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[철도] 일본 로컬 5G 실증사례 (15): 게이큐 전철 - 검차장내 자동 열차 검사, 선로순시점검 (5G 드론)
Train bogie inspection, track inspection (5G drones)
July 22, 2023 | By 손장우 (son@netmanias.com)
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게이큐 급행전철의 열차 검차장 (쿠리하마 공장)
 
게이큐 급행전철1은 NTT 도코모, 중앙복건컨설턴트㈜ 등과 함께 5G망과 AI를 이용한 “원격/실시간 열차 검사 및 선로 순시” 실증 사업을 2021년 1-2월에 수행했다. 
 
게이큐 급행전철: 실증 사업의 주관사이자 수요기관, 전체 과제 총괄, 실증지 제공
NTT 도모코: 로컬 5G 망/MEC 구축 및 실증, 4K 카메라 영상전달 및 AI 영상 분석 시스템 구축/실증
 
기존에 다수의 인력이 간헐적으로 수행하던 열차 검사와 선로 순시 점검 업무를 5G와 AI를 도입하여 상시 기계적으로 수행함으로써 유지 보수를 고도화하여 철도 수송의 안전을 도모하고, 철도 인프라(열차, 선로) 유지보수 작업자 부족 문제를 해결한다.  
 
현재의 문제점
  • [열차검사] 게이큐 급행전철은 현재 3개의 검차장에서 열차검사 - 차체, 대차(차축, 바퀴, 모터), 지붕, 객실장치외관을 대상으로 균열 등 이상 여부 확인 - 를 6일에 한 번씩 실시하고 있다. 열차 검사는 5인 1조로 약 30분간 육안으로 검사한다. 이상을 조기에 발견하고 안전을 확보하기 위해서는 검사 주기를 짧게 해야 하지만, 검사 인력의 부족으로 검사 주기를 단축하지 못하고 있으며, 열차 수송의 안전을 확보하기 위해 열차 검사의 고빈도화, 고정밀도화 방안이 요구되고 있다.
  • [선로 순시점검] 총 87Km의 선로에 대한 순시점검은 유지보수 작업자들이 선로상을 도보로 이동하며 육안으로 궤도 변위, 레일 상태(손상, 마모, 부식, 균열), 각종 장치의 상태, 선로 주변 환경, 선로상의 이물질 등을 점검한다. 평상시 선로 순시 점검은 2인 1조로 2주일에 1회 실시한다. 특히, 재해 등 이상시에는 재해로 인한 손상이나 운행에 지장이 되는 이물질 유무 등 현장 상황을 확인하고 나서야 운행을 재개할 수 있기 때문에 많은 인력이 필요한 점이 큰 문제이다. 인력을 충원하지 않고도 실시간으로 선로 상황을 파악할 수 있는 방안이 필요하다.
 
그림 1. 게이큐 급행전철의 열차 안전 검사와 선로 순시점검 현황과 문제점
 
5G와 AI 도입으로 문제 해결2,3 

이러한 과제를 해결하기 위해 게이큐 급행전철은 열차 검사와 선로 순시업무에 4K 카메라, 5G, AI를 도입하여 노후화되고 있는 철도 인프라의 유지관리 작업자/숙련작업자 부족 문제를 극복한다.
 
4K카메라로 촬영한 열차 대차와 선로의 고화질 영상을 NTT도코모의 공중 5G망을 통해 NTT 도코모의 MEC (dOIC4)상의 AI 응용으로 라이브 스트리밍한다. AI 응용이 대차에 균열이 발생했는 지, 선로와 선로 주변에 비정상적인 상황이 발생했는 지를 검사한다.
 
검사 결과를 게이큐의 원격 감시실로 실시간으로 전달되며, 게이큐의 담당자는 실시간 화면과 녹화 화면을 보며 대처한다.
 
실측 결과, 현장에서 4K카메라 영상 획득부터 5G망을 거쳐 MEC의 AI 응용이 영상 분석을 하여 이상 상황을 검출하고 게이큐의 원격 감시실로 스트리밍하여 감시실의 모니터에 디스플레이되는 데 0.94초로 목표치인 1초이내를 달성하였다. 
 
그림 2. 게이큐 급행전철의 5G와 AI를 활용한 철도 인프라 유지관리 (위험 예지로 안정성 향상)
 
① 실시간 원격 열차 검사
 
게이큐 급행전철의 검차장(쿠리하마 공장) 실내에 이통사 5G 기지국과 5G UE, 4K 카메라, 열화상 카메라가 설치된다. 검차장내 열차는 시속 10Km로 이동하며, 이동중인 열차의 대차부를 촬영한 4K 카메라 영상과 열화상 카메라 영상이 5G망을 통해 MEC로 전달되고 AI가 이를 분석하여 게이큐 원격 감시실로 실시간 전달해준다.
 
AI 분석으로 폭 1mm의 균열을 안정적으로 검출할 수 있었고, 브레이크의 마모, 기기수용상자 핸들의 열림, 차축 온도 상승을 안정적으로 검출했다. 
 
5G와 AI 영상인식의 도입으로 인건비 증가없이 검사 빈도를 높일 수 있고 고정밀의 검사를 수행할 수 있어, 열차의 이상을 조기 발견 및 조기 복구가 가능해져 열차의 안정성을 비용 효율적으로 향상시켜준다.
 
또한 본 실증에서 수행한 열차 검사는 열차가 운행중에도 검사 가능하기 때문에 전철/철도역에 장비를 설치하여 일상적으로 검사하는 것도 가능하다. NTT 도코모에 따르면, 4K영상을 5G로 전송하고 MEC에서 AI 분석 후 원격지에 실시간 전달한 일본 최초 사례이다. 
 
 
그림 3. 원격 감시실의 열차 감시 화면 (대차 크랙 검출, 차축온도 이상 검출)
 
② 실시간 원격 선로 순시점검
 
선로 근처에 5G 기지국이 설치되고 5G 드론이 4K 카메라를 탑재하고 선로 위(지상 2m정도)를 비행하며 선로와 주변을 촬영한다. 이 영상이 5G망을 통해 라이브로 MEC로 전달되고 AI가 이를 분석하여 게이큐 급행전철의 원격 감시실로 실시간 전달해준다.
 
AI 분석으로 선로상의 10cm 정도의 나무 조각, 돌맹이에서 170cm 정도의 사람까지 대상을 놓치지 않고 검출해냈다. 원격 감시실에서는 평상시에는 선로상의 이물질, 사람, 재해시에는 쓰러진 나무, 산사태 토사물 등을 원격 모니터링하여 복구작업 계획을 최적화, 효율화시켜 조기에 문제를 해결/복구할 수 있게 된다.
 
또한, 선로가 지나가는 교량, 터널 등 유비보수 작업원이 접근하기 어려운 토목 인프라 점검에 드론을 활용하여 원격 실시간 순시 점검함으로써 작업원의 안전확보와 신속한 점검도 가능해진다.
 
5G와 AI 영상인식의 도입으로 인건비 증가없이 실시간으로 원격 선로 순시 점검이 가능하여, 선로의 이상을 조기 발견 및 조기 복구가 가능해져 열차의 안정성을 비용 효율적으로 향상시켜준다.
 
 
그림 4. 원격 감시실의 선로 순시 점검 화면 (선로상 이물질, 사람 검출)
 
이번 실증 시험은 NTT 도코모의 공중 5G망상에서 수행되었다(NTT 도코모의 기지국만 사업장에 설치함. 즉 이통사의 사설 5G망 서비스에 해당함). 그러나, 공중 5G망에서는 링크 용량이 다운링크에 많이 할당되어 있고 변경이 불가하다. 게이큐 급행전철은 고화질 카메라 영상이 주요 응용인 철도인프라 유지보수를 위해서, 상용화시에는 업링크 용량을 조정할 수 있는 로컬 5G (이음 5G)로 구축할 예정이다.
 
 
 
 
  1. 게이큐 급행 전철은 일본 전철 회사로 총 선로 길이는 87Km이며, 전철역 수는 73개이며, 열차 검차장은 3 곳이다.
  2. 중앙 복건 컨설턴트, 철도 분야 로컬5G: 열차 검사, 선로 순시의 실현, 총무성 로컬 5G 실증 사업 성과보고서, 2021.03.21
  3. NTT Docomo, 5G와 고속 AI 딥러닝을 활용한 철도 인프라 유지관리(차량 감시/선로 순찰) 효율성 향상, 유튜브 영상 2021.04.05
  4. dOIC (docomo Open Innovation Cloud): NTT 도코모의 공중 5G망내 MEC 플랫폼 
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