교통 분야의 AI: 지하철 시스템의 재정의

지하철 시스템은 도시 대중 교통의 핵심이며 매일 수백만 명의 승객을 수송합니다. 뉴욕 및 도쿄와 같은 도시에서는 매일 3백만 명에서 6백만 명 이상의 지하철 이용객이 있습니다. 도시가 성장함에 따라 지하철 시스템을 승객에게 더욱 효율적이고 안전하며 쾌적하게 만드는 것이 중요해집니다. 

인공지능(AI)은 표를 구매하는 것부터 열차 유지 보수에 이르기까지 모든 것을 변화시키고 있습니다. 이 글에서는 지하철 시스템을 통해 AI가 여정의 각 단계를 어떻게 개선하는지, 그리고 모든 것을 원활하게 유지하는 숨겨진 AI 기술은 무엇인지 살펴보겠습니다. 

대중교통에서의 AI는 요금 징수에서부터 시작합니다.

일반적으로 지하철 이용은 줄을 서서 표를 구매하고 개찰구를 통과하는 것으로 시작됩니다. AI는 이를 적극적으로 간소화하여 승객에게 더 빠르고 편리한 경험을 제공합니다. 예를 들어, 얼굴 인식 기술을 지하철 발권 시스템에 사용할 수 있습니다. 혼잡한 도시에서는 승객이 실물 티켓이나 스마트 카드 없이도 서비스를 이용할 수 있습니다. 대신, 입구에서 얼굴을 스캔하여 원활하게 접근할 수 있습니다. 2019년에는 베이징에서 혼잡을 해결하고 출퇴근 시간의 긴 대기 시간을 줄이기 위해 얼굴 인식 시스템을 도입했습니다.

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AI의 원활한 통합은 매일 통근을 더 쉽게 만들고 수백만 명의 승객에게 혜택을 제공합니다. AI 기반 발권 시스템은 승객 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 보안도 강화합니다. 얼굴 데이터를 분석하여 시스템은 승인된 승객만 역에 출입할 수 있도록 보장합니다. AI는 신속하게 신원을 확인하고, 무단 액세스를 차단하며, 잠재적인 위협을 감지할 수 있습니다. 또한, 출입 절차를 가속화하고 보안을 강화하며 무임승차를 줄일 수 있습니다.

AI를 활용한 지하철 노선 탐색

지하철에 들어간 후, 특히 혼잡한 시간에는 역내에서 길을 찾는 것이 혼란스러울 수 있습니다. AI 기반 내비게이션 시스템은 승객에게 실시간 안내를 제공하여 지하철 이동을 더 쉽게 만들어 줍니다. 이러한 시스템은 AI 알고리즘을 사용하여 GPS, 센서, 카메라와 같은 소스의 데이터를 분석하여 최적의 경로를 찾고 정확하고 최신 정보를 제공합니다. 승객은 Google 지도와 유사한 모바일 앱을 사용하여 역내에서 플랫폼, 출구 및 편의 시설을 빠르게 찾을 수 있도록 단계별 안내를 받을 수 있습니다. AI 기반 내비게이션은 시간을 절약하고 스트레스를 줄여줍니다.

지하철에서 카메라 데이터와 컴퓨터 비전은 내비게이션 외에도 실시간으로 군중 밀도를 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다. 역 전체의 카메라는 특정 지역의 승객 수를 세어 잠재적인 병목 현상과 과밀한 지점을 파악할 수 있습니다. 이러한 정보는 교통 당국이 열차 운행 빈도를 조정하거나 직원을 보내 군중을 관리하는 등 사전 조치를 취하는 데 도움이 됩니다. 실제로 두바이에서는 AI를 실험적으로 사용하여 혼잡을 40%에서 60%까지 줄이고 피크 시간과 공공 행사 중 대기 시간을 30분으로 단축했습니다.

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AI 기반 지하철 탑승

승객이 기차에 탑승하면 AI는 다양한 방식으로 여행 경험을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 애플리케이션 중 일부를 이해해 보겠습니다.

• 접근성 지원: 객체 탐지와 같은 컴퓨터 비전 기술은 휠체어 사용자를 식별하고 가장 접근하기 쉬운 기차 구역으로 안내할 수 있습니다. 또한, 문 닫힘 과정도 이러한 승객들이 안전하게 탑승할 수 있도록 시간을 더 주도록 수정할 수 있습니다.
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• 맞춤형 안내 방송 및 광고: AI는 누가 열차에 타고 있는지, 몇 시인지에 따라 승객 안내 방송 및 광고를 맞춤화하는 데 사용될 수 있습니다.
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• 빈 열차 확인: 지하철 네트워크의 마지막 역에서 컴퓨터 비전을 사용하여 “빈 열차 확인”을 수행하여 승객이 탑승하지 않았는지 확인할 수 있습니다.
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• 방치된 수하물 관리: 방치된 수하물이 있는 경우 컴퓨터 비전이 이를 감지하여 플랫폼 화면에 표시할 수 있습니다. 그러면 승객이 자신의 물품을 쉽게 회수할 수 있습니다. 

지하철 자체도 AI로 구동할 수 있습니다. 완전 자율 열차는 인간 승무원 없이도 안전하게 운행할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 열차는 실시간 의사 결정을 위한 고급 알고리즘과 장애물을 감지하고 안전하게 작동하는 센서를 사용합니다. AI 기반 지하철은 인건비를 절감하고, 더 나은 서비스 품질로 더 많은 승객을 수송할 수 있는 더 큰 유연성을 제공하며, 시간을 더 일관되게 지킬 수 있으며, 가속 및 제동을 최적화하여 전력 소비를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 호놀룰루 철도 교통 프로젝트는 미국 최초의 완전 자율 시스템입니다. 이 시스템은 하루에 약 40,000대의 차량 운행을 제거하여 교통 체증과 배출량을 줄일 것으로 예상됩니다. 

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AI를 사용하여 지하철역에서 나가는 승객 모니터링

다양한 역을 통해 얼마나 많은 사람이 나가는지 모니터링하는 것 또한 지하철 흐름을 효율적으로 관리하는 데 필수적입니다. Ultralytics YOLOv8과 같은 AI 모델은 이 과정에서 핵심적인 역할을 합니다. YOLOv8은 또한 객체 추적을 지원하며 실시간으로 여러 객체를 식별하고 추적하는 데 사용할 수 있어 붐비는 지하철 시스템에 적합합니다. YOLOv8은 역 전체에 설치된 카메라의 비디오 피드를 분석하여 승객의 하차 수를 세고, 그들의 움직임을 추적하며, 혼잡 패턴을 파악할 수 있습니다.

지하철 출구 게이트 외에도 AI를 라스트마일 연결 솔루션에 통합할 수 있습니다. AI 지원 자전거 공유 스테이션, 차량 호출 서비스 및 셔틀 서비스는 승객이 역에서 더 쉽게 나갈 수 있도록 합니다. AI는 실시간 데이터를 분석하여 수요와 이러한 서비스가 언제 사용 가능한지 예측할 수 있습니다. 이 기술은 또한 현재 교통 상황과 개인 선호도에 따라 최적의 경로와 교통 수단을 제안할 수 있습니다. 결과적으로 승객은 역에서 나갈 때 가장 적합한 교통 옵션에 빠르게 액세스하여 대기 시간을 줄이고 이동을 더욱 편리하게 만들 수 있습니다.

AI의 숨겨진 역할: 지하철 선로 유지 관리

승객으로서 우리는 종종 지하철 여행 뒤에서 일어나는 복잡한 과정을 간과합니다. AI는 특히 선로 검사 및 유지 보수에서 배후에서 중요한 역할을 합니다. Duos Technologies Railcar Inspection Portal (RIP)과 같은 시스템은 이러한 AI 기반 접근 방식을 보여줍니다. AI 알고리즘을 사용하여 RIP는 모든 열차 차량의 360도 이미지를 초당 125mph가 넘는 속도에서도 캡처하고 분석합니다. 이러한 엣지 기반 AI 시스템은 문제를 감지하고 60초 이내에 철도 직원에게 유지 보수 문제를 알립니다. 지속적인 모니터링을 통해 잠재적인 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.

에너지 관리 및 최적화는 잘 알려지지 않은 도시 내 AI 응용 분야입니다. 예를 들어 Metro de Madrid는 AI 기반 시스템을 사용하여 환기 에너지 비용을 25% 절감하고 연간 CO2 배출량을 1,800톤 줄입니다. 연간 최대 80기가와트시의 에너지를 소비하는 891개의 환기 팬을 작동하는 이 시스템은 벌집의 채집 행동에서 영감을 얻은 최적화 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 기온, 역 구조, 열차 빈도, 승객 부하 및 전기 요금과 같은 요소를 고려하여 방대한 양의 데이터를 분석합니다. 과거 데이터와 시뮬레이션 데이터를 모두 사용하여 각 역에 대한 최적의 균형을 예측하고 달성하며, 머신 러닝을 통해 시간이 지남에 따라 개선됩니다.

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대중교통에 사용되는 AI의 장단점

AI가 지하철 시스템에 통합되면서 수많은 이점이 생겼습니다. 예를 들어, 지하철 시스템이 일정을 준수하고, 지연을 줄이고, 운영을 최적화하여 더 원활한 서비스를 제공함으로써 효율성이 향상됩니다. 또한 지속적인 모니터링을 통해 안전성이 향상되고 예측 유지 관리를 통해 사고 및 오작동을 예방할 수 있습니다.

그러나 지하철 시스템에 AI를 구현하는 데는 다음과 같은 어려움이 있습니다.

• 데이터 개인 정보 보호 문제: 승객 데이터를 수집하고 사용하는 것은 개인 정보 보호 권리를 보호하기 위해 신중하게 관리해야 하는 중요한 개인 정보 보호 문제를 야기합니다.
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• 기존 인프라와의 통합: AI 시스템을 기존 지하철 인프라에 통합하는 것은 복잡할 수 있으며 수정이 필요할 수 있습니다.
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• 높은 구현 비용: AI 기술 구현의 초기 비용이 높을 수 있으며, 이는 일부 지하철 시스템에 장벽이 될 수 있습니다.
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• 숙련된 전문가의 필요성: AI 시스템을 성공적으로 구현하고 유지 관리하려면 고도의 숙련된 전문가가 필요하며, 이는 리소스 문제로 이어질 수 있습니다.

이러한 어려움에도 불구하고 AI는 효율성 증가, 안전성 향상 및 향상된 승객 경험과 같은 이점으로 인해 지하철과 같은 현대적인 도시 교통 시스템에서 혁신적인 힘이 됩니다. AI 커뮤니티가 AI가 제공하는 이점을 완전히 실현하기 위해 이러한 장애물을 극복하기 위해 적극적으로 노력하는 이유를 설명합니다. 따라서 다음에 지하철을 탈 때는 여정의 일부인 AI 혁신에 주목하십시오.

운송 분야의 AI 미래

역에 들어서는 것부터 길 찾기, 탑승 및 지하철에서 내리는 것까지 AI는 전체 여정을 변화시키고 있습니다. 운영을 최적화하고 안전을 강화하며 원활한 승객 경험을 제공합니다. AI는 선로 유지 보수 및 에너지 관리를 개선하여 효율적이고 비용 효율적인 지하철 시스템을 보장합니다. 구현 비용 및 데이터 개인 정보 보호 문제와 같은 어려움에도 불구하고 지하철과 같은 도시 교통 시스템에서 AI의 이점은 부인할 수 없습니다. 도시가 계속 성장함에 따라 AI는 지하철 여행을 더욱 스마트하고 안전하며 효율적으로 만드는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.

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