인공지능과 빅데이터가 만난 철도시스템

< 출처 : "4차산업혁명의 선두주자로 떠오르는 중국", <이코노믹스매거진>, https://blog.naver.com/econoj007/222010740723 , 2020.06.24. >

 

18세기 영국에서 인류 역사상 커다란 산업혁명이 시작되었고, 이 산업혁명이 뻗어 나감에 있어 증기기관과 철도가 큰 역할을 했다고 볼 수 있다. 철도는 1차 산업혁명에서 시작하여 3차 산업혁명까지 이어진 거의 유일한 산업 분야이다. 그리고 이 철도산업은 4차 산업혁명 시대에 발맞추어 또다시 새로운 도약을 시도 중이다.

 

4차 산업혁명 시대에 철도산업과 관련된 기술은 빅데이터, IoT, 인공지능, AR 등 다양하다. 특히 수만 가지 부품으로 구성되는 열차는 엄청난 양의 데이터 수집 후 빅데이터 분석 플랫폼의 머신러닝 및 인공지능을 통한 데이터 분석으로 열차 운영과 유지보수에 활용 가능한 정보를 제공할 수 있다. 이렇게 제공된 정보는 AR 활용으로 담당자가 차량에서 쉽게 유지보수 할 수 있도록 많은 도움을 주고 있다.

 

우리나라 철도안전도 차세대 산업혁명의 흐름을 받아들일 준비 중이다. 앞으로 4차 철도안전종합계획과 함께 우리나라 철도의 안전을 위해 선보여질 기술적 혁신에는 어떠한 것들이 있을까?

 

< 출처 : "인공지능, 데이터 등 첨단 기술 기반 철도안전 구현한다... 제4차 철도안전종합계획 수립", <인공지능신문>, 2021.10.29. >

 

제4차 철도 안전 종합계획 수립

현재 수립 추진 중인 ‘제4차 철도 안전 종합계획’에는 인공지능(AI)·빅데이터·사물인터넷(IoT) 등 4차 산업혁명기술이 적극적으로 반영되었다. 철도 안전 종합계획은 철도안전법에 근거하여 앞으로 5년간의 철도 안전 정책 방향을 제시하는 국가 종합계획이다.

 

제4차 종합계획은 철도 안전 분야의 과학화를 통한 철도 안전관리 실현을 목표로 한다. 제2 철도교통관제센터 구축 시 도입 예정인 인공지능·빅데이터 기반 신 철도 관제 시스템과 무인운전 철도차량 시스템, 철도 신호통신 시스템을 유기적으로 연결·구성하여, 제한된 선로를 안전하게 사용할 수 있는 방안이 마련될 예정이라고 한다.

 

사물인터넷(IoT) 및 센서 활용으로 차량 부품 상태를 실시간으로 감시하고, 3D 프린팅 및 로봇 제어 설비를 바탕으로 한 스마트 팩토리를 통해 철도차량의 상태를 실시간 파악할 수 있다. 또한, 사고 사례 및 유지 관리 정보 등에 대한 빅데이터 분석을 통해 미리 사고위험 예측이 가능하고, 사고 및 장애 통계와 차량, 부품 등 유지 관리 이력에 대한 정보를 수집하고 분석함으로써 사고 발생 위험요인을 예방할 수 있다.

 

이렇듯 사물인터넷, 빅데이터 등을 활용한 철도차량 및 철도시설 이력 관리 시스템으로 철도 사고 및 운행장애의 근본 원인을 사전에 관리하여, 사고가 발생하더라도 빠른 원인 파악으로 피해를 최소화할 계획이다.

 

인공지능과 빅데이터가 만난 신 철도 관제 시스템

‘관제’라 하면 흔히들 항공관제를 떠올린다. 항공기와 교신을 하고 이착륙 및 비행 관련 각종 지시를 내리는 항공관제와 같이, 철도에도 ‘철도교통관제’가 있어 열차 운행을 관리한다.

이러한 관제는 보통 철도교통관제센터에서 담당하게 되며, 이러한 이유로 철도교통관제센터는 철도의 ‘두뇌’라 불리기도 한다.

기존 철도교통관제센터는 구로에 1개소만 있었지만, 노선의 지속적인 증가로 인해 포화상태가 되는가 하면, 만일 구로 관제센터에 문제가 생길 경우 비상 대응이 어렵다는 문제가 제기되어 복수 관제센터에 대한 필요성이 제기되었다.

이에 따라 2018년 12월경부터 철도 관제 시스템 고도화 기본계획이 수립되어 제2의 철도교통관제센터 건설이 착수되었다.

 

< 출처 : "코레일, 일반인 대상 철도교통 관제사 교육생 모집", <최경수블로그> https://blog.naver.com/ktxcks/221587067389 , 2019.07.19. >

 

2026년경 완공될 이 관제센터는 AI와 빅데이터 등 4차 산업혁명 기술 접목을 통해 자동으로 열차를 관리하는 스마트 관제 시스템이 구축될 예정이다.

기존 관제센터와 구별되는 가장 큰 기술적 특징은, AI와 빅데이터 기술을 이용하여 기존의 관제사 경험, 즉 근무자 개인의 역량에 의존했던 관제 업무를 시스템에 의한 관제 업무로 자동화되도록 변화시키고자 하는 점이다.

또한, 최첨단 관제 시스템 구축을 위해 빅데이터 시스템, 통합관리시스템 등 소프트웨어 개발 및 추가 도입이 이루어질 예정이다.

 

AI 광센서 시스템 개발, 철도 안전을 책임진다.

철도 안전정보종합관리시스템에 따르면 2020년 철도 사고 건수는 일반철도 26건, 고속철도 31건으로 집계되었다. 철도사고가 끊이지 않고 이루어 지고 있는 것이다.

 

이러한 가운데 AI 기반 데이터 분석 기술 활용으로 철도 안전사고를 예방할 수 있는 기술이 개발되었다. ‘AI 기반 광섬유 음향분포 센서(e-DAS: Distributed Acoustic Sensing) 시스템’은 열차 속도, 위치 등 운행정보 및 공사, 낙사, 외부 침입 등 철도 주변 상황을 실시간 감시하여 돌발상황으로 인한 사고를 예방한다. 경계망에 설치된 광섬유를 통하여 주변 진동으로 인한 이상 신호 실시간으로 수집해 3차원 분포도를 만든 후 딥러닝 방식의 학습 알고리즘을 적용하여 침입 여부 및 위치를 찾아내는 시스템이다.

 

AI 기반 데이터 분석 기술을 통해 철도선로의 이상 상태와 낙석, 침입자 등 다양한 돌발상황 실시간 감시가 가능하기 때문에 각종 안전사고를 사전에 방지할 수 있을 것으로 전망된다.

 

< 출처 : "AI로 호남선 지킨다&hellip;&lsquo;철로 주변 돌발 상황 분석, 예방", <AI타임스>, 2021.11.10. >

 

철도교통은 보통 안전한 교통수단 중 하나로 평가받지만, 사고가 발생할 경우, 대형 사고로 이어질 가능성이 크다. 때문에 철도차량 및 선로 관리, 관제 시스템 관리 등에 있어 각별한 주의가 요구되고 있다. 무엇보다 중요한 것이 안전이고, 안전의 기틀을 마련하는 것은 바로 사고에 대한 대응 및 위험 사전차단이다.

 

특히 철도 분야 디지털 전환이 가속화되고 있는 현시점에서 위와 같은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등과 같은 ICT 기술 접목은 철도 안전에 크게 이바지할 것으로 보인다.

 

[출처]

“철도안전, AI·빅데이터·IoT 기술로 예방한다”, <국토일보>, 2021.10.29.

“철도 안전관리에 IoT·AI·빅데이터 기술 본격 활용 추진“, <연합뉴스>, 2021.10.29.

“인공지능, 데이터 등 첨단 기술 기반 철도안전 구현한다... 제4차 철도안전종합계획 수립”, <인공지능신문>, 2021.10.29.

“AI로 호남선 지킨다…‘철로 주변 돌발 상황 분석·예방’”, <AI타임스>, 2021.11.10.