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도시철도협회·철도학회, 6일 세미나 겸 송년회 개최 CBM·AI·IoT·디지털 트윈·차량 검측·스마트 유지보수 등 소개
“AI·IoT 데이터 기반 운영 시스템, 철도 산업 전반 혁신의 원동력”
도시철도 운영사들 “CBM 도입 시기상조…초기 단계 정착되길 바란다”
“CBM, 신뢰성 있는 구체적 데이터 필요…가이드라인 문제 상충될 것”
지난 6일 서울 중구 LW컨벤션에서 열린 ‘미래를 향한 철도의 디지털 전환: 스마트 철도기술의 현재와 미래’ 세미나에서 참석자들이 기념촬영을 하고 있다. [사진=박윤 기자]
스마트 기술 기반 도시철도의 디지털 전환을 위한 키워드로 CBM, AI, IoT, 디지털 트윈, 차량 검측, 스마트 유지보수가 꼽혔다.
한국도시철도협회(회장 백호)는 지난 6일 오후 서울 중구 LW컨벤션에서 ‘미래를 향한 철도의 디지털 전환: 스마트 철도기술의 현재와 미래’를 주제로 세미나 겸 송년회를 개최했다.
한국철도학회 차량기계분과와 공동 주최한 이번 세미나는 도시철도 운영기관과 관련 대학, 기업 등 80여 명이 참석했다.
김찬현 도시철도협회 전무이사(서울교통공사 인재개발원장)는 개회사에서 “오늘 세미나는 미래를 향한 철도의 디지털 전환이라는 주제를 바탕으로 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 철도 산업이 나아가야 할 방향을 함께 논의하는 매우 뜻깊은 자리”라며 “AI 또는 IoT 데이터 기반 운영 시스템과 같은 첨단기술은 이미 철도 산업 전반에 걸쳐 혁신의 원동력이 되고 있다”고 입을 열었다.
이어 “이번 세미나를 통해 이러한 기술들을 효과적으로 활용하고, 더 나아가 철도 산업의 지속 가능한 발전과 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있을지에 대한 심도 있는 논의를 나누고자 한다”며 “미래 발전을 모색하는 오늘 세미나가 철도 산업의 디지털 전환을 더욱 가속화하고 실질적인 성과를 만들어내는 소중한 계기가 되기를 바란다”고 전했다.
김철수 철도학회 부회장(한국교통대학교 교수)은 “디지털 전환은 철도 산업 분야를 혁신적으로 변화시키고 있다”며 “이 의미는 4차 산업혁명과 AI 기술기반의 철도차량, 전력, 신호, 통신, 운영과 관련해 우리가 기존 서류 중심의 아날로그 자료에서 디지털 전환으로의 자산 정보를 함께 공유한다는 뜻”이라고 말했다.
또 “이 키워드는 해외 철도 산업에서 현재 유용하게 사용하고 있는 ‘커넥티드 레일’이라는 뜻과 상통한다”며 “국내 철도도 ‘코리안 커넥티드 레일’이라는 새로운 패러다임으로 전환하도록 이번 세미나가 밑거름이 되길 기대한다”고 덧붙였다.
김찬현 서울교통공사 인재개발원장(왼쪽), 김철수 한국교통대학교 교수(오른쪽)이 개회사를 하고 있다. [사진=박윤 기자]
◆CBM, 첨단 유지보수 ‘첫걸음’…데이터 추적으로 고장 예측해 사고 막는다
이날 세미나에서 구윤모 우진산전 수석연구원은 ‘상태기반 유지보수(CBM) 개발 추진 방향’을 주제로 한 발표에서 “CBM은 ‘일장일단(一長一短)’이 있다”고 말했다.
그는 “서울교통공사·부산교통공사·코레일의 CBM은 데이터 추적을 1년 정도 해왔지만, 실제 결괏값이 나온 것도 있고 아직 아무것도 안 보이는 데이터들도 있다”며 “앞으로 해야 할 일들이 아직도 많이 남은 것 같다”고 설명했다.
CBM은 열차의 주요 부품에 대한 TCMS(열차제어·모니터링시스템) 및 센서 데이터를 수집하고 실시간 모니터링 시스템을 통해 상태를 확인·감시함과 동시에 수집한 데이터를 분석해 각 부품에 대한 RUL(Remaining Useful Life, 잔여 유효 수명)을 산출하는 시스템이다.
CBM은 차상과 지상으로 구분된다. 차상에 있는 데이터를 모아 지상의 서버 빅데이터 플랫폼에 저장하고 분석한다. 이를 통해 최적의 유지보수로 효율성을 극대화하고 고장을 예측해 미연에 사고를 방지하는 것이 목적이다.
우진산전에 따르면 지난 2007년부터 2020년까지의 탈선사고는 총 24건. 이 중 ▲원인 미상(7건) ▲에어스프링 고장(4건) ▲차축 베어링 열화(2건) 등이 원인이다. 해당 사고들은 차량에서 탈선을 인지하지 못하고 최소 70m에서 400m까지 주행했다.
구 연구원은 CBM을 통해 차량의 각 센서의 온도와 진동 데이터를 실시간으로 수집하고 알고리즘을 거쳐 분석한 후 이상징후를 감지하면 각종 사고를 줄일 수 있다고 설명했다.
이어 CBM을 넘어선 스마트 유지보수도 소개됐다.
구 연구원은 “CBM은 상태 및 센서 데이터만으로 추정하지만, 스마트 유지보수는 차량 기지에 있는 전기·유지보수·고장 등의 데이터까지 통합해 더욱 정확해지며 자재 관리뿐만 아니라 RAMS, MTBF(평균 고장 간격) 위험성 분석까지도 가능하다”고 말했다.
아울러 “우진산전은 내년 1월부터 실제 자재·고장·유지보수 데이터를 CBM과 연결하는 데이터베이스를 구축 중에 있다”며 “2027년까지는 제작부터 관리까지의 ‘All Charge Service’ 시스템을 만들 계획”이라고 덧붙였다.
구윤모 우진산전 수석연구원(제어개발팀장)이 ‘상태기반 유지보수(CBM) 개발 추진 방향’을 주제로 발표하고 있다. [사진=박윤 기자]
구윤모 우진산전 수석연구원(제어개발팀장)이 ‘상태기반 유지보수(CBM) 개발 추진 방향’을 주제로 발표하고 있다. [사진=박윤 기자]
◆차량 검측으로 철도 시설물 실시간 분석…각종 유지보수 관리 기술 선보여
‘인공지능을 이용한 도시철도 시설물 및 차량검측’을 주제로 발표를 맡은 이현우 투아이시스 이사는 영업열차 차상 검측 시스템을 소개했다.
이 시스템은 영업열차에 검측용 카메라와 센서, 레이저 등을 장착해 점검 시간의 시·공간적 제약 없이 선로 시설에 대한 실시간 검측·분석이 가능하다.
투아이시스는 8년 전부터 코레일과 함께 영업열차에 설치할 수 있는 철도 검측 시스템을 개발해 왔다. 지난 2021년 KTX를 시작으로 현재 서울 지하철 2·4·5·9호선, GTX-A 차량에도 해당 시스템이 구축된 상태다.
특히 ITX-새마을 열차에 검측 시스템을 구축해 경부선, 호남선, 전라선을 매일 검측하고 있다. 그는 영업 열차의 장점은 24시간 검측이 가능하다는 점을 강조했다.
이현우 이사는 “매일 검측을 수행해 얻은 데이터들을 빅데이터화해 예측이 가능하고 기존 검측 차량 대비 구축·운영비용을 10분의 1 정도 절감할 수 있는 효과가 있다”며 “세계 도시철도 운영기관 최초로 선로시설물 24시간 점검환경을 구축했다”고 밝혔다.
이 시스템은 전차선·통신·신호·선로 등 분야별 철도 시설물의 점검상태를 실시간으로 확인할 수 있다. 특히 전차선의 경우 ▲전차선 높이·편위·마모·습동면 검측 ▲전차선 동적 감시 ▲전차선로 시설물 변형검사 ▲전차선로 열화상 등으로 변형 여부를 확인한다.
이 이사는 “전차선을 레이저와 2D 라인스틱 카메라로 끊임없이 1mm 단위로 검측을 수행하다가 어떤 문제가 발생한다면 차상 위 분석 서버에서 실시간 분석하고 LTE를 통해 필요한 알람만 곧바로 지상통합서버로 전송한다”며 “팬터그래프 동적 감시의 경우, 팬터그래프를 앞뒤로 살펴보면서 동작 자세와 아크 발생, 충격 등을 실시간으로 검측하고 어떤 알람이 발생했을 때 바로 관리자에게 보고해 자동으로 정정할 수 있는 시스템이 구성돼 있다”고 설명했다.
이현우 투아이시스 이사가 ‘인공지능을 이용한 도시철도 시설물 및 차량검측’을 주제로 발표하고 있다. [사진=박윤 기자]
이현우 투아이시스 이사가 ‘인공지능을 이용한 도시철도 시설물 및 차량검측’을 주제로 발표하고 있다. [사진=박윤 기자]
이어 조치환 현대로템 팀장은 ‘철도차량 사이버보안 해외동향 및 관리현황 소개’를 주제로 각종 사이버보안 공격 위험의 증가로 국내 차량 제작사와 공급사에 사이버보안 관리가 필요하다고 강조했다. 그는 발표에서 차량 제작사는 선제적으로 사이버보안 관리 프로세스를 구축 후 일관된 가이드라인 제공이 필요하며 공급사는 가이드라인에 기반해 기술 요구사항을 반영토록 장치 설계 및 구현이 필요하다고 전했다.
곽영규 지에스솔루션 대표는 ‘인공지능(AI)을 활용한 철도차량 스마트 유지보수’를 주제로 한 발표에서 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(MR) 등을 접목한 디지털 트윈을 철도차량 정비 등에 활용한 기술 개발 과정을 소개했다.
김선일 인천교통공사 차장은 ‘IoT 및 빅데이터 활용 AIoT 기계설비 스마트관리시스템 구축 사례’를 주제로 발표했다. IoT 기능을 부여한 공조설비 예지보전 시스템과 공조 설비를 포함해 승강 설비, PSD(승강장안전문) 설비 등 기계 분야에서 관리하고 있는 모든 설비를 빅데이터로 구축·운영하는 스마트 유지관리 설비를 선보였다.
(왼쪽부터) 조치환 현대로템 시스템엔지니어링팀장, 곽영규 지에스솔루션 대표, 김선일 인천교통공사 차장이 주제발표를 하고 있다. [사진=박윤 기자]
◆“CBM 도입 시기상조”, “CBM, 가이드라인·신뢰성 갖춘 데이터 필요”
이후 김철수 한국교통대학교 교수가 좌장을 맡은 패널토론에서 이광모 대구교통공사 기술본부장은 대구 1호선에 최첨단 무인 전동차 시스템 도입 추진을 언급했다.
이 본부장에 따르면 지난 1997년 11월에 개통한 대구 1호선은 2035년이 되면 사용 연수가 전동차는 38년, 신호시스템은 40년 경과돼 전량 교체해야 한다. 현재 무인 전동차 도입 타당성 조사 용역이 발주됐으며 2개의 컨소시엄이 입찰에 참여한 상태다. 6량 38편성을 교체하기 위해 5000억원가량 투자된다.
그는 “무인 전동차가 도입되면 승무원 인력이 감소화되고 신호시스템 개량으로도 인력 감축이 이뤄져 연간 160억원의 인건비를 절감할 수 있다”며 “현재 KTCS-M과 LTE-R 등의 우리나라 철도 기술로 운행선상에서 개량하는 것은 충분히 가능하다고 본다. 도입되면 운행선상에선 국내 최초 사례”라고 말했다.
한편 조은제 부산교통공사 기술본부장은 “오랜 기간 유지보수 해오면서 CBM에 못지않게 예방정보 실태가 진화하고 있다. 현재 시스템은 전자선과 차량을 제어하면서 실질적으로 방어하고 있고 제동이나 추진장치, 보조전원장치 등 각 주요 장치와 TCMS 간의 인터페이스가 잘돼 있다고 본다”며 “탈선, 베어링 상태를 정확하게 검진하고 CT(Current Transformer, 계기용 변류기), PT(Potential Transformer, 계기용 변압기) 등 전장품의 컨트롤러에 대한 자체 진단이 가능한 것인지 현재로서는 의심스럽고 시기상조인 것 같다”고 밝혔다.
안창규 서울교통공사 차량본부장도 “서울교통공사에서는 하루 약 4000회 운행 중 1~2건 고장 데이터가 발생한다”며 “오늘 세미나에서 CBM이나 미래지향적인 디지털 유지보수와 관리에 대한 내용이 발표됐는데, 당장 하루하루 발생하는 원초적인 고장이나 운전 장애 예방을 위해 집중하고 있는 입장에서 이러한 기술들이 당장 와닿지는 않는다”고 설명했다.
그러나 유지관리 정비 업무에서 미래지향적인 센싱이나 모니터링이 연계될 수 있는 기술들이 초기 단계에 잘 정착되길 바란다는 각 도시철도 운영기관의 의견은 동일했다.
(왼쪽부터) 이광모 대구교통공사 기술본부장, 조은제 부산교통공사 기술본부장, 김철수 한국교통대학교 교수, 안창규 서울교통공사 차량본부장, 권석진 한국철도기술연구원 수석연구원, 강부병 우송대학교 교수가 토론을 하고 있다. [사진=박윤 기자]
권석진 한국철도기술연구원 수석연구원은 “결국 데이터를 어떻게 검증할 것인지, 센서로부터 받은 데이터가 신뢰성 있는지, 데이터 수집에 대한 기준을 어떻게 설정할 것인지 등에 대한 고민이 필요하다”며 “CBM에 대한 가이드라인 또는 표준화에 대한 문제가 앞으로 굉장히 상충될 것”이라고 말했다.
강부병 우송대학교 교수는 “CBM, AI를 연구하기 위해선 구체적인 데이터가 있어야 되지만 데이터가 없으면 입증하기 어렵고 해당 모델을 신뢰성 있게 개발하기에도 한계가 있다”며 “이번 기회를 통해 현장과 학계가 협력을 통해 장기적으로 세계적으로 선도하는 모델을 개척하고 만들어 가길 바란다”고 전했다.
출처 : 전기신문(https://www.electimes.com)
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