운행이 끝난 새벽 짧은 시간에 작업자가 선로를 모두 살펴야 하는 부담을 덜기 위해 서울 지하철 4호선에 도입한 AI 선로 검측시스템이 품질인증을 받았다.

서울 지하철 4호선 전동차에 설치된 선로시설 검측시스템 구성도. 전동차 지붕과 하부에 전차선·팬터그래프·침목 등을 살피는 검측장치와 AI 분석장치가 달려 있다. (자료=서울교통공사) 

서울교통공사(공사)는 4호선 전동차에 설치해 운영 중인 선로시설 검측시스템이 한국표준협회(KSA)의 'AI+인증'을 받았다고 29일 밝혔다. 

AI+인증은 한국표준협회와 와이즈스톤이 공동 개발한 AI 분야 품질인증제도로, 공사의 시스템은 AI 기능이 실제 현장에서 제대로 작동하는지 검증을 받았다.

그동안 지하철 선로는 열차 운행이 끝난 새벽에 작업자가 직접 들어가 점검해 왔다. 정해진 짧은 시간 안에 모든 시설물을 살펴야 하는 한계가 있었다. 공사는 이를 보완하기 위해 승객을 태우고 달리는 영업열차가 운행 중에 선로를 검측하도록 했다.

4호선 전동차 지붕과 하부에는 전차선의 높이·편위·마모 상태와 집전장치(팬터그래프), 강체 전차선로, 터널 유도배수동판, 침목과 선로 체결구를 살피는 검측장치가 달렸다. 데이터를 분석하는 AI 장치와 저장장치, 차량 흔들림에 따른 오차를 잡는 보정장치도 함께 설치됐다.

열차가 달리는 동안 장비가 촬영·수집한 데이터를 AI가 분석해 전기·토목·궤도 시설물의 변형이나 이상 상태를 찾아낸다. 이상이 발견되면 담당 직원에게 알람이 전달되고, 직원이 현장을 확인해 조치한다.

AI 검측은 인력 점검을 대체하지 않는다. 열차가 다니는 시간에는 AI가 선로를 살피고, 운행이 끝난 새벽에는 지금처럼 현장 인력이 점검하는 24시간 체계다. 공사는 반복적인 영상·데이터 분석을 AI가 맡아 작업자의 부담과 점검 과정의 인적 오류를 줄인다고 설명했다.

시스템은 운행 중 쌓이는 검측 데이터로 학습한다. 시설물 상태와 이상 사례 데이터가 늘어날수록 AI가 시설물 상태를 더 정밀하게 구분하게 된다. 공사는 이를 토대로 이상 징후를 미리 잡아내는 예방 중심의 선로 유지관리 체계를 갖출 계획이다.

공사 관계자는 "앞으로도 열차 운행과 첨단기술을 결합해 사람이 놓칠 수 있는 위험요소까지 한 번 더 확인하는 촘촘한 안전관리 체계를 구축해 나가겠다"고 말했다.