철도는 지상 교통 시스템의 핵심적인 부분입니다. 전 세계 100만 킬로미터가 넘는 철도 네트워크는 도시, 산업, 지역사회를 먼 거리에 걸쳐 연결합니다. 이러한 시스템이 확장되고 수요가 증가함에 따라 안전과 효율성을 보장하려면 수동 점검과 모니터링만으로는 부족합니다.
최첨단 솔루션은 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다. 예를 들어 시각적 데이터 처리를 다루는 인공지능(AI) 의 한 분야인 컴퓨터 비전은 다양한 철도 운영을 간소화하는 데 사용되고 있습니다.
비전 지원 시스템은 카메라와 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 철도 운영자에게 운영 상황을 실시간으로 인식할 수 있도록 합니다. 물체 감지 및 인스턴스 분할과 같은 작업을 통해 YOLO11과 같은 모델은 선로, 플랫폼, 터널, 열차 내부를 분석하여 물체, 사람 또는 위험을 감지할 수 있습니다.
누군가가 플랫폼 가장자리에 너무 가까이 서 있거나 선로에 파편이 나타나는 상황을 생각해 보세요. 비전 AI는 이를 실시간으로 감지하고 경고를 전송하여 역 팀이 신속하게 대응하고 잠재적 위험이 지연이나 사고로 이어지는 것을 방지할 수 있습니다. 또한 항상 관찰하기 어려운 구역을 모니터링하여 직원을 지원합니다.
AI와 컴퓨터 비전의 도입이 증가함에 따라 더 많은 도시에서 철도 운영을 더 안전하고 효율적으로 만들기 위해 Vision AI를 사용하기 시작했습니다. 이 글에서는 전 세계에서 철도 운송 워크플로우에 Vision AI가 어떻게 적용되고 있는지 살펴봅니다. 지금 바로 시작하세요!
철도 네트워크에는 실시간으로 모니터링해야 하는 수많은 움직이는 부품이 있습니다. 기존에 역 직원이 수행하던 작업을 이제 AI를 사용하여 자동화할 수 있습니다. YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 역 운영자가 철도 기능을 더욱 면밀히 관찰하고 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 도와줍니다.
특히 컴퓨터 비전 작업은 카메라의 시각적 입력을 사용하여 이러한 모델이 수행하도록 훈련할 수 있는 특정 기능을 말합니다. 다음은 철도 운영을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 주요 작업입니다:
인스턴스 세분화: 이미지의 각 픽셀을 미리 정의된 카테고리로 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 기본적인 보안 작업 그 이상을 위해 비전 AI를 사용합니다. 또한 운영을 개선하고 안전을 강화하며 네트워크 전반의 시스템 관리를 지원하는 역할도 합니다.
대중교통에서 Vision AI를 사용할 때 얻을 수 있는 주요 이점은 실시간으로 작업할 수 있어 역 직원이 잠재적인 문제를 미리 파악할 수 있는 유용한 정보를 적시에 제공할 수 있다는 점입니다.
컴퓨터 비전이 철도의 정밀도와 제어력을 높이는 데 어떻게 도움이 되는지 실제 사례를 살펴보겠습니다.
유럽에서 철도 교통량이 계속 증가함에 따라 안정적인 인프라 모니터링의 필요성이 중요해졌습니다. 안전하고 원활한 운영을 위해 선로의 마모, 손상, 정렬 불량 여부를 정기적으로 검사해야 합니다. 이를 위해서는 수천 킬로미터에 달하는 철로에서 결함의 조기 징후를 찾아내 비용이 많이 드는 운행 중단이나 사고로 이어지기 전에 점검해야 합니다. 비전 AI는 이 검사 프로세스를 자동화하고 개선할 수 있는 효과적인 방법을 제공합니다.
예를 들어, 철도망이 수천 킬로미터에 이르는 네덜란드에서는 선로를 지속적으로 모니터링하고 유지 관리하는 것이 큰 과제입니다. 수작업 검사도 여전히 중요하지만, 속도가 느리고 노동 집약적이며 종종 서비스에 차질을 빚을 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 시스템을 도입하여 실시간으로 선로 상태를 검사할 수 있게 되었습니다.
달리는 열차에 장착된 카메라는 고해상도 이미지 스트림을 연속적으로 캡처합니다. 그런 다음 이러한 영상은 선로 정렬 불량, 마모되거나 손상된 부품, 누락된 부품을 감지하도록 학습된 Vision AI 모델이 분석합니다.
지속적이고 자동화된 모니터링을 통해 검사가 더 빨라질 뿐만 아니라 정확도도 높아집니다. 유지보수 팀은 가장 주의가 필요한 영역에 우선순위를 지정하여 불필요한 점검을 줄일 수 있습니다. 결과적으로 운영자는 일상적인 서비스를 중단하지 않고도 운영 위험을 낮추고 지연을 줄이며 전반적인 안전성을 개선할 수 있었습니다.
대규모 철도 프로젝트에서 현장 안전을 유지하는 것은 가장 지속적인 과제 중 하나입니다. 특히 중국 우한의 도시 철도망 건설에서는 작업 현장과 변화하는 조건으로 인해 지속적인 관리 감독이 필요했습니다.
기존에는 안전 점검을 수동 관찰에 의존했기 때문에 사고가 발생한 후에야 위험을 파악하는 경우가 많았습니다. 대응 시간을 개선하고 위험을 줄이기 위해 연구원들은 컴퓨터 비전으로 구동되는 실시간 안전 모니터링 시스템을 도입했습니다.
240대 이상의 고화질 카메라가 건설 현장 곳곳에 설치되어 활동을 지속적으로 녹화했습니다. 비디오 영상은 사람이 위험 구역에 들어갔을 때뿐만 아니라 주변 장비가 정지해 있는지 또는 움직이는지도 감지할 수 있는 AI 모델을 사용하여 현장에서 처리되어 실시간 위험을 평가하는 데 중요한 요소로 활용되었습니다. 안전하지 않은 행동이 감지되면 시스템은 현장 감독자에게 즉각적인 경고를 보낼 수 있었습니다.
컴퓨터 비전은 유지보수 및 안전 점검을 개선하는 것 외에도 철도 선로의 침입을 실시간으로 모니터링하는 데도 사용되고 있습니다. 2023년에만 미국에서만 995건의 철도 관련 사망 사고가 보고될 정도로 심각한 문제입니다. 이러한 사고의 대부분은 선로에 대한 무단 접근과 관련된 것으로, 기존의 모니터링 방법으로는 한계가 있는 경우가 많습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 미국의 철도 기관들은 컴퓨터 비전 솔루션을 도입하기 시작했습니다. 이러한 시스템은 AI 모델이 분석한 실시간 비디오 피드를 사용하여 침입, 선로 장애물, 잠재적인 신호 위반과 같은 이벤트를 감지합니다. 이 시스템은 이러한 문제가 발생했을 때 이를 식별함으로써 서비스가 중단되거나 안전이 위험에 처하기 전에 팀이 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
정해진 간격으로 이루어지는 수동 검사와 달리 컴퓨터 비전 시스템은 네트워크 전반에 걸쳐 지속적인 실시간 모니터링을 제공합니다. 위협이 감지되면 즉시 운영자에게 알림이 전송되므로 신속하고 목표에 맞는 대응이 가능합니다. 이를 통해 상황 인식이 향상되고 개입이 빨라지며 피할 수 있는 사고로 인한 지연이 줄어듭니다.
매일 수백만 개의 식사가 열차와 역에서 준비되고 제공되며, 위생이 최우선시되는 곳입니다. 인도에서는 인도 철도 케이터링 및 관광공사(IRCTC)가 세계 최대 규모의 철도 식품 네트워크를 관리하고 있습니다.
최근까지 위생 점검은 수작업으로 이루어졌기 때문에 모든 주방을 항상 모니터링하기 어려웠습니다. 보다 효율적이고 신뢰할 수 있는 작업을 위해 IRCTC는 식품 안전 관행을 실시간으로 감시하는 비전 AI 시스템을 도입했습니다.
이 시스템은 주방과 음식 준비 구역에 있는 기존 CCTV 카메라에 연결됩니다. 이 시스템은 직원이 손을 씻지 않거나 장갑이나 헤어넷이 없는 경우, 불결한 작업대 등 일반적인 위생 문제를 발견하도록 학습된 AI 모델을 사용합니다.
이 시스템이 도입된 이후, 위생 기준을 개선하고 직원들이 식품 안전에 대해 더 쉽게 파악할 수 있게 되었으며, 절차 확인이 아닌 식사 준비에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다.
컴퓨터 비전은 철도 시스템의 안전, 유지보수 및 일상적인 운영을 개선하는 데 있어 다양한 이점을 제공합니다. 다음은 몇 가지 주요 이점입니다:
비전 AI가 철도 운송에 가져다주는 많은 긍정적인 효과에도 불구하고 이러한 시스템을 배포하고 유지 관리하는 데는 여전히 어려움이 있습니다. 다음은 고려해야 할 몇 가지 단점입니다:
철도 네트워크가 성장함에 따라 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하는 실시간 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 물체 감지, 구조 검사 및 실시간 경고를 사용하여 운영자가 문제에 신속하고 정확하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
AI 도구는 일상적인 운영을 개선하고 장기적인 유지보수 비용과 안전 위험을 낮춥니다. 이러한 도구가 개선됨에 따라 AI는 철도 시스템의 효율성과 응답성, 보안을 향상시키는 데 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다.
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