과학 포털 iKAOS

6 Contents

Data-Driven Smart Railway Safety Management 데이터 기반의 스마트 철도안전 관리 [철도연 창립 제27주년 국제세미나]

국내 철도는 높은 여객 밀도와 세계 최고 수준의 운행 밀도를 자랑하며, 2004년 철도안전법 제정 이후 주요 사고 발생 건수는 지속적으로 감소해 왔습니다. 하지만 여전히 사고로 인한 사회적, 경제적 손실이 적지 않으며, 연간 유지관리 비용은 5조 원을 상회하는 등 국가 재정에 큰 부담이 되고 있습니다. 최근 발생한 열차 지연과 탈선 사고는 철도 안전이 국민의 일상과 경제에 미치는 영향력을 다시금 확인시켜 주었으며, 보다 효율적인 자원 분배와 근본적인 안전 강화를 위한 체계적인 변화가 필요한 시점입니다. 철도 시설과 차량의 노후화가 가속화되고 이상기후로 인한 위험 요인이 증가하면서 기존의 인력 중심 안전관리 방식은 한계에 직면했습니다. 이에 대응하여 4차 산업 기술을 활용한 ‘스마트 철도안전관리체계’ 구축이 추진되고 있습니다. 이 시스템은 전국의 철도 시설과 차량 상태를 실시간으로 모니터링하고, 수집된 데이터를 분석하여 사고의 전조 증상을 사전에 감지하는 것을 목표로 합니다. 이는 인적 오류를 최소화하고 디지털 기술을 통해 안전의 정밀도를 높이는 중요한 전환점이 될 것입니다. 디지털 전환의 핵심은 방대한 데이터와 실제 안전관리 활동을 유기적으로 연결하는 ‘세이프티 체인(Safety Chain)’ 구축에 있습니다. 기존의 안전관리는 주로 대형 사고 위주의 통계에 의존했으나, 이제는 외부로 드러나지 않았던 미세한 위험 징후인 ‘아차 사고’까지 데이터화하여 분석합니다. 사물인터넷(IoT) 센서로 포착된 현장의 신호 오작동이나 미세한 균열 정보는 인공지능(AI) 분석을 거쳐 최적의 의사결정 정보로 변환되며, 이를 통해 사고가 발생하기 전 선제적으로 대응하는 지능형 체계를 완성하게 됩니다. 해외 주요국들도 이미 철도 안전의 디지털화를 적극적으로 추진하며 가시적인 성과를 거두고 있습니다. 유럽철도국(ERA)은 통합 안전 데이터 분석을 통해 실시간 위험도 관리에 집중하고 있으며, 프랑스 국영철도(SNCF)는 빅데이터 기반의 분석 모형을 구축하여 중대 사고를 약 30% 저감하는 효과를 거두었습니다. 영국과 중국 역시 사고 전조를 수집하는 국가적 통합 시스템을 운영하며, 안전 위험 요인에 대한 정량적인 모니터링과 핵심 성과 지표 연계를 통해 안전관리의 효율성을 극대화하고 있는 추세입니다. 우리나라는 오송 시험선을 시작으로 현장 시설과 차량에 대한 실증을 거쳐 국가 통합 테스트베드를 구축하는 단계별 사업을 진행하고 있습니다. 디지털 트윈 기술을 활용한 의사결정 플랫폼은 각 운영기관의 데이터를 하나로 모아 국가 차원의 철도 안전 감독 기능을 획기적으로 강화할 것입니다. 이러한 기술적 진보는 단순히 사고를 줄이는 것을 넘어, 사회적 피해를 경감하고 국민에게 더욱 편리하고 신뢰받는 철도 서비스를 제공하는 미래 지향적인 안전 생태계를 조성할 것으로 기대됩니다.