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Digital Transformation Technologies for Subway Power Systems 전철전력 시스템의 디지털 전환기술 [철도연 창립 제27주년 국제세미나]

철도 전기시스템의 디지털 전환은 현실 세계의 방대한 데이터를 가상 공간으로 옮겨와 최적의 운영 방안을 도출하는 혁신적인 기술입니다. 이는 전철 전력과 추진 시스템을 중심으로 에너지 효율화, 안정성 향상, 유지보수 최적화, 그리고 운영 효율화라는 네 가지 핵심 목표를 실현하는 데 초점을 맞춥니다. 인공지능과 빅데이터를 활용한 상태 진단 기술은 전장품의 건전성을 실시간으로 관리하며, 융복합 에너지원 활용을 통해 미래 철도 운영의 한계를 극복하는 스마트 시스템 구축의 든든한 토대가 되고 있습니다. 에너지 효율을 극대화하기 위해 하이브리드 에너지 저장 시스템(ESS)의 가상 검증 플랫폼을 구축하고 회생 에너지 활용 시스템을 고도화하고 있습니다. 특히 인공지능 기반의 스마트 스테이션 기술은 수년간 축적된 역사 내 에너지 데이터와 공공데이터를 딥러닝으로 분석하여 조명과 냉난방 설비를 자동으로 최적화합니다. 이러한 지능형 제어 알고리즘은 전력 요금과 기상 조건에 따른 전략적 충방전을 가능하게 하며, 수소 하이브리드 철도 차량의 거동 분석과 연계되어 혁신적인 에너지 절약 효과를 창출합니다. 안정성 향상 측면에서는 전력 계통에서 발생하는 고장 전류 파형을 딥러닝 알고리즘으로 분석하여 이상 상태를 정밀하게 판별하는 기술이 도입되었습니다. 합성곱 신경망(CNN) 기술을 적용해 사고의 유형과 방향을 판단함으로써 전력망의 보호 성능을 한층 강화하였으며, 전동기 제어 기술과 전장품의 모듈화를 통해 시스템의 불안정 요소를 사전에 제거합니다. 이러한 지능형 감시 제어 기술은 노후 설비 증가에 따른 사고 위험을 최소화하고 철도 전기 인프라의 신뢰성을 확보하여 더욱 안전한 열차 운행 환경을 조성합니다. 유지보수 분야에서는 인력 중심의 수동 작업을 지능형 자동 검측 및 무인 세척 시스템으로 전환하는 기술 혁신이 활발히 진행되고 있습니다. 전차선로 지능형 자동 검측 시스템은 실시간으로 설비 상태를 파악하며, 위험도가 높은 고소 세척 작업을 로봇이 대체함으로써 작업자의 안전과 관리 효율성을 동시에 확보합니다. 또한 배터리리스 스마트 센서와 클라우드 기반 관리 시스템을 활용해 부품의 잔여 수명을 예측함으로써, 기존의 사후 정비 방식에서 벗어나 데이터에 기반한 선제적 예방 정비로의 패러다임 변화를 이끌어냅니다. 운영 효율화를 위해 지리정보시스템(GIS) 기반의 3차원 공간 정보와 디지털 도면을 통합한 관리 환경을 구축하고 있습니다. 국산 기술로 개발된 실시간 시뮬레이터는 실제 전력 계통과 동일한 속도로 상태 변화를 모의하며, 실제 장비와의 연계 실험을 통해 보호 계전기와 고장점 표정 장치의 성능을 완벽하게 검증합니다. 이러한 디지털 전환은 단순한 기술 도입을 넘어 철도 시스템 전반의 운영 방식을 혁신하고, 경제적 손실 방지와 친환경 교통 수단으로의 성장을 견인하는 선두적인 역할을 수행할 것입니다.

Digital Transformation Technologies for Subway Power Systems 전철전력 시스템의 디지털 전환기술 [철도연 창립 제27주년 국제세미나]
한국철도기술연구원
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  • 공학·기술

Session I : 보이는 소리로 만드는 디지털 혁신 / 에스엠인스트루먼트 김영기 대표

코로나19 초기, 병원 로비와 같은 다중이용시설에서 기침 소리만으로 환자를 식별하기는 매우 어려운 과제였습니다. 소리의 진원지를 정확히 파악하기 위해서는 '음향 카메라'라는 혁신적인 기술이 필요합니다. 음향 카메라는 중앙의 카메라 렌즈 주변에 100여 개의 마이크로폰을 배치하여 소리가 각 센서에 도달하는 미세한 시간 차이를 계산합니다. 이를 통해 소리의 진원지를 시각적인 등고선 형태로 나타내어, 누가 어디서 기침을 했는지 실시간으로 추적하고 기록할 수 있게 함으로써 소리를 눈으로 볼 수 있는 새로운 세상을 열었습니다. 이 기술은 자동차 산업에서도 큰 성과를 거두었습니다. 전기차 시대로 접어들며 엔진 소음이 사라지자 오히려 실내의 미세한 잡소리에 민감해진 소비자를 위해 음향 카메라는 소음의 위치를 정확히 짚어냈습니다. 또한 육안으로 확인이 어려운 가스 누출이나 전기 방전 시 발생하는 초음파 영역의 미세한 소리를 포착해 시각화함으로써 산업 현장의 안전을 지키는 데 기여하고 있습니다. 기존의 수동 점검 방식과 달리 넓은 영역을 한눈에 스캔하여 효율적인 유지보수를 가능하게 한 점이 기술적 혁신의 핵심이라고 할 수 있습니다. 소리를 데이터화하여 분석하는 과정에는 인공지능 기술이 핵심적인 역할을 수행합니다. 소리를 시간과 주파수라는 두 축을 가진 이미지 형태인 '스펙트로그램'으로 변환하면 딥러닝 모델이 그 특징을 정교하게 학습합니다. 이는 고음과 저음에 따라 달팽이관의 특정 위치가 반응하고 뇌가 이를 인지하는 인간의 청각 구조와 매우 닮아 있습니다. 이러한 메커니즘을 통해 가스 누출음과 주변 소음을 명확히 분리해내고, 전기 방전의 미세한 유형까지 파악하여 설비의 정확한 상태 진단이 가능해집니다. 앞으로 음향 카메라 기술은 네트워크 및 로봇 기술과 결합하여 더욱 광범위하게 활용될 전망입니다. 수소 충전소의 안전 관리나 기차역과 같은 공공장소에서의 비명 감지, 군 시설의 총기 사고 모니터링 등이 대표적인 사례입니다. 특히 인공지능 로봇에 음향 카메라를 탑재하면 화학 공장이나 발전소의 복잡한 배관 사이를 순찰하며 인간의 접근이 어려운 곳의 위험 요소를 스스로 찾아낼 수 있습니다. 소리 데이터가 네트워크를 통해 실시간으로 공유되는 환경은 우리 사회의 안전망을 한 단계 더 강화하는 밑거름이 될 것입니다. 현재는 KTX의 차륜 소리를 실시간으로 모니터링하여 고장을 예측하거나 울산의 화학 공장에서 가스 누출을 감시하는 등 실제 산업 실증 단계에 와 있습니다. 물리적으로 인간의 눈과 귀 사이 거리는 12cm 정도에 불과하지만, 사람들은 대개 눈으로 본 것만을 전적으로 신뢰하는 경향이 있습니다. 소리를 시각화하여 보여주는 기술은 이 좁지만 먼 '신뢰의 거리'를 좁혀가는 과정이라 할 수 있습니다. 보고 들리는 모든 정보가 일치할 때, 우리는 기술을 통해 더욱 안전하고 명확한 미래를 마주하게 될 것입니다.

Session I : 보이는 소리로 만드는 디지털 혁신 / 에스엠인스트루먼트 김영기 대표
한국과학기술정보연구원2022 미래유망기술 컨퍼런스
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