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[2024 ETRI Technology Report 8] 디지털트윈 기술로 공동구 안전 책임진다 – 정우석 재난안전지능화융합센터장

현대 사회의 재난 관리 체계는 단순히 발생한 사건에 대응하는 단계를 넘어, 데이터 중심의 예측과 예방으로 그 패러다임을 전환하고 있습니다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 행정안전부와 협력하여 국가 재난 안전 관리 정책 수립을 지원하고, 네트워크, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 등 첨단 기술을 융합한 지능형 재난 관리 솔루션을 개발 중입니다. 이는 재난이 발생한 뒤에 소요되는 막대한 사회적 비용을 사전에 차단하고, 더욱 안전한 국가 인프라를 구축하기 위한 필수적인 연구 과정이라 할 수 있습니다. 현재 집중적으로 연구되고 있는 디지털 트윈 기술은 미래의 재난 위험을 가상 세계에서 미리 시뮬레이션함으로써 최적의 의사 결정 정보를 제공합니다. 특히 국가 기반 시설인 지하 공동구에 레일형 로봇을 투입하여 실시간 점검 체계를 구축한 사례는 주목할 만합니다. 기존 인력 중심의 관리 방식이 하루 1회 점검에 그쳤다면, 로봇 도입 후에는 점검 횟수가 8회로 늘어났으며 작업 효율은 약 40배가량 향상되었습니다. 이러한 기술적 진보는 통신, 전기, 수도 등 주요 인프라의 복합적인 안전을 보장하는 든든한 버팀목이 됩니다. ICT 기반의 재난 관리 기술은 단순한 업무 효율성 개선을 넘어 사회·경제적 손실을 최소화하는 데 기여합니다. 과거 통신구 화재 사례에서 알 수 있듯이, 사고 발생 시 수천억 원에 달하는 피해가 발생할 수 있으나 지능형 예방 시스템을 통해 이를 획기적으로 줄일 수 있습니다. 도심 침수와 같은 예측 불가능한 재난에 대해서도 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 정밀한 분석이 이루어진다면 인명 피해를 예방할 수 있을 것입니다. 앞으로도 다양한 첨단 기술의 융합을 통해 지속 가능한 경제 활동이 가능한 안전한 대한민국을 만들어 나갈 것입니다.

Enhancement of DX-Based Railway Infrastructure Maintenance Systems [DX 기술 기반 철도인프라 유지보수체계 고도화 방안]

현재 철도 산업은 인구 감소에 따른 인력 부족과 시설물의 급격한 노후화라는 복합적인 과제에 직면해 있습니다. 정부의 거버넌스 체계 변화와 더불어 유지관리 및 안전관리에 관한 법규가 강화됨에 따라 관련 예산과 사회적 책임 또한 급격히 증가하고 있습니다. 이러한 시대적 흐름 속에서 기존의 인력 중심적인 관리 방식은 한계에 부딪혔으며, 예기치 못한 자연재난에 선제적으로 대응하기 위한 기술적 돌파구가 필요해졌습니다. 이에 디지털 전환을 활용한 혁신적인 유지관리 체계 구축이 철도 인프라의 미래를 결정짓는 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 철도 인프라에서의 디지털 전환은 극한의 조건 속에서 구조물의 거동을 가상 공간에서 평가하고 예측하여 현장의 최적 솔루션을 제시하는 과정으로 정의됩니다. 이를 실현하기 위해서는 BIM 모델링, 유지관리 데이터베이스, 실시간 센서 데이터 등 10가지 핵심 요소 기술의 융합이 필수적입니다. 단순히 데이터를 수집하는 것에 그치지 않고 구조 해석과 시뮬레이션 엔진을 통해 시각화함으로써, 관리자는 복잡한 물리적 환경을 디지털 환경에서 정밀하게 제어할 수 있게 됩니다. 이러한 통합적인 접근은 철도 시설의 생애주기 전반을 효율적으로 관리할 수 있는 기술적 토대를 제공합니다. 디지털 전환을 구체화하기 위한 서비스 레이어는 재난 시뮬레이션부터 자동화 점검, 자산관리 모델 구축까지 폭넓게 구성됩니다. 특히 가상 공간에서 극한의 재난 상황을 구현해 보는 시뮬레이터는 실제 현장에서 발생할 수 있는 위험을 미리 체험하고 대비책을 마련하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 수천억 원의 예산이 투입되는 법정 점검과 진단 업무를 디지털 기반으로 전환함으로써 업무의 정밀도를 높이고 인력 의존도를 낮출 수 있습니다. 이는 단순히 효율성을 높이는 것을 넘어, 세계 최고 수준의 가상 시험선을 구축하여 글로벌 협업 체계를 마련하는 비전으로까지 이어집니다. 체계적인 디지털 전환을 위해서는 무엇보다 파편화된 철도 시설 데이터를 표준화된 규격으로 관리하는 기반 마련이 시급합니다. 현재 국토교통부의 운영 규정에 맞춰 설계부터 시공, 유지관리에 이르는 전체 이력을 관리할 수 있는 BIM 기반 정보 표준 체계가 고도화되고 있습니다. 드론 촬영 이미지와 포인트 클라우드 데이터를 활용해 현장 정보를 정밀하게 취득하고, 이를 법령 기반의 관리 시스템과 연동하는 작업이 핵심입니다. 이러한 데이터의 표준화는 향후 AI를 활용한 분석과 예측의 정확도를 높이는 필수 전제 조건이 되며, 철도 인프라 운영의 투명성과 신뢰성을 보장하는 근간이 됩니다. 인공지능과 딥러닝 기술을 접목한 재난 예측 모델은 강우량과 지형 데이터를 분석하여 산사태나 침수 위험 지역을 실시간으로 표출해 줍니다. 이를 3차원 공간 정보와 결합하면 재난 영향 범위를 시각적으로 파악할 수 있어 신속한 사전 대응이 가능해집니다. 또한 BIM 모델과 정사 영상을 일대일로 매핑한 기술은 구조물의 미세한 변형까지 거시적, 미시적으로 동시에 살필 수 있는 환경을 제공합니다. 결과적으로 이러한 기술 혁신은 철도 인프라의 성능을 극대화하고 유지관리 비용을 절감하며, 추상적인 수치가 아닌 명확한 데이터를 바탕으로 안전한 철도 환경을 구현하는 데 기여할 것입니다.

재난예측

[2024 ETRI Technology Report 8] 디지털트윈 기술로 공동구 안전 책임진다 – 정우석 재난안전지능화융합센터장

한국전자통신연구원ETRI 테크놀로지 리포트

Enhancement of DX-Based Railway Infrastructure Maintenance Systems [DX 기술 기반 철도인프라 유지보수체계 고도화 방안]

한국철도기술연구원