교통 분야의 AI: 지하철 시스템의 재정의

지하철 시스템은 도시 대중교통의 심장이며 매일 수백만 명의 승객을 실어 나릅니다. 뉴욕과 도쿄 같은 도시는 매일 300만 명과 600만 명 이상의 지하철 이용객을 기록하고 있습니다. 도시가 성장함에 따라 지하철 시스템을 더 효율적이고 안전하며 승객에게 쾌적한 환경으로 만드는 것이 중요해졌습니다.

이 지점에서 인공지능(AI)이 도입되어 승차권 구매부터 열차 유지보수까지 모든 것을 혁신하고 있습니다. 이 기사에서는 지하철 시스템을 함께 살펴보며, AI가 여정의 각 단계를 어떻게 개선하는지, 그리고 모든 것이 원활하게 운영되도록 지원하는 숨겨진 AI 기술에 대해 알아보겠습니다.

Link to this section대중교통에서의 AI는 운임 징수부터 시작됩니다#

일반적으로 지하철 여정은 줄을 서서 승차권을 구매하고 개찰구를 통과하는 것으로 시작됩니다. AI는 이를 능동적으로 간소화하여 승객에게 더 빠르고 편리한 경험을 제공합니다. 예를 들어, 안면 인식 기술을 지하철 매표 시스템에 사용할 수 있습니다. 복잡한 도시에서 승객은 물리적 승차권이나 스마트 카드 없이도 서비스를 이용할 수 있습니다. 대신, 진입 지점에서 얼굴을 스캔하여 원활한 출입이 가능해집니다. 2019년, 베이징은 혼잡을 관리하고 러시아워의 긴 대기 줄을 줄이기 위해 안면 인식 시스템을 도입했습니다.

그림 1. 중국 선전 지하철의 안면 인식 시스템.

AI의 원활한 통합은 일상적인 통근을 더 쉽게 만들고 매일 수백만 명의 승객에게 혜택을 줍니다. AI 기반 매표 시스템은 승객 경험을 개선할 뿐만 아니라 보안도 강화합니다. 안면 데이터를 분석함으로써 시스템은 권한이 있는 승객만 역에 입장하도록 보장합니다. AI는 신원을 빠르게 확인하고, 무단 출입을 방지하며, 잠재적인 위협을 포착할 수 있습니다. 또한 입장 과정을 가속화하고 보안을 강화하며 부정 승차를 줄일 수 있습니다.

Link to this sectionAI의 도움을 받아 지하철 노선 탐색하기#

지하철에 탑승한 후 역 내에서 길을 찾는 것은 특히 혼잡한 시간대에 혼란스러울 수 있습니다. AI 기반 내비게이션 시스템은 승객에게 실시간 안내를 제공하여 지하철 이동을 더 쉽게 만들 수 있습니다. 이러한 시스템은 AI 알고리즘을 사용하여 GPS, 센서, 카메라와 같은 소스에서 데이터를 분석하여 최적의 경로를 찾고 정확한 최신 방향 정보를 제공합니다. 승객은 Google Maps와 유사한 모바일 앱을 사용하여 역 내에서 승강장, 출구, 편의시설을 빠르게 찾기 위한 단계별 경로 안내를 받을 수 있습니다. AI 기반 내비게이션은 시간을 절약하고 스트레스를 줄여줍니다.

내비게이션 외에도 지하철 내 카메라 데이터와 컴퓨터 비전은 실시간으로 혼잡도를 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다. 역 전체의 카메라는 특정 구역의 승객 수를 집계하여 잠재적인 병목 현상과 혼잡 지점을 파악할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 교통 당국이 열차 운행 빈도를 조정하거나 직원을 배치하여 인파를 관리하는 등 선제적인 조치를 취하는 데 도움을 줍니다. 실제로 두바이에서는 AI를 실험적으로 사용하여 혼잡도를 40%에서 60%까지 줄이고 피크 시간대와 공공 행사 시 대기 시간을 30분으로 단축했습니다.

그림 2. 객체 탐지를 사용한 지하철 내 인원 집계.

Link to this sectionAI 지원 지하철에 승차 및 탑승하기#

승객이 열차에 탑승할 때 AI는 다양한 방식으로 여행 경험을 개선할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션 중 일부를 살펴보겠습니다:

• 접근성 지원: 객체 탐지와 같은 컴퓨터 비전 기술은 휠체어 사용자를 식별하여 열차의 가장 접근하기 쉬운 구역으로 안내할 수 있습니다. 출입문 닫힘 프로세스 또한 승객이 안전하게 탑승할 수 있도록 추가 시간을 허용하도록 수정될 수 있습니다.
• 맞춤형 안내 방송 및 광고: AI는 열차 내 승객 구성과 시간대에 기반하여 맞춤형 안내 방송 및 광고를 제공하는 데 사용될 수 있습니다.
• 빈 열차 확인: 지하철 네트워크의 마지막 역에서 컴퓨터 비전을 사용하여 승객이 열차 내에 남아 있지 않은지 확인하는 “빈 열차 확인”을 수행할 수 있습니다.
• 방치된 수하물 관리: 수하물이 방치될 경우, 컴퓨터 비전이 이를 탐지하여 승강장 화면에 해당 물품을 표시할 수 있습니다. 이를 통해 승객은 자신의 물품을 쉽게 찾을 수 있습니다.

지하철 열차 자체도 AI 기반으로 운영될 수 있습니다. 완전히 자율주행하는 열차는 승무원 없이 안전하게 운행할 수 있습니다. 이 AI 기반 열차는 실시간 의사결정을 위한 고급 알고리즘과 장애물을 감지하고 안전하게 운행하기 위한 센서를 사용합니다. AI 기반 지하철은 인건비를 절감하고, 더 나은 서비스 품질로 더 많은 승객을 수용할 수 있는 유연성을 제공하며, 일관된 정시성을 보장하고, 가속 및 감속을 최적화하여 전력 소비를 줄입니다. 예를 들어, 호놀룰루 철도 프로젝트는 미국 최초의 완전 자율주행 시스템입니다. 이 시스템은 하루 약 40,000건의 자동차 운행을 대체하여 교통 혼잡과 배기가스를 줄일 것으로 기대됩니다.

그림 3. 이탈리아 밀라노의 무인 지하철.

Link to this section지하철역에서 나가는 승객 모니터링에 AI 사용하기#

다양한 역을 통해 얼마나 많은 사람이 나가는지 모니터링하는 것은 지하철 흐름을 효율적으로 관리하는 데 필수적입니다. Ultralytics YOLOv8과 같은 AI 모델은 이 과정에서 핵심적인 역할을 합니다. YOLOv8은 객체 추적을 지원하며 실시간으로 여러 객체를 식별하고 따라가는 데 사용할 수 있어 혼잡한 지하철 시스템에 적합합니다. 역 곳곳에 설치된 카메라의 비디오 피드를 분석함으로써, YOLOv8은 나가는 승객 수를 집계하고 움직임을 추적하며 혼잡 패턴을 파악할 수 있습니다.

지하철 출구 너머로도 AI를 라스트 마일 연결 솔루션에 통합할 수 있습니다. AI 기반 자전거 공유 정류장, 차량 호출 서비스 및 셔틀 서비스는 승객이 역을 더 쉽게 떠날 수 있도록 합니다. 실시간 데이터를 분석함으로써 AI는 수요와 서비스 가용 시간을 예측할 수 있습니다. 이 기술은 또한 현재 교통 상황과 개인의 선호도에 기반하여 최적의 경로와 교통 수단을 제안할 수 있습니다. 결과적으로 승객은 역을 나설 때 가장 적합한 교통 옵션을 빠르게 이용할 수 있어, 대기 시간을 줄이고 여정을 더 편리하게 만들 수 있습니다.

Link to this section배후의 AI: 지하철 선로 유지보수#

승객으로서 우리는 종종 지하철 여정 뒤에서 일어나는 복잡한 과정을 간과합니다. AI는 특히 선로 점검 및 유지보수와 같은 배후 작업에서 매우 중요합니다. Duos Technologies Railcar Inspection Portal (RIP)와 같은 시스템은 이러한 AI 기반 접근 방식을 잘 보여줍니다. RIP는 AI 알고리즘을 사용하여 시속 125마일이 넘는 속도에서도 몇 초 만에 모든 열차 칸의 360도 이미지를 캡처하고 분석합니다. 이러한 엣지 기반 AI 시스템은 문제를 감지하고 60초 이내에 유지보수 담당자에게 알립니다. 지속적인 모니터링을 통해 잠재적인 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.

에너지 관리와 최적화는 흔히 알려지지 않은 지하철 내 AI의 또 다른 활용 사례입니다. 예를 들어, 마드리드 지하철(Metro de Madrid)은 AI 기반 시스템을 사용하여 환기 에너지 비용을 25% 절감하고 연간 CO2 배출량을 1,800톤 줄였습니다. 연간 최대 80기가와트시의 에너지를 소비하는 891개의 환기 팬을 운영하는 이 시스템은 꿀벌 군집의 먹이 탐색 행동에서 영감을 얻은 최적화 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 기온, 역 구조, 열차 운행 빈도, 승객 부하, 전기 가격과 같은 요소를 고려하여 방대한 데이터를 분석합니다. 과거 데이터와 시뮬레이션 데이터를 모두 사용하여 각 역에 가장 적합한 균형점을 예측하고 달성하며, 머신 러닝을 통해 시간이 지남에 따라 성능을 개선합니다.

그림 4. 마드리드 지하철의 AI 기반 환기 시스템.

Link to this section대중교통에서 AI의 장단점#

지하철 시스템에 AI를 통합함으로써 수많은 이점이 생겼습니다. 예를 들어, 지하철 시스템이 일정표를 준수하고 지연을 줄이며 더 원활한 서비스를 위해 운영을 최적화하도록 도와 효율성을 높입니다. 지속적인 모니터링을 통해 안전성 또한 향상되며, 예측 유지보수는 사고와 고장을 방지하는 데 도움을 줍니다.

하지만 지하철 시스템에 AI를 구현하는 것에는 다음과 같은 과제들이 있습니다:

• 데이터 프라이버시 우려: 승객 데이터를 수집하고 사용하는 것은 개인의 프라이버시 권리를 보호하기 위해 신중하게 관리되어야 하는 중요한 프라이버시 우려를 야기합니다.
• 기존 인프라와의 통합: AI 시스템을 기존 지하철 인프라에 통합하는 것은 복잡할 수 있으며 수정이 필요할 수 있습니다.
• 높은 구현 비용: AI 기술 구현에 드는 초기 비용이 높을 수 있으며, 이는 일부 지하철 시스템에 걸림돌이 될 수 있습니다.
• 숙련된 전문가의 필요성: AI 시스템을 성공적으로 구현하고 유지 관리하려면 숙련된 전문가가 필요하며, 이는 자원 측면에서 도전 과제가 될 수 있습니다.

이러한 과제에도 불구하고, 이러한 이점들 덕분에 AI는 지하철과 같은 현대 도시 교통 시스템에서 혁신적인 원동력이 되고 있습니다. 효율성 증가, 안전성 강화, 승객 경험 개선의 잠재력은 왜 AI 커뮤니티가 AI가 제공하는 이점을 완전히 실현하기 위해 이러한 장애물을 극복하려고 적극적으로 노력하고 있는지를 설명해 줍니다. 그러니 다음에 지하철을 탈 때는 여러분의 여정 일부가 된 AI 혁신들을 찾아보시기 바랍니다.

Link to this section교통 분야에서 AI의 미래#

역 진입부터 경로 탐색, 탑승, 하차에 이르기까지 AI는 여정 전체를 변화시키고 있습니다. AI는 운영을 최적화하고 안전을 강화하며 원활한 승객 경험을 제공합니다. 선로 유지보수와 에너지 관리를 개선함으로써 AI는 효율적이고 비용 효율적인 지하철 시스템을 보장합니다. 구현 비용과 데이터 프라이버시 문제와 같은 과제에도 불구하고, 지하철과 같은 도시 교통 시스템에서 AI의 이점은 부정할 수 없습니다. 도시가 계속 성장함에 따라 AI는 지하철 여행을 더 스마트하고 안전하며 효율적으로 만드는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.

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