철도 선로 점검 중에 작업자가 사고를 당했다는 뉴스를 종종 접하게 된다. 국내 연구진이 사람이 직접 순회 점검하던 방식을 보완해 선로 안전사고 예방과 점검 효율을 높일 수 있는 기술 개발에 착수한다.
실제 오송시험선에서 선로 영상을 촬영하고 있는 초소형 드론(붉은 사각형)
한국철도기술연구원 제공
한국철도기술연구원 철도피지컬AI연구실은 초소형 드론과 인공지능(AI) 기반의 선로 지장물 점검 자동화 가능성을 확인하고 이를 바탕으로 ‘드론 기반 선로 지장물 점검 자동화 핵심기술 개발’에 착수한다고 6일 밝혔다.
철도 선로 점검은 작업자가 선로 주변에 접근해야 하기 때문에 안전사고 위험이 상존하고 고정형 영상 감시장치(CCTV)만으로는 터널 입구, 구조물 주변, 배수로 인접부와 같은 선로변 사각지대를 연속적으로 확인하기 어렵다. 이번에 개발에 착수한 기술은 철도 선로에 작업자를 투입하지 않고 드론 영상과 AI 분석만으로 선로 위 장애물과 위험 요소를 확인한다. 이를 통해 문제가 발견될 경우에만 인력을 투입해 구체적으로 살펴보는 방식이다.
연구팀은 개념 검증을 통해 초소형 드론으로 촬영한 선로 영상을 AI로 분석하고 감지 결과를 영상·위치·시간 정보와 함께 관제 시스템으로 연계할 수 있음을 확인했다. 이어 드론을 단순 촬영 장비를 넘어 선로 위험 요소를 데이터로 전환하는 이동형 점검 센서와 연계해 활용할 수 있는지 실제로 연구원 내 오송시험선에 적용해 검증할 계획이다.
이번 기술의 핵심은 터널 같이 위치 정보 기반 항법 체계가 닿지 않는 음영 구간까지 고려한 드론 영상 수집, AI 기반 지장물 감지, 점검 이력 관리를 하나로 연결하는 것이다. 3대 주요 기술은 철도 특화 드론 자율 비행, AI 기반 지장물 감지 자동화, 디지털 트윈 기반 이력 관리다.
연구원은 추가 연구를 통해 드론, 고정형 CCTV 영상, 4족 보행 로봇, 디지털 트윈을 연계한 철도 피지컬AI를 기반으로 인간 투입이 필요 없는 자동화한 선로 안전 확인 체계를 구축할 계획이다.
연구를 이끄는 최종혁 철도연 선임연구원은 “이번 연구는 드론 영상을 AI 분석과 관제 이벤트로 연결해 작업자가 현장에 접근하기 전에 선로 위험 요소를 먼저 확인하도록 지원하는 것이 핵심”이라며 “시험선과 철도 현장까지 단계적 검증을 통해 실용화까지 연계할 것”이라고 밝혔다.
