[공학저널 김하늬 기자] 철도시설물의 안전한 운영을 위해 유지관리는 필수적인 사항으로 손꼽힌다. 그만큼 지속적이고 체계적인 관리가 필요하지만 관리 대상이 매년 증가하고 있는 반면 유지관리 인력은 감소하고 있어 효율적인 관리가 어려운 실정이다.
특히 인력 중심의 점검 방식은 접근 취약 시설이나 환경적 요인에 따라 사다리차, 고소차, 보트 등 별도의 특수 장비를 운용하기 때문에 점검 시간과 비용 증가가 불가피한 상황이다.
이에 최근 한국철도기술연구원 주관으로 개발된 ‘무인이동체 기반 접근 취약 철도시설물 자동화점검 시스템’을 통해 기존 인력 중심의 점검을 보다 객관적이고 신뢰성 있게 수행할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.
이 시스템은 무인이동체와 고해상도 카메라를 통해 취득된 영상정보를 바탕으로 딥러닝 기반 인공신경망 기술을 접목한 것이 특징이다. 철도시설물의 손상을 자동으로 검출하고 분석해 점검자의 숙련도, 전문성, 주관적인 오류를 최소화할 수 있다는 장점도 있다.
특히 이러한 시스템 개발 과제에서 ㈜승화기술은 소프트웨어 플랫폼 개발을 맡아 무인이동체를 통해 취득된 철도시설물 외관이미지를 바탕으로 손상을 자동분석·검출할 수 있는 알고리즘을 탑재한 ‘자동손상분석시스템(ADAS:Automatic Damages Analysis System)’을 개발해 눈길을 끌고 있다.
철도시설물 자동손상분석시스템(ADAS)은 고해상도 카메라가 탑재된 드론(무인이동체)을 이용해 시설물을 촬영하고 이를 분석해 시설물의 손상을 탐지·분석하는 자동화 시스템이다.
이 시스템은 시설물 외관의 이미지 데이터에서 각각의 손상이미지를 학습하고, 학습된 데이터에 인공신경망 기법을 통해 개발된 분석모델을 탑재했다.
철도교량 분야의 균열, 콘크리트 박리·박락, 철근 노출, 누수, 페인트 박리·박락, 부식, 송전철탑 분야의 볼트손상, 페인트 박리·박락, 부식 등 총 9종의 손상을 각각 분류 분석해 손상을 검출하고, 손상영역을 분석해 크기 정보를 산출할 수 있는 소프트웨어를 개발한 것이다.
승화기술 나용현 부장(사진)은 “인공지능 딥러닝 기반 영상정보 감지기술의 우수성과 효율성을 검증하기 위해 승화기술은 감지대상에 대한 충분한 학습데이터를 선행 연구·사업을 통해 확보함으로써 철도 환경과 시설물에 특화된 분석 알고리즘을 개발해왔다”며 “과제 종료까지 약 6개월이 남았지만, 앞으로도 선정된 테스트베드에서의 다양한 검토와 테스트를 통해 실용성 측면에서의 보완과 고도화 개발을 통해 실무중심적인 시스템이 될 수 있도록 노력할 계획”이라고 설명했다.
승화기술은 지난 2011년 11월 설립 후 사회기반시설의 안전과 유지관리, 자산관리 분야에서 체계적인 관리와 운영을 위한 기준 수립, 연구개발 컨설팅 시스템 구축사업을 수행해왔다.
국내 최초 영국 IAM인증 시설자산관리 ISO55000교육기관으로 지정된 승화기술은 기반시설의 운영·유지관리 주체 기관과의 R&D, 시스템 프레임워크 구축사업 수행을 통해 공공 기반시설 점검, 유지관리·자산관리 분야의 지속 가능한 안전관리에 심혈을 기울이고 있다.
나 부장은 “승화기술은 인공지능 딥러닝 기반 자동손상분석 기술이 적용된 철도 콘크리트 도상, 교량, 송전철탑의 적용뿐만 아니라 확장된 기술로 터널 시설물에 대한 비전, GPR 기술을 활용한 구조물 안정성 검사 기술 개발에 대한 연구도 진행하고 있다”며 “그간 철도시설·열차의 안전한 운영과 관리를 위해 지능형 낙석감지 시스템 적용, 철도 콘크리트 도상 자동균열검측 시스템(ACTCAS:Automatic Track Crack Analysis System) 연구개발 등 다수의 사업을 통해 4차산업 기술의 핵심인 인공지능 딥러닝 기반 영상정보 감지기술의 우수성과 효율성을 검증했다”고 말했다.
향후 승화기술은 확보된 기술을 철도 시장뿐 아니라 도로 및 댐과 같은 다양한 기반 시설 분야에 적용될 수 있도록 적극적인 홍보와 벤치마킹을 이어나갈 계획이다. 이뿐만 아니라 최근 전 세계적으로 주목받고 있는 환경 정책인 탄소제로 그린에너지 사업에 동참한 태양광 발전 사업 등도 함께 추진할 예정이다.
나 부장은 “인공지능 기반 유지관리 기술 보급 확대는 기업의 노력뿐만 아니라 정부· 공공기관의 적극적인 지원과 관심이 필요하다”며 “승화기술은 수요기관과의 기술 개발 목표·성능에 대한 충분한 협의와 이해를 최우선으로 다양한 R&D 연구를 통해 인공지능 딥러닝 기반의 스마트 유지관리 기술을 지속적으로 발전시켜 수요기관 중심의 시스템 구축을 위해 더욱 노력할 것”이라고 전했다.
