철도차량 검수설비의 지능화

 철도차량의 유지관리를 위해 차량기지 내에는 다양한 검수설비들이 설치되어 운영되고 있다. 이들은 철도차량의 주요 장치에 대한 상태를 검사 및 시험해 이상 유무를 판정하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 하지만, 현재 운용 중인 대부분의 검수설비는 인공지능(AI) 기술이 접목되어 있지 않아서 검사의 효율성 측면에서 개선의 여지가 많다.

 한 예로, 철도차량의 구동에 필요한 전력을 공급하는 집전장치(판토그래프)에 대한 이상유무를 감시하는 영상설비, 철도차량 차축의 미세 균열 여부를 검사하는 초음파 탐상 설비 등이 운영되고 있으나, 대부분 유지보수자의 경험과 직관에 의존해 검사가 이루어지고 있기 때문에 담당자의 교체시 검사 품질에 대한 일관성을 확보하기가 어려운 실정이다.

 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로, AI 기술에 의한 영상 분석 시스템을 접목한다면 집전장치나 차축의 결함 유무 판정시 인적 요인에 따른 검사품질의 저하를 최소화하고, 검사 품질의 일관성 및 정확도를 크게 높여줄 것으로 예상한다.

 지금까지 기술한 바와 같이 철도차량 유지관리에 AI 기술이 접목된다면 지금보다 더욱 진화된 유지관리의 지능화가 가능할 것이며, 이를 성공적으로 추진하기 위해서 필자는 다음 사항을 제언코자 한다. 

 먼저, 철도차량 유지관리에 AI 기술을 접목하기 위해서는 철도차량의 주요 장치별 상태 정보와 같은 많은 양의 축적된 데이터가 사용되어야 한다. 이러한 빅데이터를 AI를 이용해 분석시 국외의 글로벌 AI 플랫폼을 이용하게 될 경우, 국외로의 중요 정보 유출 및 향후 기술 종속의 문제가 예상되므로 이를 해결하기 위한 '표준 AI 플랫폼'을 개발·구축해 철도 운영사들이 공동으로 활용하는 방안을 제안한다.

 또, 철도차량 유지관리에 AI 기술을 접목한 유지관리의 지능화로 발전하기 위해서는 AI를 통한 주요 장치별 고장 패턴 분석 및 학습과 같은 다양한 전문 분야의 기술이 필수적이며, 철도 운영사 단독의 역량으로는 성공적으로 추진하는 데에 한계가 있다고 본다. 각 전문 분야간 협업을 통한 문재해결 및 시너지 창출을 위해 산학연 전문가들로 구성된 'AI 협업 체계' 구축 및 운영을 제안한다.

 끝으로 철도차량 유지관리에 최신의 AI 기술을 접목하고 도입하기 위해서는 새로운 시도가 가능하도록 현재의 법적 규제 또한 완화가 필요하다. 기존의 정비 체계를 넘어서는 새로운 정비체계를 구축하고 운영하기 위해서는 창의적 시도가 불가피하며, 안전이 확보되는 전제 조건하에서 새로운 시스템에 대한 시범 운영이 가능하도록, 그리고 시범 운영을 통한 안전 및 성능 검증이 확인된 후에 전체 시스템으로 확대 적용할 수 있는 제도적 보완을 제안한다.

/ 이창환 공항철도 미래사업단장



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