AI와 철도

철도에 들어오는 AI

01 철도 차량 정비를 위한 AI
02 철도 차량 정비를 위한 AI 적용 사례
03 로봇 · 드론을 활용한 철도 차량 유지보수
04 AI 기술을 활용한 철도 시설물의 상태 · 결함 탐지 1
05 AI 기술을 활용한 철도 시설물의 상태 · 결함 탐지 2
06 철도 안전 관리 시스템
07 업무 자동화를 위한 AI
08 철도 비즈니스를 위한 AI
09 앞으로 시도해야 할 주제들
10 교육과정에의 시사점

이러한 CBM 기술은 철도뿐만 아니라 항공기 정비에서도 활발히 연구되고 있다. 특히 항공기의 유지보수에서는 예측 및 건강 관리(Prognostics and Health Management, PHM) 개념이 도입됐으며, 이를 통해 항공기 엔진과 주요 부품의 상태를 실시간으로 분석하고 부품의 남은 유효 수명(Remaining Useful Life, RUL)을 예측하는 연구가 진행돼 왔다. 항공기 엔진에는 수많은 센서가 부착돼 있으며, 이 센서들을 통해 수집된 데이터를 AI 모델에 입력하면 부품의 성능 저하 정도를 분석하고, 교체 시점을 보다 정밀하게 예측할 수 있다.

－01_“철도 차량 정비를 위한 AI” 중에서

드론은 주로 영상 수집 및 전송을 담당하며, 촬영한 영상은 중앙 서버로 전송돼 AI 기반 분석을 거치게 된다. 여기서 객체 탐지(Object Detection) 기술을 활용하면 영상 내 특정 부위에서 이상 여부를 자동으로 감지할 수 있다. 예를 들어 기체 표면의 균열, 부식, 변형 등을 판별할 수 있으며, 특정한 색 변화나 구조적 변형을 감지해 고장이 발생하기 전에 미리 문제를 발견할 수 있다. 이러한 AI 기반 영상 분석을 통해 예측 정비(Predictive Maintenance, PdM)가 가능해지며, 이를 통해 불필요한 유지보수 비용을 줄이고, 장비의 운용 안정성을 극대화할 수 있다.

－03_“로봇 · 드론을 활용한 철도 차량 유지보수” 중에서

철도 차량이 지나가는 선로나 건널목을 예로 들면, 건널목에서 발견될 수 있는 보행자, 자전거, 자동차, 신호등 등의 객체들의 데이터를 활용해 AI 모델을 파인튜닝하고, 이를 실시간 영상 데이터에 적용해 화면에서 해당 물체를 찾아낼 수 있도록 한다. 이를 통해 건널목에서 발생할 수 있는 사고 위험을 사전에 감지하고, 필요한 조치를 자동으로 취할 수 있다. 이런 방법으로 철도 차량과 장애물 간의 충돌 사고를 예방하기 위한 보다 정확한 검출이 가능해질 수 있다.

－06_“철도 안전 관리 시스템” 중에서