교통 분야의 AI: 지하철 시스템의 재정의

지하철은 도시 대중교통의 핵심이며 매일 수백만 명의 승객을 수송합니다. 뉴욕과 도쿄 같은 도시에서는 각각 매일 300만 명과 600만 명이 넘는 승객이 지하철을 이용합니다. 도시가 성장함에 따라 승객을 위해 지하철 시스템의 효율성과 안전성, 쾌적성을 높이는 일이 중요해지고 있습니다.

여기서 인공지능(AI)은 승차권 구매부터 열차 유지보수에 이르기까지 모든 과정을 바꿉니다. 이 글에서는 지하철을 둘러보며 AI가 여정의 각 단계를 어떻게 개선하는지, 그리고 시스템을 원활하게 운영하는 데 어떤 숨은 AI 기술이 쓰이는지 살펴보겠습니다.

대중교통의 요금 징수에서 시작되는 AI#

보통 지하철 여정은 줄을 서서 승차권을 구매하고 개찰구를 통과하는 것으로 시작합니다. AI는 이 과정을 적극적으로 간소화해 승객이 더 빠르고 편리하게 이용할 수 있도록 합니다. 예를 들어 지하철 승차권 발매 시스템에 안면 인식 기술을 사용할 수 있습니다. 혼잡한 도시에서는 승객이 실물 승차권이나 교통카드 없이도 서비스를 이용할 수 있습니다. 대신 입구에서 얼굴을 스캔해 원활하게 입장할 수 있습니다. 2019년에는 베이징이 안면 인식 시스템을 도입해 혼잡을 관리하고 출퇴근 시간대의 긴 대기 줄을 줄였습니다.

그림 1. 중국 선전 지하철의 안면 인식 시스템.

AI를 효과적으로 통합하면 매일 수백만 명의 승객이 더 편리하게 통근할 수 있습니다. AI 기반 발권 시스템은 승객 경험을 개선할 뿐 아니라 보안도 강화합니다. 이 시스템은 얼굴 데이터를 분석해 승인된 승객만 역에 들어오도록 합니다. AI는 신원을 빠르게 확인하고 무단 출입을 차단하며 잠재적 위협을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 입장 절차를 빠르게 하고 보안을 강화하며 무임승차를 줄일 수 있습니다.

AI를 활용한 지하철 노선 탐색#

지하철역에 들어선 뒤 역 안에서 길을 찾는 일은 특히 출퇴근 시간대에 혼란스러울 수 있습니다. AI 기반 내비게이션 시스템은 실시간 안내를 제공해 승객이 지하철역을 더 쉽게 이동하도록 돕습니다. 이 시스템은 GPS, 센서, 카메라 등의 데이터를 AI 알고리즘으로 분석해 최적의 경로를 찾고 정확한 최신 길 안내를 제공합니다. 승객은 Google Maps와 유사한 모바일 앱을 이용해 역 안에서 단계별 안내를 받고 승강장, 출구, 편의시설을 빠르게 찾을 수 있습니다. AI 기반 내비게이션은 시간을 절약하고 스트레스를 줄일 수 있습니다.

내비게이션 외에도 지하철의 카메라와 컴퓨터 비전 데이터는 실시간으로 군중 밀집도 모니터링에 활용할 수 있습니다. 역 곳곳의 카메라는 특정 구역의 승객 수를 세어 병목 현상과 혼잡 구역을 파악할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 교통 당국은 열차 운행 간격을 조정하거나 직원들을 배치해 군중을 관리하는 등 선제적인 조치를 취할 수 있습니다. 실제로 두바이에서는 AI를 실험적으로 활용해 혼잡도를 40%에서 60%까지 줄이고, 혼잡 시간대와 공공 행사 중 대기 시간을 30분으로 단축했습니다.

그림 2. 객체 탐지를 사용한 지하철 승객 수 계수.

AI를 활용한 지하철 승차와 이동#

승객들이 열차에 탑승할 때 AI는 여러 방식으로 이동 경험을 개선할 수 있습니다. 몇 가지 활용 사례를 소개합니다.

• 접근성 지원: 객체 탐지와 같은 컴퓨터 비전 기술은 휠체어 사용자를 식별해 열차에서 접근성이 가장 높은 구역으로 안내할 수 있습니다. 문이 닫히는 절차를 조정해 해당 승객들이 안전하게 탑승할 수 있도록 시간을 더 제공할 수도 있습니다.
• 맞춤형 안내 방송 및 광고: AI를 사용하면 열차에 탑승한 승객과 시간대에 따라 안내 방송과 광고를 맞춤화할 수 있습니다.
• 열차 내 승객 확인: 지하철 노선의 종착역에서는 컴퓨터 비전을 활용해 ‘열차 내 승객 확인’을 수행함으로써 열차에 남은 승객이 없는지 확인할 수 있습니다.
• 방치된 수하물 관리: 수하물이 방치된 경우 컴퓨터 비전으로 이를 감지하고 승강장 화면에 해당 물품을 표시할 수 있습니다. 승객은 표시된 물품을 쉽게 찾아갈 수 있습니다.

지하철 열차 자체에도 AI를 적용할 수 있습니다. 완전 자율주행 열차는 승무원 없이 안전하게 운행할 수 있습니다. AI 기반 열차는 실시간 의사결정을 위한 고급 알고리즘과 장애물을 감지하고 안전하게 운행하는 센서를 활용합니다. AI 기반 지하철 열차는 인건비를 줄이고, 서비스 품질을 높이면서 더 많은 승객을 수송할 수 있는 유연성을 제공하며, 운행 시간을 더욱 일정하게 지키고, 가속과 제동을 최적화해 전력 소비를 줄일 수 있습니다. 예를 들어 호놀룰루 철도 교통 프로젝트는 미국 최초의 완전 자율주행 시스템입니다. 이 시스템은 하루 약 4만 건의 자동차 운행을 대체해 교통 혼잡과 배출량을 줄일 것으로 예상됩니다.

그림 3. 이탈리아 밀라노의 무인 지하철.

AI를 활용한 지하철역 출구 승객 모니터링#

각 역에서 하차하는 승객 수를 모니터링하는 일도 지하철 흐름을 효율적으로 관리하는 데 필수적입니다. Ultralytics YOLOv8과 같은 AI 모델은 이 과정에서 핵심적인 역할을 합니다. YOLOv8은 객체 추적도 지원하며 여러 객체를 실시간으로 식별하고 추적할 수 있어 혼잡한 지하철 시스템에 적합합니다. 역 곳곳에 설치된 카메라의 영상 피드를 분석해 YOLOv8은 하차하는 승객을 계수하고 이동을 추적하며 혼잡 패턴을 파악할 수 있습니다.

지하철 출구 개찰구를 벗어난 뒤에는 AI를 라스트 마일 연결 솔루션에 통합할 수 있습니다. AI 기반 자전거 공유 거점, 차량 호출 서비스, 셔틀 서비스는 승객이 역을 떠나는 일을 더욱 편리하게 해줍니다. AI는 실시간 데이터를 분석해 수요와 이러한 서비스의 이용 가능 시점을 예측할 수 있습니다. 또한 현재 교통 상황과 개인의 선호도에 따라 최적의 경로와 교통수단을 제안할 수 있습니다. 따라서 승객은 역을 나서면서 가장 적합한 교통수단을 빠르게 이용할 수 있어 대기 시간이 줄고 이동이 편리해집니다.

AI의 이면: 지하철 선로 유지보수#

승객들은 지하철을 이용하는 동안 뒤에서 진행되는 복잡한 과정을 간과하기 쉽습니다. 특히 선로 점검 및 유지보수에는 AI가 중요한 역할을 합니다. Duos Technologies 철도 차량 검사 포털(RIP)과 같은 시스템은 이러한 AI 기반 접근 방식을 잘 보여 줍니다. RIP는 AI 알고리즘을 사용해 모든 열차 차량의 360도 이미지를 몇 초 만에 촬영하고 분석하며, 시속 125마일이 넘는 속도에서도 작동합니다. 엣지 기반 AI 시스템은 문제를 감지하고 60초 이내에 유지보수 담당자에게 알립니다. 지속적인 모니터링을 통해 잠재적 문제를 신속하게 파악하고 해결할 수 있습니다.

에너지 관리와 최적화는 잘 알려지지 않은 지하철 분야의 AI 활용 사례입니다. 예를 들어 Metro de Madrid는 환기 에너지 비용을 25% 절감하고 CO₂ 배출량을 연간 1,800톤 줄이는 AI 기반 시스템을 사용합니다. 연간 최대 80기가와트시의 에너지를 소비하는 환기 팬 891대를 운영하는 이 시스템은 꿀벌 군집의 먹이 탐색 행동에서 영감을 얻은 최적화 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하며, 기온, 역 구조, 열차 운행 빈도, 승객 수, 전기 요금 등의 요소를 고려합니다. 과거 데이터와 시뮬레이션 데이터를 모두 사용해 역마다 최적의 균형을 예측하고 달성하며, 머신러닝을 통해 시간이 지날수록 개선됩니다.

그림 4. 마드리드 지하철의 AI 기반 환기 시스템.

대중교통에서 AI를 활용할 때의 장단점#

지하철 시스템에 AI를 통합하면 여러 이점이 생깁니다. 예를 들어 지하철이 운행 일정을 준수하고 지연을 줄이며 운영을 최적화해 더욱 원활한 서비스를 제공하도록 지원함으로써 효율성을 높입니다. 지속적인 모니터링으로 안전성도 향상되며, 예측 유지보수는 사고와 오작동을 예방하는 데 도움이 됩니다.

그러나 지하철 시스템에 AI를 도입하려면 다음과 같은 과제를 해결해야 합니다.

• 데이터 개인정보 보호 우려: 승객 데이터를 수집하고 사용하는 일은 개인의 개인정보 보호 권리를 지키기 위해 신중하게 관리해야 하는 중대한 우려를 낳습니다.
• 기존 인프라와의 통합: 기존 지하철 인프라에 AI 시스템을 통합하는 과정은 복잡할 수 있으며 인프라 변경이 필요할 수도 있습니다.
• 높은 도입 비용: AI 기술을 도입하는 초기 비용이 높을 수 있어 일부 지하철 시스템에는 장벽이 될 수 있습니다.
• 숙련된 전문가의 필요성: AI 시스템을 성공적으로 도입하고 유지보수하려면 고도의 숙련된 전문가가 필요하며, 이는 인력 자원 측면의 과제가 될 수 있습니다.

이러한 과제에도 불구하고 AI의 이점은 지하철과 같은 현대 도시 교통 시스템을 혁신하는 원동력이 됩니다. 효율성 향상, 안전성 강화, 승객 경험 개선의 잠재력이 크기 때문에 AI 커뮤니티는 AI의 이점을 온전히 실현하고자 이러한 장애물을 극복하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 다음에 지하철을 이용할 때는 여정에 적용된 AI 혁신을 눈여겨보세요.

교통 분야 AI의 미래#

역에 들어서는 순간부터 지하철을 이용하고 내리는 순간까지 AI는 전체 여정을 바꾸고 있습니다. AI는 운영을 최적화하고 안전을 강화하며 더욱 원활한 승객 경험을 제공합니다. 선로 유지보수와 에너지 관리를 개선해 지하철 시스템을 효율적이고 비용 효율적으로 운영하도록 돕습니다. 도입 비용과 데이터 개인정보 보호 우려와 같은 과제에도 불구하고 지하철과 같은 도시 교통 시스템에서 AI가 주는 이점은 분명합니다. 도시가 계속 성장함에 따라 AI는 지하철 이용을 더욱 스마트하고 안전하며 효율적으로 만드는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.

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