도큐전철의 오이마치선 지유가오카역 (실증지)

감시원 화면 (AI 응용이 이상 발생 지점 표시: 빨간 박스)

 

[분야: 철도]  로컬 5G를 활용한 철도역 선로순시업무의 자동화
주관사: 스미모토 상사	수요기관: 도큐 전철	실증기간: 2021.12-2022.03
로컬 5G 주파수: 4.8-4.9GHz	5G망 구성: SA	이용환경: 옥외 (전철역)
로컬 5G망 구조: 사업장내 Full Set 구축형(On-Premise형)		5G Radio: eMBB
주요 참여사와 역할    - 스미모토 상사: 과제 대표사로 전체 총괄    - Fujitsu: 로컬 5G망 장비 제공/기술/성능 검증    - 도큐전철: Use Case 실증 책임, 실증지 제공    - SCSK: 선로순시 AI 솔루션 개발

 

배경 및 도입 효과

일본에서는 철도 인프라 노후화로 유지보수해야 할 업무량은 지속적으로 증가하고 있다.

 

다른 산업 분야와 마찬가지로 철도 업계에서도 저출산 고령화로 노동 인구가 줄고 있고 특히, 철도 선로 유지보수 분야는 대표적인 3D 업종으로 고된 노동 환경(현재는 사람이 역과 역간의 선로를 수~수십Km를 걸어 이동하며 육안으로 선로의 이상 유무를 확인하고 있음)으로 인해 신규 취업자가 감소하고 있고 고령의 기존 노동자들이 근무하고 있어 철도 수송의 안전성 유지/향상이 큰 과제로 떠오르고 있다.

 

로컬 5G 응용/Use Case: 전철 운전석에 탑재한 카메라와 AI 영상 분석을 이용한 선로 순시 업무의 자동화

 

차량에 탑재된 선로 순시용 카메라(4K, 5fps)로 역간 주행중 선로 촬영 영상을 획득하여 역 정차시간에 영상파일을 로컬 5G망을 통해 역 통신실 서버로 업로드한다.

 

통신실의 서버는 수신한 동영상에서 이미지 파일을 생성하여 인터넷을 통해 AWS 클라우드상의 AI 이미지 분석 응용으로 전달한다.

 

AI응용은 궤도의 쇄석상태 분석, 건널목 차단기 상태 분석, 장애물 검출 등을 수행하고 도큐전철 감시원은 클라우드에 접속해 분석 결과를 확인한다.

 

이상이 검지되면 현장 작업원에게 수리 지시 등 조치를 취한다.

 

역 정차시간 이내에 역간 운행중 촬영한 동영상을 중간 서버로 업로드 완료하는 것이 이 실증과제의 포인트이다.

 

전철의 역내 정차시간은 30초이나 역 입구 진입시부터 로컬 5G망에 접속하기 때문에 실제로 40초 동안 로컬 5G연결이 유지된다.

 

따라서 40초 이내에 업로드가 완료되면 된다.

 

역간 촬영된 동영상 파일 사이즈는 (1)후타코마가와역 -> 지유가오카역(실증지) 구간은 233MB(주행/촬영시간은 7분 57초), (2) 오오카야마역-> 지오가오카역(실증지) 69MB(주행/촬영시간 2분 20초)이다.

 

실증 결과 (1)의 경우 34.2초에 업로드 완료되었고, (2)의 경우 10.7초에 완료되어 목표를 달성하였으며, 로컬 5G망의 상향 속도가 52~53Mbps를 보였다.

 

 

로컬 5G 망구조: On-Premise형 (5G Core와 RAN을 모두 전철역내 설치함)

 

구분	설명
사업장 외부	AWS 클라우드상의 AI 이미지 분석 응용
사업장과 외부간 연결	VPN (인터넷)
사업장내	5G 코어 1식, CU 1식, DU 1식, RHUB 1식, RU 3식, 5G UE 1식
디바이스	전철 운전석내4K 카메라, 영상 저장 및 전송 서버

 

로컬 5G 장비: Fujitsu

 

 

실증과제후 사업화 계획

 

스미모토상사, 도큐전철, 후지쯔는 2023년 오이마치선에서 시운전을 시작하고 2024년에 오이마치선, 도뇨코, 덴엔토시선, 메구로선에서 상용화할 계획이다.

이번 실증에서는 1) 5G CU, 5G Core, EMS 서버를 각각 1식씩 구축했고 2) 5G 코어를 사업장에 설치하였다. 향후 상용 서비스 제공시에는 로컬 5G망 구축 비용을 줄이기 위해 1) CU, 코어, EMS를 한 식의 서버에 통합 설치하거나, 2) 5G 코어를 사업장에 두지 않고 클라우드에 호스팅하는 방안으로 로컬 5G 구조를 변경할 계획이다.

 

 

 

위 컨텐츠는 한국방송통신전파진흥원의 출연에 의한 재정지원으로 작성되었습니다.