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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.

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

KISTI | 안전하고 편리한 사회를 위한 가상 세계 구현! 슈퍼컴퓨팅 M&S 기반 디지털트윈 기술 (+가상설계센터 소개)

가상설계센터는 생활의 편의를 증진하고 산업 기술의 경쟁력을 높이기 위해 디지털 트윈 요소 기술을 개발하고 있습니다. 특히 슈퍼컴퓨터를 활용한 가상 시뮬레이션에 중점을 두고 있으며, 지난 2007년부터 수많은 제조 기업의 부품 및 공정 성능 개선을 지원해 왔습니다. 디지털 트윈은 물리적 세계를 디지털 공간에 그대로 복사하여 구현하는 기술로, 이를 완성하기 위해서는 모델링과 시뮬레이션, 즉 M&S가 필수적입니다. 대규모 공학 계산을 처리하는 슈퍼컴퓨터 기반의 M&S는 제품 설계 단계에서 성능을 최적화하고 개발 비용과 시간을 획기적으로 줄여주는 핵심적인 역할을 수행합니다. 슈퍼컴퓨팅 M&S는 가상 공간에서 제품의 성능을 미리 검증하고 예측하는 기술로, 흔히 CAE라고도 불립니다. 자동차, 선박 등 모든 제조업 분야에서 안전도와 정확도를 예측하는 데 널리 활용되고 있습니다. 여기에 실시간 데이터 분석 기술인 디지털 트윈이 결합되면 설비의 고장을 예측하거나 에너지 효율을 최적화하는 일이 가능해집니다. IoT 센서나 정보 기술 자원의 빅데이터만으로는 해결하기 어려운 복잡한 문제들을 M&S 데이터 분석을 통해 정교하게 풀어낼 수 있습니다. 이러한 융합 기술은 제조 산업뿐만 아니라 우리 삶의 질과 직결된 다양한 공공 인프라 분야로 그 범위를 확장해 나가고 있습니다. M&S 기술은 전처리, 해석, 후처리의 세 단계를 거쳐 완성됩니다. 전처리 과정에서는 대상 제품의 3D 형상을 정교하게 구현하고 해석에 필요한 격자를 생성하며 다양한 물리적 조건들을 입력합니다. 이어지는 해석 단계에서는 고성능 슈퍼컴퓨터를 활용하여 복잡한 수치 계산과 통합 해석을 수행하게 됩니다. 마지막 후처리 단계에서는 도출된 방대한 계산 결괏값을 조합하여 시각적인 이미지나 동영상으로 제작함으로써 분석의 편의성을 높입니다. 이러한 체계적인 과정을 통해 가상 공간에서의 정밀한 검증이 가능해지며, 이는 머신러닝이나 딥러닝과 같은 인공지능 기술과 결합되어 더욱 강력한 분석 도구로 진화합니다. 최근에는 인공지능 기반의 폐수 처리 시설 통합 관리 기술 개발에 주력하고 있습니다. 이 사업은 M&S와 인공지능 기술을 결합하여 하수 및 폐수 처리장에서 발생하는 악취와 에너지 소모 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 슈퍼컴퓨터와 M&S 데이터를 토대로 탈취탑의 성능을 예측하고 탈취제 살포를 최적화하며, 악취가 대기로 확산되는 모델을 개발하고 있습니다. 3D 모델링부터 IoT 센서 연동까지 아우르는 이 기술은 실제 대덕산단 폐수 처리장에 적용될 예정입니다. 이를 통해 지역 사회의 고질적인 문제를 해결함은 물론, 설비 가동률을 개선하고 운영 비용을 대폭 절감하는 경제적 효과까지 기대하고 있습니다. 국내 제조 경쟁력을 강화하기 위해 지난 15년 동안 중소기업의 M&S 활용을 적극적으로 지원해 왔습니다. 기술 도입의 장벽이 되는 고가의 하드웨어와 소프트웨어 문제를 해결하고자 오픈소스 기반의 M&S 소프트웨어인 'HEMOS'와 슈퍼컴퓨터 연계 플랫폼인 'HEMOS-Cloud'를 개발하여 제공하고 있습니다. 덕분에 기술력이 부족한 기업들도 완성도 높은 제품을 개발할 수 있는 토대가 마련되었습니다. 앞으로도 슈퍼컴퓨팅 M&S와 인공지능 기술을 융합하여 제조 분야를 넘어 발전소, 양식장 등 사회 전반의 디지털 트윈 생태계를 구축해 나갈 계획입니다. 이를 통해 더 편리하고 안전한 미래를 만드는 데 기여하고자 합니다.

KISTI | 안전하고 편리한 사회를 위한 가상 세계 구현! 슈퍼컴퓨팅 M&S 기반 디지털트윈 기술 (+가상설계센터 소개)
한국과학기술정보연구원
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