디지털트랜스포메이션

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마약 탐지 기술의 새로운 문을 열다★디지털융합기획팀 노형욱 책임연구원★

최근 화학, 물리, 광학적 요소를 결합한 차세대 후각 센싱 기술이 비약적인 발전을 이루고 있습니다. 과거의 분석 방식은 센서가 반응하는 특정 시점의 기울기나 정점 수치 등 고정된 지표에만 의존하여 가스의 종류를 구별해 왔습니다. 하지만 새로운 분석법은 가스 노출부터 회복에 이르는 전 과정을 시계열 데이터로 파악하는 동적 패턴 분석을 도입했습니다. 이를 통해 단순한 수치 비교로는 찾아내기 힘든 데이터 사이의 복잡한 상관관계를 정밀하게 식별할 수 있게 되었습니다. 이러한 혁신적인 접근은 전처리 시간을 줄이면서도 시스템의 전체적인 분석 성능을 한 단계 끌어올리는 결과를 가져왔습니다. 성공적인 기술 개발의 이면에는 마약 탐지 데이터 부족이라는 난관을 극복하기 위한 연구팀의 헌신적인 노력이 있었습니다. 연구진은 수만 개의 데이터를 직접 수집하고 인공지능 모델을 적용하여 육안으로는 식별할 수 없는 미세한 신호 차이를 잡아내는 데 집중했습니다. 특히 56개의 센서 중 마약 성분과 밀접하게 반응하는 24개의 핵심 센서를 자동으로 선별하는 알고리즘을 개발하여 분석의 효율성을 높였습니다. 그 결과 탐지 오류율을 12.23%에서 6.97%로 대폭 낮추는 데 성공하였으며, 다양한 혼합 공기 환경에서도 변함없는 신뢰성을 입증하며 실무 적용의 발판을 마련했습니다. 현재 이 기술은 연구소 기업 설립과 기술 이전을 통해 본격적인 상용화 단계에 진입해 있습니다. 초기 단계인 마약 및 위험 물질 탐지를 넘어, 의료 현장에서 호기가스 분석을 통해 암을 진단하거나 농축산 분야에서 불법 품목의 반입을 차단하는 등 그 활용 범위가 매우 넓습니다. 연구팀은 앞으로도 플랫폼 기술을 고도화하고 국내외 기술 교류를 활성화하여 세계 최고의 후각 지능 선도 그룹으로 거듭나겠다는 비전을 가지고 있습니다. 원천 기술 확보를 기반으로 산업 발전과 사회적 가치 창출을 동시에 실현하는 것이 이들이 추구하는 궁극적인 목표입니다.

한국전자통신연구원ETRI 테크놀로지 리포트

물리학
화학
융합
공학·기술

Implementation of predictive Maintenance for Rail Infrastructure and Vehicles [철도연 창립 제27주년 국제세미나]

독일의 철도 시스템은 1994년 국영 철도 회사들의 합병과 민영화 과정을 거치며 큰 변화를 맞이했습니다. 이 과정에서 공적 권한을 가진 감독 기관의 필요성이 대두되었고, 안전 규제를 담당하는 연방철도청과 같은 기구들이 설립되었습니다. 하지만 민영화 이후 특정 연구 분야, 특히 사회적 측면이나 장기적인 기술 개발 부문에서 공백이 발생했습니다. 이를 보완하기 위해 2019년 독일 철도 교통 연구 센터(DZSF)가 공식적으로 출범하였으며, 현재는 한국철도기술연구원(KRRI)을 비롯한 국제적 파트너들과 협력하며 철도 산업의 미래를 위한 기술적 초석을 다지고 있습니다. 철도 유지보수 체계는 기술의 발전에 따라 반응형에서 예방형, 그리고 상태 기반을 거쳐 예측 유지보수 단계로 진화하고 있습니다. 과거에는 고장이 발생한 뒤 수리하거나 정해진 주기마다 부품을 교체하는 방식이 주를 이루었으나, 이는 자원의 낭비와 불필요한 비용을 발생시키는 한계가 있었습니다. 상태 기반 유지보수는 실시간 데이터를 통해 부품의 마모도를 평가하며, 예측 유지보수는 여기서 더 나아가 고도의 예측 모델을 활용해 미래의 마모 상태와 잔여 수명을 추정합니다. 이는 가장 높은 수준의 정보력을 요구하지만, 철도 운영의 효율성을 극대화할 수 있는 핵심 기술로 평가받습니다. 유지보수 전략의 핵심은 안전성, 선로 용량, 품질, 그리고 비용이라는 네 가지 요소 사이의 상충 관계를 최적화하는 데 있습니다. 안전은 타협할 수 없는 절대적인 기준이지만, 과도한 안전성 추구로 인해 운영 효율이 저하되는 것을 방지하기 위해서는 영리한 관리 체계가 필요합니다. 유지보수 비용을 절감하면서도 선로의 가용성을 높여 더 많은 열차를 운행할 수 있게 만드는 것이 예측 유지보수의 실질적인 목표입니다. 이러한 최적화 작업은 노선별 특성에 맞춰 조정되며, 데이터에 기반한 의사결정을 통해 철도 시스템 전체의 신뢰성과 경제성을 동시에 확보하고자 합니다. 현대 철도 기술은 센서와 인공지능을 결합하여 데이터 수집의 한계를 극복하고 있습니다. 과거에는 작업자가 직접 육안으로 시설물을 점검했으나, 이제는 교량이나 선로 전환기 자체가 스스로 상태를 감시하여 이상 징후를 보고합니다. 예를 들어 선로 전환기 모터의 전류 소모량을 분석하여 고장을 사전에 감지하거나, 운행 중인 차량에 장착된 카메라와 센서로 기반 시설의 마모 상태를 실시간으로 파악하는 기술이 활용되고 있습니다. 이러한 '스스로 모니터링하는 인프라'와 '진단하는 차량' 시스템은 유지보수의 정밀도를 높여 사고를 예방하는 데 결정적인 역할을 합니다. 예측 유지보수의 성공적인 안착을 위해서는 기술적 성취뿐만 아니라 조직적, 법률적 제도 개선이 뒷받침되어야 합니다. 기업 간의 데이터 공유를 촉진할 수 있는 신뢰 기반의 플랫폼을 구축하여 유의미한 정보가 적재적소에 전달될 수 있는 환경을 조성해야 합니다. 또한, 현재의 시간 중심적인 규제들이 데이터 기반의 상태 모니터링 방식과 호환될 수 있도록 법적 체계를 유연하게 조정하는 과정이 필수적입니다. 이러한 다각적인 노력이 결합될 때 비로소 철도 시스템은 더욱 지능적이고 효율적인 미래 교통 수단으로서 지속 가능한 경쟁력을 갖추게 될 것입니다.

한국철도기술연구원

융합
공학·기술

건기왕3 I 건설 기술의 미래가 된다! 디지털트렌스포메이션!

디지털 트랜스포메이션은 물리적인 정보를 디지털 환경으로 옮겨 시뮬레이션하거나 유용한 정보를 도출하는 과정을 의미합니다. 건설 기술 분야에서는 우리가 거주하는 건물이나 도시의 공간 정보를 디지털화하여 필요한 데이터를 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이는 단순한 전산화를 넘어 현실의 물리적 실체를 가상 세계로 정교하게 복사함으로써, 복잡한 도시 인프라나 건축물의 관리 효율을 극대화하는 핵심적인 기술적 전환점이라고 할 수 있습니다. 특히 정밀한 공간 데이터 구축은 현대 건설 산업의 미래를 결정짓는 필수 과제로 떠오르고 있습니다. 최근 스마트폰에도 탑재되는 라이다(LiDAR) 센서는 레이저를 이용해 공간 정보를 수집하는 핵심 장비입니다. 이 센서를 활용하면 3차원 포인트 클라우드 방식으로 공간을 재구성하여 정밀한 데이터를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 바닥 면적이나 높이, 볼륨 등의 치수 정보를 자동으로 추출할 수 있어 수작업에 의존하던 기존 방식보다 훨씬 빠르고 정확하게 실제 공간을 변환하는 것이 가능해졌습니다. 이러한 기술은 단순히 형태를 기록하는 것에 그치지 않고, 측량의 정확도를 획기적으로 높여 건설 프로세스 전반의 신뢰성을 확보하는 데 기여합니다. 수집된 데이터를 실무에 적용하기 위해서는 역설계 과정이 필수적입니다. 과거에는 사람이 일일이 도면을 그려야 했으나, 최근 개발된 자동화 기술을 이용하면 공간 정보를 더욱 손쉽게 추출할 수 있습니다. 이 과정을 통해 작업의 생산성과 품질을 높이면, 디지털 트윈 환경을 구축할 때 필요한 고품질의 공간 정보를 확보하기가 훨씬 수월해집니다. 결과적으로 현장에서 수집된 방대한 데이터를 유기적으로 연결함으로써 시설물 관리나 시뮬레이션의 정확도를 높이는 데 결정적인 역할을 수행하게 됩니다. 이러한 기술은 건설 현장의 안전성을 높이는 데에도 큰 역할을 합니다. 딥러닝 기술과 결합하여 현장 내 위험 요소나 작업자의 위치 정보를 실시간으로 파악함으로써 안전사고를 사전에 예방할 수 있기 때문입니다. 또한, 공사 장비의 동선을 가상 공간에서 미리 테스트하여 효율성을 최적화하는 것도 가능합니다. 앞으로는 스마트폰만으로도 건물의 상세 제원을 즉석에서 확인하거나 증강 현실을 통해 정보를 입체적으로 투영하는 등, 기술이 우리 일상에 더욱 깊숙이 자리 잡아 편리함을 더해줄 것으로 기대됩니다. 새로운 가치는 다양한 분야의 지식이 융합되고 통섭될 때 창출됩니다. 기술적 성취를 이루는 과정에서 주변의 사회적 이슈에 관심을 기울이고, 이를 해결하기 위해 노력하는 자세는 전문가로서 매우 중요합니다. 아울러 자신이 습득한 전문 지식을 블로그나 책 등을 통해 활발히 공유하는 문화는 개인의 성장뿐만 아니라 산업 전체의 발전을 이끄는 원동력이 됩니다. 지식을 나누고 기록하는 과정을 통해 한 단계씩 나아간다면 사회적으로 의미 있는 성과를 거두는 것은 물론, 기술 발전에 따른 혜택을 더 많은 이들과 함께 나눌 수 있을 것입니다.

한국건설기술연구원건기왕

융합
공학·기술

[2021 미래유망기술세미나] 뉴노멀 시대, 시장의 대응 방법_야놀자&야놀자 클라우드 김종윤 대표이사

디지털 전환은 이제 모든 기업의 생존을 결정짓는 핵심적인 요소가 되었습니다. 특히 코로나19 팬데믹은 이러한 변화를 앞당기는 결정적인 계기가 되었으며, 고객과 공급자 모두가 디지털 기술 없이는 사업을 지속할 수 없다는 강력한 확신을 갖게 했습니다. 이와 더불어 ESG 경영은 과거의 도덕적 선택 사항을 넘어 필수적인 생존 전략으로 부상했습니다. 환경적 기준을 충족하지 못하면 더 이상 사업을 영위할 수 없는 '좌초 자산'의 위기감이 자동차와 제철 산업을 넘어 전 산업군으로 확산되고 있으며, 거대 시장을 형성하고 있는 여행 산업 역시 이러한 변화의 흐름에서 자유로울 수 없습니다. 여행 산업은 전 세계적으로 반도체의 6배에 달하는 거대한 규모를 형성하고 있지만, 비효율적인 이동과 자원 소비로 인해 환경 보호라는 시대적 과제에 직면해 있습니다. 특정 시기에 수요가 집중되는 현상은 정보의 불균형을 초래하며 ESG 경영의 걸림돌이 됩니다. 이를 극복하기 위해서는 디지털 기술을 통한 근본적인 체질 개선이 필수적입니다. 디지털 전환은 단순히 효율을 높이는 수준을 넘어, 산업의 메커니즘 자체를 바꾸는 파괴적 혁신을 지향해야 합니다. 새로운 기술의 등장은 기존의 경쟁 구도를 완전히 재편하며 산업 전반에 급격한 변화를 몰고 올 것입니다. 파편화된 공급자와 소비자를 하나로 묶어주는 '메타 플랫폼'은 여행 산업의 고질적인 문제를 해결하는 그릇이 됩니다. 기존의 이커머스 방식이 상위 20%의 대형 사업자 위주였다면, 메타 플랫폼은 복잡한 데이터의 흐름을 통합하여 하위 80%의 소규모 사업자들도 디지털 생태계에 참여할 수 있게 합니다. 이러한 '롱테일' 전략은 단순히 수익을 높이는 것을 넘어, 더 많은 일자리를 창출하고 수요를 분산시켜 산업 전반의 가치를 높입니다. 분절된 데이터를 연결하고 자동화함으로써 비효율을 줄이는 과정은 결국 ESG가 지향하는 지속 가능한 성장과 궤를 같이하게 됩니다. 기술적 측면에서는 클라우드, 사물인터넷(IoT), 머신러닝, 블록체인과 같은 4차 산업혁명의 핵심 기술들이 유기적으로 결합되어야 합니다. 예를 들어, 분산 신원 증명(DID)을 활용하면 개인정보 유출의 위험을 획기적으로 줄이면서도 간편한 체크인을 구현할 수 있습니다. 또한 사물인터넷(IoT) 센서를 통해 자원의 사용량을 데이터화하면, 불필요한 낭비를 줄이고 새로운 순환 경제 모델을 구축하는 것이 가능해집니다. 이러한 기술들은 데이터가 전 과정에서 막힘없이 흐르게 하여, 소품종 대량 생산의 시대를 지나 개별 소비자에게 최적화된 맞춤형 서비스를 제공하는 다품종 소량 생산의 시대를 열어줍니다. 최종적으로 이러한 기술 혁신은 SaaS(서비스형 소프트웨어)를 통해 실시간 업데이트를 제공하며 전 세계 호텔과 레저 시설의 운영 효율을 극대화하는 방향으로 나아가고 있습니다. 데이터를 통해 불필요한 자원 소모를 차단함으로써 실제 환경 보호 효과를 수치화할 수 있는 단계에 이르렀으며, 이는 여행 산업의 지속 가능성을 높이는 강력한 무기가 됩니다. 결국 디지털 전환을 완수하고 ESG 가치를 실현하는 기업만이 글로벌 시장에서 도태되지 않고 살아남을 것입니다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어 일하는 방식과 문화를 혁신하여 인류의 더 나은 미래를 설계하는 거대한 여정입니다.

한국과학기술정보연구원

지구환경과학
융합
공학·기술