유지보수 시간 및 비용 절감 ‘안전상태 체계적 관리’ 기대
국토교통과학기술진흥원(원장 박승기, 이하 국토교통진흥원)은 한국철도기술연구원과 함께 지난 4일 드론과 인공지능(AI) 기술로 교량, 송전철탑 등 사람이 점검하기 어려운 철도시설물의 상태를 자동 점검하는 ‘철도시설물 무인 자동화 점검시스템’을 공개했다.
국토교통진흥원은 국토교통부 연구개발사업의 일환으로 기존 인력 기반 유지관리 체계의 한계를 보완하기 위해 2019년부터 드론을 활용한 접근취약 철도시설물의 정기 점검을 자동화할 수 있는 시스템 개발을 해오고 있다.
이 날 국토교통부, 철도운영기관, 관련 학회 및 연구진 등 100여명의 관계자가 참석한 가운데 개발 시스템의 철도현장 적용성과 효과를 확인했다.
세종시에 있는 철도교량 미호천교를 대상으로 2대의 철도 드론이 교량 상판의 하부, 교각 등의 상태를 점검했다.
미호천교는 현재 안전등급 보통단계인 C등급으로, 하천을 통과하고 있어 육안으로 점검하기 어려운 교량 중 하나이다.
그동안 사람이 직접 진행해 오던 교량 등의 철도시설물을 드론을 이용한 무인자동화 점검이 가능해져 안전사고 예방, 유지보수 시간 및 비용 절감, 빅데이터를 통한 교량 안전상태 체계적 관리 등의 효과가 기대된다.
개발된 시스템은 드론, 드론을 운용하는 이동형 지상관제국, 드론으로 촬영된 영상 분석을 통한 균열과 같은 손상을 자동감지하는 손상감지 소프트웨어로 구성된다.
개발된 드론은 선로에서 발생하는 강한 바람에도 견딜 수 있도록 6개의 프로펠러가 있는 헥사콥터 형식을 적용했고, 철도 전차선에서 발생하는 전자기파에도 영향을 받지 않는다.
또 3D 자율비행기술을 기반으로 여러 대의 드론이 연속적으로 철도시설물을 점검할 수 있고, 교량 하부 같은 GPS 신호가 없는 구역도 운용 가능하다.
위치제어 정밀도는 18㎝이다.
이동형 관제국에서 각 철도시설물에 특화된 점검시나리오를 드론에 전송하면 드론은 이륙, 점검 및 착륙 전과정을 자동으로 수행하며, 드론에서 촬영된 영상으로 시설물의 안전상태를 분석한다.
손상감지 소프트웨어는 드론에서 촬영된 영상을 기반으로 인공지능 알고리즘을 적용해 정밀도를 높였다. 점검 대상 철도시설물의 부위별 점검 영상 분류, 손상을 2차원 및 3차원으로 표현할 수 있어 점검자가 쉽게 손상의 위치와 정도를 파악할 수 있다.
개발된 드론은 국내 최초로 구축한 철도시설물 자동화 점검용 드론 성능평가 설비에서 성능평가를 완료해 강한 바람과 전자기파 발생 등 철도환경에서 적용성을 확인했다.
국토교통진흥원 관계자는 “이번 시연회를 통해 ‘철도시설물 무인 자동화 점검시스템’의 상용화 가능성을 보여줬으며, 향후 2023년 연구종료 후 철도현장에 보급돼 기존 점검 소요시간을 단축시켜줄 것으로 기대한다”고 밝혔다.
한국건설신문 김덕수 기자
