전기전자/정보통신

Nikkei Computer_260205호

철도 레일 영상을 통해 AI가 부식을 감지
도쿄메트로, 매년 12일간 실시해 온 조사 없애

도쿄지하철(도쿄메트로)이 NEC 및 NEC통신시스템과 공동으로 레일 영상을 통해 AI(인공지능)가 부식을 감지하는 시스템을 개발해 2025년 8월, 지요다선(千代田線)에 본격적으로 도입했다. 이 부식 감지 시스템으로 매년 약 12일간 실시해 온 심야의 상세 조사를 없앨 수 있었다고 한다.

-- AI가 직접 부식을 감지하지 않아 --
이 부식 감지 시스템은 전차 하부에 탑재된 카메라로 레일 등을 촬영하고, 그 영상을 AI가 분석하는 구조이다. 촬영된 영상이 저장된 SSD를 매월 두 번 꺼내어 그 데이터를 클라우드에 업로드한다.

클라우드에는 영상을 축적하는 데이터베이스와 부식 측정 서버, AI 처리 서버가 있다. 운용 담당자가 분석 지시를 내리면, AI 처리 서버가 레일 영상을 분석한다. 분석 결과는 데이터베이스에 다시 저장되며, 운용 담당자는 부식 측정 서버를 통해 분석 결과를 확인한다.

부식 측정 서버와 AI 처리 서버를 분리한 이유는 코스트 때문이다. 도쿄지하철의 고무카이토쿠다이키(小向得大輝)철도본부는 “종량 과금제 클라우드 서비스를 이용하고 있기 때문에 AI로 분석하는 고성능 서버를 지속적으로 사용하면 코스트가 증가한다.”라고 말한다.

부식을 감지하기 위한 시스템이지만, 부식을 직접 감지하는 것은 아니다. “부식의 크기와 형태는 다양하기 때문에 AI에게 학습시키기가 어려웠다.”(고무카이토쿠다이키철도본부)라는 이유 때문이다.

그래서 레일인지 체결 장치인지와 같은 영상 내 부품을 판별하는 AI 모델을 구축, 이를 바탕으로 레일 결함을 AI가 감지하도록 했다. 정상적인 상태와 비교하고 그 차이를 이상으로 감지하는 구조이다. 레일 위의 오염을 부식으로 판단하거나, 먼지가 쌓인 부분을 감지하지 못하는 등의 문제는 있지만, 최종적으로 분석 결과를 사람이 확인할 수 있다는 점을 고려해 “미세한 차이를 부식으로 판단하는 것으로 정했다.”(고무카이토쿠다이키철도본부)라고 한다.

도쿄지하철은 2018년경, 부식 감지 시스템 개발을 시작해 검증과 개선을 거듭한 끝에 2023년에 완성했다. 2024년에 검증 범위를 지요다선 전 구간으로 확대. 2025년 4월에 지요다선 전 구간에서 시험 운용을 개시하고, 8월에 본격적으로 도입했다.

향후에는 지요다선 외 다른 선으로도 부식 감지 시스템을 확대해 나갈 계획이다. 우선은 카메라가 탑재된 도큐(東急)전철 차량이 운용되는 한조몬(半蔵門)선, 난보쿠(南北)선, 후쿠토신(副都心)선 등에 도입하는 것을 목표로 하고 있다고 한다.

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