철도연, 철도시설물 자동점검 실용화 성큼...국내 최초 K마크 인증

김영준 2023. 3. 22. 18:04
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한국철도기술연구원(원장 한석윤)이 드론과 인공지능(AI) 기술을 무인 자동화해 개발한 '무인이동체 기반 접근 취약 철도시설물 자동화점검시스템'이 K마크 인증을 획득했다.

철도연은 국토교통부 국가 R&D사업으로 2019년부터 '무인이동체 기반 접근취약 철도시설물 자동화 점검시스템 개발 과제'를 수행하고 있으며, 한국철도공사, 국가철도공단, 유콘시스템, 소프트그래피, 승화기술, 세종대가 참여하고 있다.

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드론과 AI기술을 활용한 철도시설물 자동화 점검시스템 운영모습

한국철도기술연구원(원장 한석윤)이 드론과 인공지능(AI) 기술을 무인 자동화해 개발한 '무인이동체 기반 접근 취약 철도시설물 자동화점검시스템'이 K마크 인증을 획득했다.

이번에 인증을 얻은 시스템은 그동안 작업자가 육안으로 진행한 접근이 어려운 철도시설물의 상태를 자동으로 점검한다.

자동 경로 비행, 철도시설물 자동손상 감지율 등 40여 개 시험항목에 대해 3개월간 기능시험을 수행하고, 공인시험기관으로부터 모든 항목에 대해 적합판정을 받았다.

또 인증기관인 한국산업기술시험원의 공장심사를 통과하여, 제품생산 및 품질관리에 대한 공학적 신뢰성을 확보했다.

개발된 시스템은 드론, 드론을 운용하는 이동형 지상관제국, 손상감지 소프트웨어로 구성된다. 손상감지 소프트웨어는 드론이 촬영한 영상 분석을 통한 균열과 같은 손상을 자동감지하는 프로그램이다.

드론 비행은 사람이 조종하지 않고 프로그램에 따라 무인 자동화했으며, 철도교량 하부 등 위성항법시스템(GNSS) 취약 구역에서도 항법장치 측위 정확도는 0.7m 이내, 최대 운용거리는 1㎞이다.

탑재된 2대의 카메라로 영상을 취득하여 균열, 박리 및 박락, 철근 노출, 누수, 부식 등 철도시설물의 손상 정도를 자동으로 분석한다. 손상항목 감지율은 85% 이상이다.

시설물 촬영 영상은 부재별로 90% 이상의 정확도로 자동 분류하고, 손상 위치를 10㎝ 이하 정확도로 식별, 철도시설물 외관조사망도를 자동생성한다.

그동안 작업자가 직접 진행해 오던 교량 등의 철도시설물을 드론을 이용한 무인자동화 점검이 가능해져 안전사고 예방, 유지보수 시간 및 비용 절감, 빅데이터를 통한 교량 안전상태 체계적 관리 등의 효과가 기대된다.

철도연은 국토교통부 국가 R&D사업으로 2019년부터 '무인이동체 기반 접근취약 철도시설물 자동화 점검시스템 개발 과제'를 수행하고 있으며, 한국철도공사, 국가철도공단, 유콘시스템, 소프트그래피, 승화기술, 세종대가 참여하고 있다.

과학기술정보통신부로부터 2022년 국가연구개발사업 중간평가(상위평가)에서 우수 판정을 받았고, 한국철도학회가 주관하는 2022년 철도 10대 기술로 선정됐다.

윤혁진 철도연 ICT대중교통연구실장은 “개발 시스템의 조기 실용화 및 철도기관 등에 활발한 공급을 위해 인증 및 등록 등의 절차에 박차를 가할 계획”이라고 말했다.

한석윤 원장은 “디지털시대의 철도시설물 유지관리를 선도할 명품 K-철도기술”이라며, “상태 점검에서부터 안전현황 빅데이터 등을 활용한 예지 보수까지 디지털시대의 유지관리 체계를 기술로 완성하겠다”고 전했다.

김영준기자 kyj85@etnews.com

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