ICBM 기술로 전동차 고장 징후 미리 알아낸다
ICBM 기술로 전동차 고장 징후 미리 알아낸다
  • 전수진 기자
  • 승인 2020.05.18 16:45
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[공학저널 전수진 기자] 산업안전 분야에도 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 기술을 접목하려는 시도가 이어지고 있다. 특히 철도 분야에서는 차량의 고장과 장애징후를 예측, 사전에 대응하고 유지관리 할 수 있는 IoT·빅데이터 기반 고장 예측 시스템이 개발돼 기대를 모으고 있다.

그간 철도차량 유지보수 기술은 부품이 손상되거나, 마모돼 고장이 발생하면 수리하는 사후 정비에 의존해 왔다. 하지만 철도차량을 대상으로 하는 상태 기반의 ‘철도차량 예지보전 시스템’을 적용하면 고장 전 예방이 가능해진다.

이 시스템은 철도차량 운행 간 정보뿐 아니라 정비이력, 고장·장애 등록정보 등 차량 관리 전반의 업무영역에서 발생하는 정보를 통합 분석하기 때문에 전동차의 고장과 장애 징후를 예측, 문제가 발생되기 전 미리 대응할 수 있도록 돕는다.

과거 운행거리 혹은 사용기간 단위로 차량을 정비하고, 장애가 발생된 후 대응하던 것에서 벗어나 IoT 기반 센서와 TCMS(Train Control M anagem ent System )데이터를 이용해 실시간으로 차량을 모니터링하고 수집한 데이터를 기반으로 유지보수를 진행, 부품 관리를 최적화 해 정비 비용 절감은 물론 사고 예방 효과를 얻을 수 있는 것이다.

또한 고장 패턴 등에 대한 알고리즘을 구현해 고장을 예측하고, 분석에 기반한 정비 일정을 수립하기 때문에 수리에 소요되는 시간을 단축해 차량 가동 시간을 늘릴 수도 있다.

특히 데이터를 수집·분석해 수명관리를 효과적으로 할 수 있다는 점에서 예지정비 모델링을 통해 유관 부처나 내부 시스템으로도 유기적으로 활용할 수 있는 산업 맞춤형 시스템이라고 할 수 있다.

올해부터 철도차량 예지보전 시스템의 사업화를 실현하고 있는 에스넷시스템(주)은 지난 1999년 삼성전자 네트워크사업부에서 분사된 기업으로 약 20여년간 국내 네트워크 통신 분야에서 업력을 꾸준히 유지하고 있으며, 해마다 지속 성장하고 있는 ICT전문기업이다.

해외에서는 이탈리아, 독일 철도분야에서 일부 예지정비를 수행하고 있으나, 국내에서는 최초로 서울교통공사에서 지하철 2호선을 대상으로 에스넷시스템이 주관사업자로 철도차량 예지보전 프로젝트를 수행 중이다.

분석 플랫폼은 현재 외산플랫폼인 SAP Leonardo 플랫폼을 적용해 구축됐지만, 에스넷시스템은 국토부 산하 국토교통과학기술진흥원에서 주관하는 ‘철도차량 주요장치 자가상태진단 및 유지보수 지원 시스템 개발’이라는 정부R&D 과제에서 교통대학교, 코레일, 서울교통공사, 현대로템, 버넥트와 함께 분석플랫폼 국산화를 위한 예지 보전시스템의 R&D개발을 동시에 진행하고 있다.

에스넷시스템 IoT융복합사업부 박성구 부장(사진)은 “에스넷시스템은 철도산업분야 민·관·학계 협의체를 통해 IoT, 빅데이터 등 관련 신기술 분야에대한 대외 경쟁력 강화는 물론 ICT 선도 기업으로서 위상을 확보하고 유사 사업에 대한 확장과 기술력 고도화에 큰 힘이 될 것으로 기대하고 있다”며 “해당 솔루션은 철도는 물론 항공, 선박과같은 운송 산업 분야의 운송 자산 관리 혁신과 철강, 화학 등 제조산업 분야의 설비 보전 관리 고도화를 통한 생산성 혁신 분야에도 적용할 수 있다”고 말했다.

그간 에스넷시스템의 DT(Digital Transform ation)사업본부는 인더스트리 4.0의 핵심화두인 ICBM (IoT, Cloud, BigData, Mobile) 그리고 최근 AI까지 다양한 기술을 반영한 산업기회 발굴에 집중해 왔다.

특히 DT사업본부 내 IoT융복합사업부는 산업현장에서 필요로 하는 산업용 유무선 네트워킹 인프라와 작업자 환경안전솔루션인 ‘AI-세이프가드(AI-Safeguard)’를 기반으로 산업안전 분야에 IoT기술을 접목해 다양한 솔루션 비즈니스를 추진하고 있다.

AI-세이프가드는 산업재해 예방을 위한 작업환경안전 통합모니터링 솔루션이다. 이 솔루션은 여러 위험요소에 노출되어있는 산업현장 작업자들의 안전을 사전에 모니터링하고, 위험 발생 시 직관적인 대응 프로세스를 제공할 수 있도록 했다.

영상분석 기술, 위치측위 기술, 그리고 센서모니터링 기술이 융합된 AI-세이프가드에서 딥러닝 기반 영상분석 기술은 실시간으로 영상을 수집해 대상을 감지하고 분석하는 것이 가능하다.

때문에 이 기술로 현장 출입 시 작업자의 안면을 인식해 본인확인·복장규정 준수여부를 분석하고 작업자의 출입통제를 시킬 수 있다. 또한 지속적인 학습효과로 영상분석의 정확도를 높일 수 있다는 장점이 있다.

위치 측위 기술은 에스넷시스템이 최근 5년간 지속적으로 투자를 했던 사업 분야로서 블루투스를 이용한 이 기술은 와이파이, UWB등 타 무선통신 대비 저렴한 비용으로 위치정보를 분석하는 기술력으로 높은 효율성을 갖고 있다.

이는 다양한 블루투스 디바이스들과 접목이 용이해 작업 환경에 따라 유/무선 혹은 USB타입으로 유연하게 원하는 작업 환경을 구성할 수 있으며 해당 기능은 자재·창고관리, 작업자 안전관리, 출입통제 보안을 목적으로 다양하게 활용이 가능하다.

특히 센서 모니터링 기술은 최근 10년간 RFID/M 2M /IoT 비즈니스를 지속적으로 해온 에스넷시스템만의 전문성을 가지고 있는 분야다. 아날로그, 디지털 상관없이 모든 분야의 센서 통합기술을 가지고 있으며, AI-세이프가드에는 작업자들이 직접 착용할 수 있는 포터블 가스감지기가 적용돼 있다.

산업현장 5대 인체 유해가스(산소, 가연성가스, 황화수소, 이산화탄소, 일산화탄소)를 동시에 모니터링 할 수 있으며, 작업자의 쓰러짐을 감지함과 동시에 위치정보 모니터링이 가능한 것이 특징이다.

박 부장은 “AI-세이프가드를 기반으로 다양한 산업현장에서 고객 니즈를 반영해 세이프가드 2.0 출시를 준비하고 있다. 환경안전 분야에 IoT 전문기술을 활용한 안전한 작업환경 마련을 위한 아이디어·사업모델을 다양하게 마련 중”이라며 “솔루션 도입을 검토하는 고객이 쉽게 수용할 수 있고 현장에서 위험을 무릅쓰고 일하는 작업자들이 불편 없이 사용할 수 있는 서비스를 만들어 내기 위해 지속적으로 현장을 뛰어 다닐 계획”이라고 말했다.

그는 이어 “산업현장에서 작업자의 생명과도 직결되는 환경안전보건 분야가 가장 중요한 고려 대상임에도 불구하고 제조기업의 수익성 관점에서는 가장 우선순위가 떨어지는 분야로 인식되어 있다”며 “생명을 지키는 수단으로 산업현장의 환경안전보건 분야에 대한 투자가 가장 중요한 고려대상이라는 인식과, 법제도 적인 측면에서도 다양한 IT기술이 접목된 환경안전솔루션에 대한 인증제도가 만들어졌으면 한다”고 덧붙였다.


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