철도연구원, 드론과 AI로 철도 선로 위험요소 빠르게 점검한다

<출처 : 한국건설신문> http://www.conslove.co.kr/news/articleView.html?idxno=88907

초소형 드론으로 철도 선로 지장물 점검 자동화
GPS가 닿지 못하는 구간까지 자동 점검하는 기술개발 착수

 한국철도기술연구원(이하 철도연, 원장 사공명)은 초소형 드론과 AI 기반의 선로 지장물 점검 자동화의 가능성을 확인*하고, 이를 바탕으로 “드론 기반 선로 지장물(장애물) 점검 자동화 핵심기술 개발”에 착수한다.

* 최대이륙중량 250g 이하의 초소형 드론을 적용하는 개념검증(PoC**) 완료
** PoC(Proof of Concept): 아이디어의 실현 가능성을 입증하기 위한 초기단계 구현

이번 연구는 철도 선로에 작업자를 투입하지 않고, 드론 영상과 AI 분석을 시행하여 선로 위 장애물·위험요소(지장물)를 확인하는 기술이다. 문제가 발견되면 이를 구체적으로 살펴보기 위해 사람이 투입될 수 있다.
기존 사람이 직접 도보로 순회점검하던 방식을 보완해 선로 안전사고 예방과 점검 효율 향상에 기여할 것으로 기대된다.
철도 선로 점검은 작업자가 선로 주변에 접근해야 하는 경우가 많아 현장 투입 부담과 안전사고 위험이 존재한다. 또한 고정형 영상 감시장치(CCTV)만으로는 터널 입구, 구조물 주변, 배수로 인접부, 절토부 등 선로변 사각지대를 연속적으로 확인하기 어렵다.
철도연은 이 연구에 본격 착수하기 전에, 초소형 드론으로 촬영한 선로 영상을 AI로 분석하고, 감지 결과를 영상·위치·시간 정보와 함께 관제 시스템으로의 연계 가능성을 개념검증을 통해 확인했다.
이 연구에서 드론을 단순 촬영 장비를 넘어 선로 위험요소를 데이터로 전환하는 이동형 점검 센서와 연계하여 활용하며, 철도연 오송시험선에 적용하여 검증할 계획이다.
이 연구는 터널 등 GNSS* 음영 구간**까지 고려해 드론 영상 수집, AI 기반 지장물 감지, 점검 이력 관리를 하나로 연결하는 것이 핵심이다.
주요 기술은 철도 특화 드론 자율비행, AI 기반 지장물 감지 자동화, 디지털트윈 기반 이력 관리 등 3가지다.
* GNSS: 위성항법시스템으로, GPS 등을 포함하는 위치정보 기반 항법 체계
** 터널 등 GPS 신호가 도달하지 못하는 구간
철도연은 이 연구를 계속 확대하여 드론, 고정형 CCTV 영상, 4족 보행 로봇, 디지털트윈을 연계한 철도 피지컬 AI를 기반으로 자동화한 선로 안전확인 체계를 구축할 계획이다.