교통 분야의 AI: 지하철 시스템의 재정의

도시철도 시스템은 도시 대중교통의 핵심이며, 매일 수백만 명의 승객을 운송합니다. 뉴욕과 도쿄 같은 도시는 매일 각각 300만 명이 넘는 승객과 600만 명의 도시철도 이용객을 맞이합니다. 도시가 성장함에 따라 도시철도 시스템을 더욱 효율적이고 안전하며 승객에게 쾌적하게 만드는 일이 중요해지고 있습니다.

이때 인공지능(AI)이 활용되며, 티켓 구매부터 열차 유지보수까지 모든 분야를 혁신하고 있습니다. 이 글에서는 도시철도 시스템을 함께 살펴보며 AI가 여정의 각 단계를 어떻게 개선하는지, 그리고 모든 운영을 원활하게 유지하는 보이지 않는 AI 기술이 무엇인지 알아보겠습니다.

대중교통의 AI는 요금 징수에서 시작됩니다#

일반적으로 도시철도 이용은 줄을 서서 티켓을 구매하고 개찰구를 통과하는 것에서 시작됩니다. AI는 이 과정을 적극적으로 간소화하여 승객이 더 빠르고 편리하게 이용할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 안면 인식 기술을 도시철도 발권 시스템에 사용할 수 있습니다. 혼잡한 도시에서는 승객이 실물 티켓이나 교통카드 없이도 서비스를 이용할 수 있습니다. 대신 입구에서 얼굴을 스캔하여 원활하게 통과할 수 있습니다. 2019년 베이징은 혼잡을 처리하고 출퇴근 시간대의 긴 대기 줄을 줄이기 위해 안면 인식 시스템을 도입했습니다.

그림 1. 중국 선전 도시철도의 안면 인식 시스템입니다.

AI를 원활하게 통합하면 매일 수백만 명의 승객이 더 편리하게 통근할 수 있습니다. AI 기반 발권 시스템은 승객 경험을 개선할 뿐 아니라 보안도 강화합니다. 시스템은 안면 데이터를 분석하여 승인된 승객만 역에 입장하도록 합니다. AI는 신원을 신속하게 확인하고 무단 출입을 차단하며 잠재적인 위협을 감지할 수 있습니다. 또한 입장 절차를 가속화하고 보안을 강화하며 무임승차를 줄일 수 있습니다.

AI의 도움으로 도시철도 노선 탐색하기#

지하철에 들어간 후 역 안에서 길을 찾는 일은 특히 혼잡 시간대에 혼란스러울 수 있습니다. AI 기반 내비게이션 시스템은 승객에게 실시간 안내를 제공하여 도시철도 내 이동을 더욱 편리하게 만들 수 있습니다. 이러한 시스템은 GPS, 센서, 카메라와 같은 소스의 데이터를 AI 알고리즘으로 분석하여 최적의 경로를 찾고 정확한 최신 방향 안내를 제공합니다. 승객은 Google Maps와 유사한 모바일 앱을 사용하여 역 안에서 단계별 안내를 받고 승강장, 출구, 편의시설을 신속하게 찾을 수 있습니다. AI 기반 내비게이션은 시간을 절약하고 스트레스를 줄일 수 있습니다.

내비게이션 외에도 도시철도 내 카메라 데이터와 컴퓨터 비전을 사용하여 실시간으로 혼잡도를 모니터링할 수 있습니다. 역 곳곳에 설치된 카메라는 특정 구역의 승객 수를 집계하여 잠재적인 병목 구간과 혼잡 지역을 식별할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 통해 교통 당국은 열차 운행 빈도를 조정하거나 직원을 배치하여 승객을 관리하는 등 선제적인 조치를 취할 수 있습니다. 실제로 두바이에서는 AI를 실험적으로 사용하여 혼잡을 40%에서 60%까지 줄이고, 혼잡 시간대와 공공 행사 기간의 대기 시간을 30분으로 단축했습니다.

그림 2. 객체 감지를 사용한 도시철도 승객 수 집계입니다.

AI가 지원하는 도시철도에 탑승하고 이동하기#

승객이 열차에 탑승하면 AI는 다양한 방식으로 여행 경험을 개선할 수 있습니다. 이러한 활용 사례를 몇 가지 살펴보겠습니다.

• 접근성 지원: 객체 감지와 같은 컴퓨터 비전 기술을 사용하면 휠체어 이용자를 식별하고 열차에서 가장 접근성이 높은 구역으로 안내할 수 있습니다. 또한 이러한 승객이 안전하게 탑승할 수 있도록 문이 닫히는 과정을 조정하여 추가 시간을 제공할 수 있습니다.
• 맞춤형 안내방송 및 광고: AI를 사용하면 열차에 누가 타고 있는지와 시간대에 따라 승객 안내방송과 광고를 맞춤 설정할 수 있습니다.
• 열차 내 승객 잔류 여부 확인: 도시철도 노선의 종착역에서 컴퓨터 비전을 사용하여 “빈 열차 확인”을 수행하고 열차 안에 승객이 남아 있지 않은지 확인할 수 있습니다.
• 방치된 수하물 관리: 수하물이 방치된 경우 컴퓨터 비전으로 이를 감지하고 승강장 화면에 해당 물품을 표시할 수 있습니다. 그러면 승객은 물품을 쉽게 되찾을 수 있습니다.

도시철도 열차 자체에도 AI를 적용할 수 있습니다. 완전 자율 운행 열차는 승무원 없이 안전하게 운행할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 열차는 실시간 의사 결정을 위해 고급 알고리즘을 사용하고, 센서로 장애물을 감지하여 안전하게 운행합니다. AI 기반 도시철도 열차는 인건비를 절감하고, 더 나은 서비스 품질로 더 많은 승객을 수송할 수 있는 유연성을 높이며, 정시성을 더욱 일관되게 유지하고, 가속과 제동을 최적화하여 전력 소비를 줄입니다. 예를 들어, 호놀룰루 철도 교통 프로젝트는 미국(US) 최초의 완전 자율 운행 시스템입니다. 이 시스템은 하루 약 4만 건의 자동차 운행을 없애 교통 혼잡과 배출량을 줄일 것으로 예상됩니다.

그림 3. 이탈리아 밀라노의 무인 도시철도입니다.

도시철도역에서 하차하는 승객을 모니터링하는 AI#

역별 하차 승객 수를 모니터링하는 일은 도시철도의 흐름을 효율적으로 관리하는 데도 필수적입니다. Ultralytics YOLOv8과 같은 AI 모델은 이 과정에서 핵심적인 역할을 합니다. YOLOv8은 객체 추적도 지원하며 여러 객체를 실시간으로 식별하고 추적하는 데 사용할 수 있어 혼잡한 도시철도 시스템에 적합합니다. 역 곳곳에 설치된 카메라의 영상 스트림을 분석하여 YOLOv8은 하차하는 승객 수를 집계하고 이동을 추적하며 혼잡 패턴을 파악할 수 있습니다.

도시철도의 출구 개찰구를 지나면 AI를 라스트 마일 연결 솔루션에 통합할 수 있습니다. AI 기반 자전거 공유 스테이션, 차량 호출 서비스, 셔틀 서비스는 승객이 역을 빠져나가는 과정을 더욱 편리하게 만들 수 있습니다. AI는 실시간 데이터를 분석하여 수요와 이러한 서비스의 이용 가능 시간을 예측할 수 있습니다. 또한 현재 교통 상황과 개인의 선호도에 따라 최적의 경로와 교통수단을 제안할 수 있습니다. 그 결과 승객은 역을 나서면서 가장 적합한 교통수단을 신속하게 이용할 수 있어 대기 시간이 줄고 여정이 더욱 편리해집니다.

AI의 이면: 도시철도 선로 유지보수#

승객인 우리는 도시철도 여정의 이면에서 일어나는 복잡한 프로세스를 간과하는 경우가 많습니다. AI는 특히 선로 검사와 유지보수에서 보이지 않는 핵심 역할을 합니다. Duos Technologies 철도 차량 검사 포털(RIP)과 같은 시스템은 이러한 AI 기반 접근 방식을 보여줍니다. RIP는 AI 알고리즘을 사용하여 시속 125마일이 넘는 속도에서도 모든 열차 차량의 360도 이미지를 몇 초 만에 캡처하고 분석합니다. 이러한 엣지 기반 AI 시스템은 문제를 감지하고 60초 이내에 유지보수 문제를 철도 담당자에게 알립니다. 지속적인 모니터링을 통해 잠재적인 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.

에너지 관리와 최적화는 잘 알려지지 않은 도시철도 AI 활용 사례입니다. 예를 들어, 마드리드 지하철은 AI 기반 시스템을 사용하여 환기 에너지 비용을 25% 줄이고 연간 CO2 배출량을 1,800톤 감축합니다. 연간 최대 80기가와트시의 에너지를 소비하는 환기 팬 891대를 운영하는 이 시스템은 꿀벌 군집의 먹이 탐색 행동에서 영감을 얻은 최적화 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 기온, 역 구조, 열차 운행 빈도, 승객 수, 전기 요금과 같은 요소를 고려하여 방대한 양의 데이터를 분석합니다. 또한 과거 데이터와 시뮬레이션 데이터를 모두 사용하여 각 역에 가장 적합한 균형을 예측하고 달성하며, 머신 러닝을 통해 시간이 지날수록 성능을 개선합니다.

그림 4. 마드리드 지하철의 AI 기반 환기 시스템입니다.

대중교통에서 AI의 장단점#

AI를 도시철도 시스템에 통합하면 다양한 이점이 있습니다. 예를 들어 도시철도 시스템이 일정을 준수하고 지연을 줄이며 운영을 최적화하여 더욱 원활한 서비스를 제공하도록 지원함으로써 효율성을 높입니다. 지속적인 모니터링을 통해 안전성도 향상되며, 예측 유지보수는 사고와 고장을 방지하는 데 도움이 됩니다.

그러나 도시철도 시스템에 AI를 구현할 때는 다음과 같은 과제가 발생합니다.

• 데이터 개인정보 보호 우려: 승객 데이터를 수집하고 사용하면 상당한 개인정보 보호 우려가 발생하므로 개인의 개인정보 보호 권리를 보호하기 위해 신중하게 관리해야 합니다.
• 기존 인프라와의 통합: AI 시스템을 기존 도시철도 인프라에 통합하는 과정은 복잡할 수 있으며 수정 작업이 필요할 수 있습니다.
• 높은 구현 비용: AI 기술 구현의 초기 비용이 높을 수 있어 일부 도시철도 시스템에는 장벽이 될 수 있습니다.
• 숙련된 전문가의 필요성: AI 시스템을 성공적으로 구현하고 유지보수하려면 고도로 숙련된 전문가가 필요하며, 이는 리소스 측면의 과제가 될 수 있습니다.

이러한 과제에도 불구하고 이점이 더 크기 때문에 AI는 도시철도와 같은 현대 도시 교통 시스템을 혁신하는 동력이 되고 있습니다. 효율성 향상, 안전성 강화, 승객 경험 개선의 가능성은 AI 커뮤니티가 AI의 이점을 완전히 실현하기 위해 이러한 장애물을 극복하는 데 적극적으로 노력하는 이유를 보여줍니다. 그러므로 다음에 도시철도를 이용할 때는 자신의 여정에 포함된 AI 혁신을 주의 깊게 살펴보시기 바랍니다.

교통 분야 AI의 미래#

역에 들어서서 도시철도를 탐색하고 탑승한 뒤 하차하는 순간까지 AI는 전체 여정을 혁신하고 있습니다. AI는 운영을 최적화하고 안전성을 높이며 원활한 승객 경험을 제공합니다. 선로 유지보수와 에너지 관리를 개선함으로써 효율적이고 비용 효과적인 도시철도 시스템을 구현합니다. 구현 비용과 데이터 개인정보 보호 우려 같은 과제에도 불구하고 도시철도와 같은 도시 교통 시스템에서 AI가 제공하는 이점은 부인할 수 없습니다. 도시가 계속 성장함에 따라 AI는 도시철도 이용을 더욱 스마트하고 안전하며 효율적으로 만드는 데 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다.

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