현재 철도분야에서 가장 큰 이슈는 철도시설물의 안전한 운영을 위한 유지관리가 손꼽힌다. 그만큼 지속적이고 체계적인 관리가 필요하지만 관리 대상이 매년 증가하고 있는 반면 유지관리 인력은 감소하고 있어 효율적인 관리가 어려운 실정이다.

구조물에서 일단 균열이 발생하면 차량이 지나가면서 표면이 마모되고, 균열이 점점 커져 물이 고이게 되며, 그 부분이 얼었다 녹으면서 단단했던 콘크리트가 스펀지처럼 뭉개지기도 한다. 이러한 구조물의 손상은 자칫 큰 사고로 이어질 수 있기 때문에 안전을 위해서 예방적 유지관리가 가장 중요하다.

하지만, 현재 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 따라 노후화된 철도시설물의 안전 확보와 유지관리 비용 절감과 효율성 향상을 위한 첨단 기술력을 바탕으로 철도시설물 유지관리 기술이 발전을 거듭하고 있다.

이에 따라 <공학저널>은 철도시설물 유지관리 기술을 개발하고 있는 한국철도기술연구원 첨단궤도토목본부 궤도노반연구실 최일윤 실장(사진)을 만나 철도시설물 유지관리 기술 현황과 필요성, 전망 등에 대해 들어봤다. <편집자 주>

INTERVIEW. 한국철도기술연구원 첨단궤도토목본부 궤도노반연구실 최일윤 실장

철도시설물 노후화로 인해 발생할 수 있는 문제는 무엇이며, 이에 따른 유지관리의 중요성에 대한 설명 바란다.

30년 이상 노후시설 비율은 도로·철도·항만·공항·하천·저수지·댐 등 중대형 인프라가 36.8%, 상수·하수·가스·전력·송유·열수송·통신·공동구 등 지하시설이 14.9%이며 20년 후에는 각각 78.9%, 63.1% 가량 차지할 것으로 전망되고 있습니다.

특히 철도시설의 경우 30년 이상 비율은 37%로 높은 수준으로 나타나고 있습니다. 철도 인프라 노후 시설물에 대한 체계적인 유지관리와 예방적 보수보강이 시행되지 못할 경우, 시민들의 안전은 물론 국가 안전망 확보에 지장을 초래할 수 있기 때문에 최근 빅데이터, 디지털 혁신 및 인공지능 등을 통한 유지보수 의사결정 지원체계 등의 구축이 요구되고 있는 상황입니다.

더욱이 유지보수 인력 고령화와 3D 업종 기피현상 심화로 인해 유지보수 인력 수급이 곤란하고, 인력점검 대체와 동시에 점검 정확도와 효율을 향상을 위한 기술 개발이 필수적인 상황입니다.

첨단기술을 활용한 지능형 유지관리 기술의 필요성에 대한 설명 바란다.

‘제5차 국토종합계획(2020~2040)’에 따르면 노후 인프라의 적기개량을 통한 안전성 제고와 이를 위한 노후 철도인프라의 체계적인 관리기법 도입이 필요한 상황으로, 교통 인프라의 급속한 노후화에 대응하기 위한 유지관리의 필요성이 증대되고 있습니다.

‘제3차 철도안전 종합계획(수정계획)(2016~2022)’에서는 철도시설물 유지보수 효율화와 표준화 관련 과제를 포함해 철도시설물의 유지보수를 체계화하도록 명시되어 있으며, 유럽에서는 철도 효율성을 보다 향상시키고 철도산업의 주도권을 지속하기 위한 Shift2Rail 프로그램에 유지보수체계 지능화(사전예방정비)가 포함돼 있습니다. 특히 현장에서의 유지보수작업을 최소화해 인명 사상을 억제하는 데 그 의의가 있습니다.

한국철도기술연구원이 현재 개발 중인 ‘철도시설물 지능형 유지관리 기술’은 무엇인지.

철도기술연구원에서는 안전하고 편리한 철도환경을 만들기 위해 철도시설 유지관리 지능화 기술 확보를 목표로 다음과 같은 기술(2022.1~2024.12)을 개발하고 있습니다.

먼저 ‘철도시설 디지털화 및 성능평가를 위한 검측기술’을 개발 중입니다. 궤도강성의 급격한 변화는 궤도구성품열화와 승차감에 영향을 미치기 때문에 현재 궤도강성 측정 기법개발을 수행하고 있으며, 이와 함께 레일의 절대변위와 침목전달하중 측정기법을 개발하고 있습니다.

또한 차륜과 접촉하는 레일에서의 높은 응력에 의해 발생하는 레일 표면결함은 레일의 파손뿐만 아니라 궤도구성품에 높은 충격력을 유발합니다. 이에 연구원은 객체분할(Semantic Segmentation)기술을 적용한 레일표면결함 검측기법을 개발하고 있습니다.

더불어 궤도유지관리에 활용이 가능한 저비용 차량진동가속도 측정시스템도 개발 중입니다. 차량의 진동과 승차감을 비교적 간단하고 저렴한 비용으로 측정하기 위해 스마트폰을 이용한 진동 측정 앱을 개발하고 있습니다.

이러한 도시설 디지털화 및 성능평가를 위한 검측기술 개발과 함께 ‘딥러닝 기반 철도시설물 상태평가기술’ 개발, ‘BIM 기반 철도시설 유지관리 의사결정지원 및 자산관리모델’ 개발도 함께 이뤄지고 있는 상황입니다.

지능형 유지관리 기술을 통한 기대효과는 무엇인지.

지능형 유지관리 기술은 기술 수준이 낮은 인력 중심의 육안검사(고장 발생 후에 조치하는 사후점검정비)를 지능화된 유지관리체계로 전환하는데 큰 역할을 할 것으로 보입니다. 철도시설물 유지보수 체계의 과학화와 높은 신뢰도의 정보자원을 기반으로 한 효과적 예산 집행과 구조물의 수명을 향상시킬 수 있는 효율적인 유지보수 의사결정을 지원할 것으로 기대하고 있습니다.

앞으로의 계획은.

인공지능 및 디지털 대전환 등 급변하는 사회환경의 변화에 따라 철도 시설 분야에서도 많은 도전과 기회가 상존하고 있는 상황입니다. 저희 궤도노반연구실에서는 철도 유관기관의 현장 애로기술 지원, 상용화를 위한 중소기업지원, 궤도노반 분야 핵심기술 개발을 통해 국내외 철도현장의 솔루션을 제공하는 역할을 담당해야 한다고 생각합니다.

특히, 탄소중립 달성을 위해 폐기물을 재사용하는 친환경 침목 및 슬래브 개발, 폐목침목 재활용 기술개발 등을 진행하고 있습니다. 또한, 유지관리 분야에 무인화, 자동화 기술을 도입해 디지털 대전환 혁신이 필요하며, 궁극적으로 철도사고 ‘Zero화’를 달성하기 위한 측정기술, 상태평가기술 및 유지보수기술 등에 대한 연구개발을 추진할 계획입니다.

마지막으로 정부출연연구기관의 책무를 실현하고자 노력하는 궤도노반연구실 여러분께 감사하다는 말씀을 드립니다.