범위 3~7% 내(당월 4.3%)로 관리.
평균 운전점수
82.4
전월 대비 +2.1점
안전등급 우수 상위 28%
위험 운전 이벤트DTG
급가속
342
급감속
289
과속
47
공회전
312
AI Insight
위험 이벤트의 43%가 하위 12명에게 집중 — 급가속이 주 원인이에요.
AI Coach
한지훈·오세영 기사에게 출발 가속 코칭을 배정하면 점수 +4점이 기대돼요.
AI Forecast
반월당 네거리 우천 시 사고 위험이 2.4배 — 금요일 비 예보에 주의하세요.
기사 랭킹
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위험 구간AI 탐지
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차량별 안전 점수
차량 급가속 급감속 과속 점수 위험도
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등록 차량
412
이번 달 신규 6대
정비중
12
금일 출고 예정 4대
예지정비 알림
5
고장 예측 30일 이내
평균 차령
5.8
교체 권장 21대
차량 조회
차량번호 운수회사 유종 누적주행 최근 정비 상태
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'{{ vehicleQuery }}' 검색 결과가 없어요 — 차량번호 또는 운수회사명으로 검색해 보세요
차량 상태
● 운행 356 ● 정비 12 ● 대기 44
AI 예지정비
고장 예측
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최근 정비 이력
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등록 기사
486
5개 운수회사
평균 운전점수
82.4
▲ +2.1점 전월대비
교육 대상
23
70점 미만 · AI 선별
우수 기사
64
90점 이상 · 인센티브 대상
기사 관리
기사 담당 노선 운전점수 전월 대비 구분
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교육 대상 · AI 선별
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{{ e.score }}점
성과 관리
에코 드라이빙 달성률 78%
인센티브 지급 (7월) 12,800,000원
교육 이수율 91%
운영 노선
128
급행 12 · 간선 58 · 지선 46 · 순환 12
일 평균 운행
4,820
일 주행 68,400km
평균 정시율
87.2%
▲ +0.8%p 전월대비
저효율 노선
9
AI 개편 검토 권장
노선 효율 (연료 L/100km)
계통별 수송 인원 (월)
노선별 통계
노선 구간 일 운행 일 수송 연비 효율 CO₂/km 효율 등급
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데이터 기반 정책 제안
버스 데이터로 도시가 좋아져요
412대가 도로 위에서 수집한 6개월 데이터가 교통 정책의 근거가 돼요 — 버스 회사만 좋아지는 게 아니라, 도시 전체가 좋아져요.
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근거 — {{ p.basis }}{{ p.dept }}
전기버스 전환 시뮬레이터 What-if · OBD 실측 기반
AI가 차령·연비 하위·일 주행거리 순으로 전환 효과가 큰 노후 경유차부터 선정해요 — 대수를 조절해 보세요.
전환 대수 (노후 경유차) {{ planN }}
1대대상 후보 50대
연 CO₂ 감축
{{ planCo2 }}tCO₂
시 감축목표의 {{ planGoalPct }}
연 연료비 절감
{{ planFuelWon }}억원
경유 → 심야 전력 대체
실투자 (보조금 차감)
{{ planInvest }}억원
대당 보조금 2.8억 반영
투자 회수
{{ planRoi }}
연료비 절감 기준
전환 규모별 연 감축량 곡선
● 현재 계획 지점
효과 큰 차량부터 전환하므로 대수가 늘수록 대당 감축 효과는 점차 줄어요 — 한계 효과를 보고 규모를 정하세요.
AI 선정 전환 대상
효과순 TOP 5
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V2G — 버스가 발전소가 되는 시간 미래 비전 H2 미리보기
차고지에서 대기 중인 전기버스 배터리로 심야에 싸게 충전하고, 주간 피크 시간에 전력망으로 되팔아요 — DTG 운행 스케줄로 검증된 대기 시간만 사용해요.
V2G 참여 전기버스 {{ v2gN }}
5대보유 전기 68대
월 V2G 수익
{{ v2gMonth }}만원
대당 월 14.4만원
연 환산 수익
{{ v2gYear }}만원
배터리 열화비 차감 후
피크 시 계통 기여
{{ v2gMw }}MW
여름 피크 부담 완화
하루 24시간 — 버스 배터리의 일과 ■ 심야 충전 · ■ 피크 방전 · ― 도시 전력수요
산정 근거
대당 일 가용 방전 80kWh (배터리 291kWh 중 운행 여유분) · 심야 충전-피크 방전 차익 60원/kWh (열화·손실 차감) · 방전 출력 100kW/대.
운행과 절대 충돌하지 않는 대기 시간만 쓰도록 에이전트가 DTG 스케줄로 검증해요.
충전 스케줄 최적화
심야 경부하(23~09시) 충전 비중41% → 68%
kWh당 62원 절감 — 현 전기 68대 기준 월 940만원, 전환 확대 시 비례 증가해요.
보조금 · 재원
대당 차량가 (대형 전기버스)3.9억원
국비 보조금-1.6억원
시비 보조금-1.2억원
실부담 (대당)1.1억원
2026년 시 배정 물량 잔여 28대 — 신청 마감 9월.
감축 실적의 수익화
외부사업 KOC
현재 계획({{ planN }}대) 감축량 {{ planCo2 }} tCO₂를 온실가스 외부사업으로 인증하면 크레딧 판매로 연 {{ planKoc }} 수익이 예상돼요 (톤당 8,900원).
OBD·DTG 실측 데이터가 검증기관 제출용 증빙이 돼요 — Reports에서 명세 확인.
데이터가 쌓일수록, AI가 정확해져요
데이터 플라이휠
도입 후 6개월, 누적 주행 1,620만km가 학습 데이터가 됐어요 — 예지정비 적중률이 62%에서 91%까지 올랐어요. 이 축적은 후발 주자가 따라올 수 없는 해자예요.
다음 6개월, 데이터가 열어줄 것들
도착시간 예측 ±40초
정류장별 체류 패턴 12개월 축적 시 — 시민 안내 고도화
노선 개편 시뮬레이션
수요·속도 데이터로 개편 효과를 사전 검증 — 정책 리스크 축소
배터리 수명 예측
충방전 이력 기반 잔존가치 평가 — 전기버스 중고 시장·V2G 운영의 기반
보고서
운영 데이터 자동 생성
매월 말 자동 생성 · OBD 연료분사량 × DTG 주행거리 교차 검증 수치만 사용해요.
아직 생성되지 않은 보고서예요
{{ repPeriod }} — 매월 말일에 자동 생성돼요.
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{{ repPeriod }} · 대구광역시 제출용 · QDrive 자동 생성
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AI 요약
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오늘 06:00 아침 브리핑 에이전트 4개가 밤새 412대 · 486명의 데이터를 분석했어요 수행 작업 1,847건 · 승인 대기 {{ apprPendingCount }}건
⚠ 정비 시급
세진 2044호 인젝터 고장 확률 87 → 91% 상승 — 정비 예약안을 준비해 뒀어요.
✓ 목표 순항
어제 절감 2.1t — 7월 목표 페이스 102%. 유일한 리스크는 폭염 에어컨 부하예요.
↗ 개선 기회
심야 충전 비중 74%로 올리면 월 120만원 추가 절감 — 변경안이 승인을 기다려요.
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{{ g.name }}
작동 중
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최근 — {{ g.last }}
승인 대기
사람이 결정해요
에이전트는 조치를 준비까지만 해요 — 실행은 항상 관리자의 승인 후예요.
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코파일럿에게 물어보기
조회·분석 단계 공개 라이브 AI
Anthropic API 키를 연결하면 자유 질문에 실제 Claude(claude-opus-4-8)가 이 화면의 운영 데이터를 근거로 답해요.
키는 이 브라우저의 localStorage에만 저장되고, Anthropic API로만 전송돼요.
아래 추천 질문을 눌러 보세요.
에이전트가 어떤 데이터를 어떻게 봤는지, 과정을 공개하며 답해요.
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{{ m.answer }}
이 화면은 에이전트 UX 데모예요 — 실서비스에서는 LLM 에이전트가 실데이터와 도구(정비 예약·충전 스케줄·보고 제출 API)에 연결돼요. 코파일럿의 자유 질문은 우측 상단 '라이브 연결'로 실제 Claude에 직접 연결해 체험할 수 있어요(키는 브라우저에만 저장). 모든 조치는 사람 승인 후에만 실행되고, 에이전트의 조회·분석 과정은 항상 기록·공개돼요.