AI와 철도

AI가 바꾸는 철도의 미래
4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능이 철도 산업 전반을 어떻게 바꾸고 있는지 다룬다. 철도 차량 운전, 선로와 차량의 유지보수, 안전관리, 사고 예방, 비즈니스 최적화까지 AI의 역할은 점점 더 중요해지고 있다. 특히 상태 기반 유지보수(CBM), 예측 정비(PdM), 처방 정비(PsM) 등 지능형 정비 체계로의 전환은 비용 절감과 안전성 향상이라는 두 마리 토끼를 잡고 있다.
딥러닝을 활용한 레일 결함 탐지, 차량 이상 감지, 작업자 안전 모니터링 등도 활발히 도입되고 있다. 더불어 대규모 언어모델(LLM)과 멀티모달 AI를 결합해 데이터를 텍스트로 변환·해석하는 기술은 철도 데이터를 사람 친화적으로 가공하는 데 기여한다. 책은 AI 시대에 필요한 철도 인력 교육과정까지 제시하며, 철도 산업의 미래 청사진을 구체적으로 그린다. 인공지능과 철도의 만남이 가져올 새로운 혁신을 만나볼 수 있다.

인공지능이 철도 산업에 미치는 변화를 집중 조명한다. 유지보수, 안전, 비즈니스 최적화까지 AI 기술의 적용 사례와 미래 전략을 폭넓게 다루며, AI 인력 양성의 방향까지 함께 제시한다.

한석민
한국교통대학교 철도대학 데이터사이언스전공 교수다. 서울대학교 전기컴퓨터공학부에서 박사학위를 받았다. 삼성전자 종합기술원에서 전문연구원으로, 의료기기 사업부에서 책임연구원으로 인공지능과 영상 처리에 대해 연구했다(2008∼2017). 20편 이상의 논문을 KCI, SCIE 등 등재학술지에 게재했다.

철도에 들어오는 AI

01 철도 차량 정비를 위한 AI
02 철도 차량 정비를 위한 AI 적용 사례
03 로봇 · 드론을 활용한 철도 차량 유지보수
04 AI 기술을 활용한 철도 시설물의 상태 · 결함 탐지 1
05 AI 기술을 활용한 철도 시설물의 상태 · 결함 탐지 2
06 철도 안전 관리 시스템
07 업무 자동화를 위한 AI
08 철도 비즈니스를 위한 AI
09 앞으로 시도해야 할 주제들
10 교육과정에의 시사점

이러한 CBM 기술은 철도뿐만 아니라 항공기 정비에서도 활발히 연구되고 있다. 특히 항공기의 유지보수에서는 예측 및 건강 관리(Prognostics and Health Management, PHM) 개념이 도입됐으며, 이를 통해 항공기 엔진과 주요 부품의 상태를 실시간으로 분석하고 부품의 남은 유효 수명(Remaining Useful Life, RUL)을 예측하는 연구가 진행돼 왔다. 항공기 엔진에는 수많은 센서가 부착돼 있으며, 이 센서들을 통해 수집된 데이터를 AI 모델에 입력하면 부품의 성능 저하 정도를 분석하고, 교체 시점을 보다 정밀하게 예측할 수 있다.
－01_“철도 차량 정비를 위한 AI” 중에서

드론은 주로 영상 수집 및 전송을 담당하며, 촬영한 영상은 중앙 서버로 전송돼 AI 기반 분석을 거치게 된다. 여기서 객체 탐지(Object Detection) 기술을 활용하면 영상 내 특정 부위에서 이상 여부를 자동으로 감지할 수 있다. 예를 들어 기체 표면의 균열, 부식, 변형 등을 판별할 수 있으며, 특정한 색 변화나 구조적 변형을 감지해 고장이 발생하기 전에 미리 문제를 발견할 수 있다. 이러한 AI 기반 영상 분석을 통해 예측 정비(Predictive Maintenance, PdM)가 가능해지며, 이를 통해 불필요한 유지보수 비용을 줄이고, 장비의 운용 안정성을 극대화할 수 있다.
－03_“로봇 · 드론을 활용한 철도 차량 유지보수” 중에서

철도 차량이 지나가는 선로나 건널목을 예로 들면, 건널목에서 발견될 수 있는 보행자, 자전거, 자동차, 신호등 등의 객체들의 데이터를 활용해 AI 모델을 파인튜닝하고, 이를 실시간 영상 데이터에 적용해 화면에서 해당 물체를 찾아낼 수 있도록 한다. 이를 통해 건널목에서 발생할 수 있는 사고 위험을 사전에 감지하고, 필요한 조치를 자동으로 취할 수 있다. 이런 방법으로 철도 차량과 장애물 간의 충돌 사고를 예방하기 위한 보다 정확한 검출이 가능해질 수 있다.
－06_“철도 안전 관리 시스템” 중에서

준지도 학습의 핵심은 라벨링이 없는 데이터를 활용해 추가적인 정보 학습이 가능하다는 점이며, 다양한 연구에서 이를 더욱 효과적으로 활용하기 위한 방법론이 개발되고 있다. 예를 들어 일관성 규제(consistency regularization) 학습 기법은 동일한 데이터에 노이즈를 추가한 후에도 모델이 일관된 출력을 내도록 강제하는 방식으로, 데이터가 적을 때에도 보다 일반화된 모델을 학습하는 데 도움을 줄 수 있다.
－09_“앞으로 시도해야 할 주제들” 중에서