| 4차년도 |
○ 무인이동체의 철도시설물 근접을 위한 운영환경 분석○ 철도시설물 자동화 점검을 위한 무인이동체 시스템 설계○ 위성불용 및 자기장 외란 환경에 강인한 복합항법알고리즘 개발○ 철도시설물 정기점검용 무인이동체 시험평가를 위한 TB선정○ 무인이동체 취득영상 통합관리 및 상태분석 자동화 시스템 설계○ 시설물별 무인이동체 취득영상 품질 분석 및 손상진단 자동화 알고리즘 설계○ 철도시설물 유지관리 체계내 자동화 점검시스템 적용 방안 수립
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○ 공동연구기관(유콘시스템(주)):- 철도시설물 자동화 점검용 무인이동체 시스템 설계？UAV 기체부, 센서제어시스템, 이동형 관제국, 고정형 지상국 설계？자동화된 무인이동체 2기의 점검연계 운용을 위한 시나리오 및 지상관제장비 설계- 철도운영환경을 고려한 무인이동체 제어 시스템 개발？지구자기장 벡터을 이용한 지자계 외란 검출기법 개발？지자계 외란시 관성 센서를 이용한 보조 헤딩 융합 알고리즘 개발？열차풍 등 돌풍 외란에 강인한 프로펠러 가변피치 메카니즘 설계, 간이 추력시험으로 성능 비교 검증？외란에 의한 무인이동체 자세/위치 안정화를 위한 강인제어 기법 설계- 무인이동체의 3차원 자동화 운용 SW 세부 기능 개발？3차원 운용관제 SW에 제한구역 설정 기능을 추가하여 전차선 등 지장물에 대한 진입금지 기능 개발？제한구역 접근시 충돌경고 및 회피명령 생성 기능 개발？시설물별 점검을 위한 비행계획/촬영계획 기능 개발？촬영영상 및 메타데이터 저장/전송 기능 개발○ 공동연구기관(세종대학교): - 철도환경 복합항법시스템 연구 동향 조사 - 이종항법센서 선정 및 성능 분석 연구- 맵연동 복합항법 구조 및 기본 플랫폼 기준 정립- 영상정보 및 센서측정정보를 이용한 위성불용 환경 복합항법알고리즘 개발？영상정보 기반 철도 구조물 개체인식 알고리즘 연구 ？영상정보를 통합 무인이동체 항법 정보 보상 알고리즘 개발？개체 위치정보 및 맵을 이용한 확장칼만필터기반 항법오차 보상 알고리즘 개발 ？거리센서를 이용해 검출된 위치정보를 활용한 무인이동체 위치 보상 알고리즘 개발？철도 환경 위성항법 가용성 판별 기준 정립- 자기장 외란 환경에 강인한 복합 항법 알고리즘 개발？ 철도 환경에서 자기장 외란 특성 분석 및 문헌 조사？ 강성 왜곡과 약성 왜곡을 포함한 지자기 센서 측정치 모델링 연구？ 지자기 센서의 강/약성 왜곡 보상 알고리즘 개발○ 주관연구기관(한국철도기술연구원):- 무인이동체의 철도 운영환경 측정 시험 수행 및 주요 영향인자 분석？열차통과시 열차와의 이격거리별 열차풍 강도 현장계측 시험 수행？선로변 열차풍의 순간적인 크기 및 지속시간 분석？전차선 및 송전철탑 주변부의 전자기장 분포 측정 시험 수행？철도운용 환경에서 무인이동체의 통신, 제어, 항법에 영향을 미치는 주요인자 분석○ 공동연구기관(한국철도시설공단):- 무인이동체의 철도운영 환경 시험평가를 위한 Test Bed 선정？철도종합시험선로내 시험평가 위치 선정？전력설비등을 고려한 시험평가 장비 등 설치 계획 수립？시험자료 수집, 분석 등의 통합 정보처리시스템 구축 계획 수립○ 공동연구기관(소프트그래피):- 철도시설물별 무인이동체 취득영상 통합관리 및 상태분석 자동화 시스템 설계？철도시설물(철도교량, 송전철탑 등) 점검지침과 업무특성을 반영한 요구사항 분석？철도시설물별 무인이동체 영상과 도면, 손상 데이터 연계 및 통합관리 방법 정의？요구사항 및 데이터 특성을 반영한 요소기술 자동화 방법 설계, 시스템 통합 설계- 수요기관 요구분석을 위한 외관 조사망도 파일럿 S/W 개발？철도시설물 도면 변환(전개도, 지리좌표) 구축？도면을 이용한 부재별 무인이동체 취득영상 추출 → 손상진단 자동화 연구에 제공？부재별 전개도와 무인이동체 취득영상의 연계 도시？영상을 이용한 외관 조사망도 작성 및 물량산출 → 수요기관 활용을 통한 요구분석○ 공동연구기관(승화기술정책연구소):- 시설물별 무인이동체 취득영상 품질 분석？무인이동체 취득영상의 촬영정보, 외부표정요소(EO) 등으로 필터링된 영상의 품질 분석 알고리즘 개발- 외관정보를 이용한 손상진단 자동화 기술 개발？시설물별 손상유형을 학습할 수 있는 딥러닝 학습모델생성 알고리즘 개발？딥러닝 학습모델을 적용하여 손상진단을 자동화할 수 있는 알고리즘 개발○ 공동연구기관(한국철도공사):- 자동화 점검 시스템 적용을 위한 철도 유지관리 환경 분석 및 Test Bed 선정？무인이동체 운용에 따른 민원, 위험요인 등 요구사양 도출 (바람세기, 날씨, 기온 등)？무인이동체 운용을 위한 운영기관 철도시설물 유지관리체계 분석？개발 연구진의 정기점검 현장 참관회 및 점검결과 관리 및 분석방식 현황 설명회 개최？Test Bed 범위(철도교량, 송전철탑 등) 도면 자료 등 데이터 지원
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| 연구성과 |
기술적 기대성과 |
- 개발될 기술은 해외 철도운영기관(프랑스 SNCF, 미국 BNSF)들에서도 도입하려는 최신 기술로서, 신뢰성 검증 등을 통해 기술 확보에 조기 성공할 경우 경쟁업체 등이 적어 해외진출에 유리할 것으로 예상- 철도시설물 유지관리를 위한 무인이동체, 영상분석 기술에 대한 독자기술을 확보하여 철도시설물 유지관리를 위한 검측 기술 확립- 기술개발, 고급인력 양성, 접근이 취약한 철도시설물 손상점검 자동화를 통해 유지관리 효율성과 철도운영 안전성 향상에 기여- 객관적이고 지속적인 손상점검과 이력관리(시설물 도면, 무인이동체 영상 등 정기점검 자료)를 통하여 철도시설물 이상개소의 조기 파악으로 선제적 장애 예방, 체계적인 통합관리 및 열차안전운행 확보 가능- 정기점검 이력 데이터와 타 데이터(유지보수, 기상기후 등)를 연계한 빅데이터 기술의 활용 기반 마련 및 무인이동체 영상과 도면의 매핑, 손상정보 추출 자동화를 통한 점검 결과의 신뢰성 및 효율성 확보- GNSS 음영 지역에서 사용 가능한 무인이동체를 개발함으로써 실내외 환경에 모두 적용이 가능. 실시간 지자기 외란 보상 알고리즘은 다양한 지자기 외란 환경 및 실내 항법, 유도무기체계의 기술로 확대적용 가능
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| 사회 경제적 파급효과 |
○ 경제·산업적 기대효과- 유럽은 철도시설 관련 프로젝트로 3,410억 유로의 예산을 지출하고 있으며, 이중 약 1,942억 유로가 2015년~2022년까지의 시장 규모로 예상됨. 시설물 유지보수 및 개량 부분의 예산이 1,517억 유로로 가장 크며, 1,068억 유로의 시장 형성 예상- 글로벌 철도유지보수시장의 규모는 2013년 약 61.5조의 규모로 연평균 성장률 3.7%이며, 2019년 약 92조 규모로 예상됨. 이는 향후 신규 철도시장의 규모보다 커질 것으로 예상됨- 글로벌 철도 유지보수 장비 시장은 2016년 3조 4천억원에서 2021년 5조 8천억원 크기로 성장할 것으로 예측됨- 철도시설물의 유지보수 및 점검의 효율화를 위한 기술, 장비의 수요가 기하급수적으로 증가하고 있음에 따라, 무인이동체 기반 점검 자동화 기술 개발을 통한 해외 철도 유지보수 장비 시장 진출 가능- 무인이동체의 글로벌 시장은 평균 22% (2015년 248억불 -> 2020년 673억불) 성장이 예상이 되며, 국내시장도 이에 준하여 성장할 것으로 예상됨- 최근 무인이동체 업체들의 사업매출을 보면 2017년 537억원에서 2017년 2033억원에 이르고 있으며, 민간분야의 경우 지속적인 활용분야 증대로 꾸준히 매출이 증대할 것으로 보임- 외부 전파에 강인한 환경인지형 센서를 사용하기 때문에 송전철탑 및 송전선로와 같은 강한 외란이 존재하는 취약 환경에서의 점검 및 감시용 무인이동체로 활용 가능하며, 무인이동체 시장에 경쟁력을 가지고 진출하는 강소기업 육성- 프로스트앤설리번(Frost & Sullivan)의 ‘세계의 산업용 머신비전시장 분석’ 보고서에 따르면, 지난 2012년 산업용 머신비전시장의 매출이 45억 달러를 기록했고, 2013년에는 49억 달러 규모였으며, 2016년에는 67억5,000달러에 이를 것으로 예상하였으나 국내 머신비전시장은 이러한 기대에는 미치지 못하고 있음- 2018년에 이르러서는 딥러닝 기법을 활용한 영상 분석 기술이 활발히 연구되고 있으나 손상 데이터 및 정보가 부족한 실정임- 이러한 데이터 확보의 부재는 보다 정확하고 객관적인 영상분석에 대한 발전이 어려워지며 개발된 기술은 현재 시장규모의 성장과 수요에 따라가지 못하는 상황으로, 본 과제를 통해 국내 머신비전(이미지프로세싱/비주얼 인스펙션)기술을 개발하여 커져가는 머신비전 시장의 수요를 충족할 것으로 예상됨○ 사회적 기대효과- 최적의 철도 시설물 유지관리 및 점검 기술을 도입하여 시설물 사용주기의 증대 및 안전사고를 미연에 방지함으로써 시설물의 안정성 향상 및 대국민 신뢰도 제고- 연간 현장 검측 인력이 감소하고 철도 운행 안전에 기여함으로써 작업자의 현장작업 빈도를 감소시켜 작업자 사망사고 저감- 궁극적으로 안전하고 편리한 철도의 미래를 앞당김으로써 교통사고(장애) 및 체증 감소로 인한 사회적 비용 절감과 교통 환경개선, 관련 산업의 경쟁력 강화 및 활성화 등에 기여
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| 활용방안 |
- 무인이동체를 활용한 정기 검측개소의 자동점검 및 빅데이터 분석 기술을 통한 점검결과의 자동 해석 등을 통해 철도시설 유지관리에 소요되는 시간, 비용 절감 가능 - 제3차 국가철도망 구축계획('16~'25)에 따라 철도 연장은 약 5,400km까지 확충될 예정으로, 본 과제의 연구성과물을 통해 연장된 철도 노선의 효율적 유지보수 가능 - 철도 연장이 '25년까지 '16년 대비 44% 연장(3,729→5,364km)될 계획인 바, 자동화시스템 등이 지원되지 않는 인력 중심의 현 체계로는 원활한 유지보수가 어려울 것으로 예상됨 - 과제 종료 시점에 국내 철도운영기관(철도공사, 철도시설공단 등) 수요가 예상됨에 따라, 무인이동체기반 철도시설물 자동화 점검시스템을 보급하여 접근성 취약 시설물의 순회점검에 활용하게 할 계획임 - 공동연구기관(한국철도공사, 한국철도시설공단)의 실무자들에게 주기적인 사용방법의 사전교육과 피드백을 통하여 과제가 종료되는 즉시 실용화하여 활용될 수 있도록 함 - 철도운영기관 각 지역본부으로 개발 시스템 구축을 확대하고 기존 시스템 및 데이터와 연계하여 활용 - 국내 철도 운영기관을 대상으로 상품화가 이루어질 경우, 저개발 국가의 철도유지관리 주체에 대한 해외 판매를 추진하고 유럽 등으로 확대할 계획임
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