철도 운영에서 컴퓨터 비전이 실시간 모니터링과 자동 검사를 통해 어떻게 안전성, 유지 관리 및 효율성을 개선하는지 살펴보세요.
철도는 지상 교통 시스템의 핵심입니다. 전 세계적으로 100만 킬로미터가 넘는 노선을 따라 철도망이 광활한 지역에 걸쳐 도시, 산업, 그리고 지역 사회를 연결합니다. 이러한 시스템이 확장되고 수요가 증가함에 따라, 안전과 효율성을 보장하는 것은 단순한 수동 점검 및 모니터링 이상의 의미를 지닙니다.
최첨단 솔루션의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 예를 들어, 시각 데이터 처리를 담당하는 인공지능(AI) 의 한 분야인 컴퓨터 비전은 다양한 철도 운영을 효율화하는 데 활용되고 있습니다.
비전 지원 시스템은 카메라와 Ultralytics YOLO11 과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 철도 운영자에게 운영 상황을 실시간으로 제공합니다. 객체 감지 및 인스턴스 분할과 같은 작업을 통해 다음과 같은 모델이 제공됩니다. YOLO11 선로, 플랫폼, 터널, 기차 내부를 분석하여 물체, 사람 또는 위험을 감지할 수 있습니다.
누군가 플랫폼 가장자리에 너무 가까이 서 있거나 선로에 파편이 나타나는 상황을 생각해 보세요. Vision AI는 이를 실시간으로 감지하고 알림을 보내 역무원들이 신속하게 대응하고 잠재적 위험이 지연이나 사고로 이어지는 것을 방지할 수 있도록 합니다. 또한, 항상 감시하기 어려운 구역을 모니터링하여 직원들을 지원합니다.
AI와 컴퓨터 비전 도입이 증가함에 따라, 더 많은 도시들이 철도 운영을 더욱 안전하고 효율적으로 만들기 위해 Vision AI를 활용하고 있습니다. 이 글에서는 철도 운송 워크플로에 Vision AI가 전 세계적으로 어떻게 적용되고 있는지 살펴보겠습니다. 시작해 볼까요?
철도망에는 실시간으로 모니터링해야 하는 많은 이동 부품이 포함됩니다. 기존에는 역무원이 담당하던 작업을 이제 AI를 통해 자동화할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 모델은 다음과 같습니다. YOLO11 역 운영자가 철도 기능을 더욱 면밀히 감시하고 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
특히, 컴퓨터 비전 작업은 카메라의 시각적 입력을 사용하여 이러한 모델이 수행하도록 훈련될 수 있는 특정 기능을 의미합니다. 철도 운영을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 주요 작업은 다음과 같습니다.
인스턴스 분할: 이미지의 각 픽셀을 미리 정의된 범주로 분류하는 데 중점을 둡니다. 철도 인프라 모니터링에서는 균열, 부식 또는 마모와 같은 특징을 식별하여 선로, 플랫폼 및 기타 표면의 상태를 평가하는 데 사용할 수 있습니다.
비전 기반 모니터링은 일반적으로 보안 및 감시와 관련이 있지만, 철도 시스템은 Vision AI를 단순한 보안 작업 이상의 용도로 활용합니다. Vision AI는 운영 개선, 안전 강화, 그리고 네트워크 전반의 전반적인 시스템 관리 지원에도 중요한 역할을 합니다.
대중교통에서 Vision AI를 사용하는 주요 이점은 실시간으로 작업하여 역 직원에게 잠재적인 문제를 미리 파악하는 데 필요한 시기적절하고 유용한 정보를 제공할 수 있다는 점입니다.
컴퓨터 비전이 철도가 더욱 정밀하고 통제력 있게 운영하는 데 어떻게 도움이 되는지에 대한 몇 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다.
유럽의 철도 교통량이 지속적으로 증가함에 따라 안정적인 인프라 모니터링의 필요성이 더욱 중요해졌습니다. 안전하고 원활한 운행을 위해서는 선로의 마모, 손상, 정렬 불량 여부를 정기적으로 점검해야 합니다. 여기에는 수천 킬로미터에 달하는 선로를 점검하여 결함의 조기 징후를 찾아내고, 이로 인해 막대한 비용이 발생하는 운행 중단이나 사고가 발생하기 전에 이를 확인하는 작업이 포함됩니다. Vision AI는 이러한 점검 프로세스를 자동화하고 개선하는 효과적인 방법을 제공합니다.
예를 들어, 철도망이 수천 킬로미터에 걸쳐 뻗어 있는 네덜란드에서는 선로를 지속적으로 모니터링하고 유지하는 것이 엄청난 작업입니다. 수동 검사도 여전히 중요하지만, 시간이 오래 걸리고 노동 집약적이며 종종 운행에 지장을 줄 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 철도 선로 상태를 실시간으로 검사하는 컴퓨터 비전 시스템이 도입되었습니다.
움직이는 열차에 장착된 카메라는 고해상도 이미지를 연속적으로 포착합니다. 이러한 이미지는 궤도 정렬 불량, 마모 또는 손상된 부품, 그리고 누락된 부품을 감지하도록 훈련된 Vision AI 모델에 의해 분석됩니다.
지속적인 자동 모니터링을 통해 점검 속도가 빨라질 뿐만 아니라 정확도도 높아집니다. 유지보수 팀은 가장 주의가 필요한 부분을 우선적으로 점검하여 불필요한 점검을 줄일 수 있습니다. 결과적으로 운영자는 일상적인 서비스를 중단하지 않고도 운영 위험을 낮추고, 지연 시간을 줄이며, 전반적인 안전을 향상시킬 수 있었습니다.
대규모 철도 프로젝트에서 현장 안전 유지는 가장 지속적인 과제 중 하나입니다. 특히 중국 우한의 도시 철도망 건설 과정에서는 활발하게 진행되는 작업 현장과 변화하는 환경으로 인해 지속적인 관리 감독이 필요했습니다.
전통적으로 안전 점검은 수동 관찰에 의존했기 때문에 사고 발생 후에야 위험을 파악하는 경우가 많았습니다. 대응 시간을 단축하고 위험을 줄이기 위해 연구진은 컴퓨터 비전을 활용한 실시간 안전 모니터링 시스템을 도입했습니다.
240대가 넘는 고화질 카메라가 건설 현장 에 설치되어 활동을 지속적으로 녹화했습니다. 영상은 AI 모델을 통해 현장에서 처리되었는데, AI 모델은 사람들이 위험 구역에 진입했을 때뿐만 아니라 주변 장비의 정지 또는 이동 여부까지 감지할 수 있습니다. 이는 실시간 위험 평가에 중요한 요소입니다. 안전하지 않은 행동이 감지되면 시스템은 현장 감독자에게 즉시 경고를 보낼 수 있습니다.
유지보수 및 안전 점검 개선 외에도, 컴퓨터 비전은 철도 선로의 침입 여부를 실시간으로 모니터링하는 데에도 활용되고 있습니다. 2023년 미국에서만 철도 관련 사망자가 995명에 달하는 등 심각한 문제입니다. 이러한 사고의 상당수는 선로 무단 접근과 관련이 있었는데, 이는 기존 모니터링 방식으로는 종종 제한적인 부분입니다.
이 문제를 해결하기 위해 미국 철도는 컴퓨터 비전 솔루션을 도입하기 시작했습니다. 이 시스템은 AI 모델로 분석된 실시간 비디오 피드를 활용하여 무단 침입 , 선로 장애, 잠재적 신호 위반 등의 사건을 감지합니다. 이러한 문제가 발생하는 즉시 이를 식별함으로써, 운행 중단이나 안전 위험에 처하기 전에 팀이 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
정해진 간격으로 진행되는 수동 검사와 달리, 컴퓨터 비전 시스템은 네트워크 전반에 걸쳐 지속적인 실시간 모니터링을 제공합니다. 위협이 감지되면 운영자에게 즉시 경고가 전송되어 신속하고 집중적인 대응이 가능합니다. 이를 통해 상황 인식이 향상되고, 신속한 개입이 가능하며, 예방 가능한 사고로 인한 지연이 줄어듭니다.
매일 수백만 끼의 식사가 기차와 역에서 준비되고 제공되며, 위생이 최우선입니다. 인도에서는 인도 철도 케이터링 및 관광 공사(IRCTC)가 세계 최대 규모의 철도 음식 네트워크 중 하나를 관리하고 있습니다.
최근까지 위생 점검은 수동으로 이루어졌기 때문에 모든 주방을 항상 모니터링하는 것이 어려웠습니다. IRCTC는 업무의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 식품 안전 관행을 실시간으로 모니터링하는 Vision AI 시스템을 도입했습니다.
이 시스템은 주방과 조리 공간의 기존 CCTV 카메라에 연결됩니다. 직원들의 손 씻지 않음, 장갑이나 헤어넷 미착용, 작업대 불결함 등 일반적인 위생 문제를 감지하도록 훈련된 AI 모델을 활용합니다.
이 시스템이 도입된 이후, 위생 기준이 개선되었고 직원들이 식품 안전을 더욱 철저히 관리하게 되면서, 절차를 확인하는 데만 집중하는 것이 아니라 식사 준비에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다.
컴퓨터 비전은 철도 시스템의 안전, 유지보수 및 일상 운영 개선에 있어 다양한 이점을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
Vision AI가 철도 운송에 가져다주는 많은 장점에도 불구하고, 이러한 시스템을 구축하고 유지하는 데는 여전히 어려움이 있습니다. 고려해야 할 몇 가지 단점은 다음과 같습니다.
철도망이 확장됨에 따라 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공하는 실시간 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 객체 감지, 구조 검사 및 실시간 알림을 활용하여 운영자가 문제에 신속하고 정확하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
AI 도구는 일상 업무를 개선하고 장기적인 유지보수 비용과 안전 위험을 낮춥니다. 이러한 도구가 발전함에 따라 AI는 철도 시스템의 효율성, 대응력, 보안성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
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