현대로템은 지난 2018년 스마트 유지보수 체계 구축을 위한 연구개발에 착수해 지금의 상태 기반 유지보수(Condition Based Maintenance, CBM)와 예측 유지보수(Predictive Maintenance)가 가능한 실시간 열차 모니터링 및 빅데이터 분석 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기술을 활용해 각종 센서와 데이터 수집 장치에 연결된 뒤, 철도차량의 정보를 수집하고 이를 실시간으로 분석한 후, 곧바로 필요한 조치를 취할 수 있어 스마트한 열차 운영 및 유지보수가 가능하다. 기존에 주기적으로 유지보수를 수행하던 방식의 단점을 극복하고, 차량 정비 주기를 최적화해 유지보수 비용 또한 절감할 수 있게 해준다. 철도차량의 유지보수 비용은 차량을 도입한 순간부터 폐기 때까지 발생하는 비용의 약 30%를 차지하기 때문에 이를 절감하는 것은 무엇보다 중요하다고 할 수 있다.

실시간 진단 모니터링 플랫폼, 열차의 빅데이터를 한눈에

각종 센서와 사물인터넷, 그리고 5G 무선 네트워크의 발전 덕분에 열차의 운행∙고장 정보뿐만 아니라 상태 정보 등 대량의 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 환경이 구축됐다. 물론 중요한 건, 방대한 양의 데이터를 사용자가 이해 및 활용 가능한 형태로 전처리하고 분석해 시각화하는 작업이다. 이를 위해 현대로템은 클라우드 기반의 열차 빅데이터 분석 및 데이터 시각화 플랫폼을 개발했다.

실시간 열차 모니터링 및 빅데이터 분석 플랫폼은 철도차량에서 수집한 빅데이터를 활용해 사용자(운영 및 유지보수 담당자)의 업무를 지원하는 솔루션이다. 열차의 운행∙고장 정보와 주요 장치의 상태 정보를 실시간으로 제공하며, 열차 운행 정보는 운영 계획 수립 및 운영 관리에 사용하고, 고장 정보는 열차의 유지보수 계획 수립에 활용한다. 그리고 이 같은 정보는 유지보수 점검 결과와 함께 분석돼 열차에 발생할 수 있는 잠재적 고장 식별에 쓰인다. 따라서 효율적인 유지보수 시기를 계획할 수 있다. 더불어 열차의 결함과 고장이 감지되면 플랫폼 화면과 이메일, 또는 문자 메시지를 통해 관제 운영자 및 유지보수 담당자에게 알려준다.

알람을 통해 결함과 고장을 확인한 운영자는 운전자와 함께 필요한 조치를 효율적으로 진행할 수 있다. 이례적으로 갑자기 발생한 고장의 경우에도 그동안 수집한 고장 조치에 대한 데이터가 있어 보다 신속한 대응이 가능하다. 또한, 유지보수 담당자는 결함 및 고장이 발생하기 전 미리 열차 상태를 진단하고, 운행 종료 후 열차가 기지로 돌아오는 동안 정비를 준비해 도착 즉시 고장∙예방 수리를 실시해 열차의 가용성을 극대화시킬 수 있다.

공항철도에 시범 적용된 빅데이터 분석 플랫폼

부산 도시철도에 적용될 실시간 열차 진단 모니터링 플랫폼

현대로템이 개발한 실시간 열차 모니터링 및 빅데이터 분석 플랫폼을 이용하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다. 첫째는 부품의 잔존 수명을 예측해 실제 교체 주기를 연장하고, 이로써 유지보수 비용을 절감하는 것이다. 둘째는 고장 및 사고 이력 추적 관리를 통해 이상 빈도를 분석하고, 이를 활용해 예방 검수를 적기에 수행해 열차 내구성을 향상한다. 그리고 마지막은 다종의 열차 및 시설물에 대한 모니터링 및 분석을 위해 클라우드를 포함한 유연한 서버 인프라를 구축하는 것이다.

이를 위해 현대로템은 지난해 주요 장치의 상태를 진단하는 로직과 알고리즘 개발을 시작했으며, 데이터 시각화를 통해 솔루션의 완성도를 높였다. 아울러 시각화 과정에서 시스템 수행 목표(Use case) 분석을 통해 사용자 별 맞춤 구성과 디자인도 고려했다. 무엇보다 현대로템의 실시간 진단 모니터링 솔루션은 웹 기반으로 운영돼, 데이터 수집을 할 수 있는 인프라만 구축하면 어떠한 열차 및 시설물에도 적용 가능하다는 것이 강점이다.

빅데이터 분석 솔루션, 클라우드 기반으로 안정적인 운영을 지원하다

현대로템의 빅데이터 분석 플랫폼은 가상의 저장 공간인 클라우드 기반이다. 클라우드는 물리적인 서버처럼 하드웨어 손상으로 인한 데이터 손실 위험이 없으며, 저장 공간의 한계 같은 제약도 적어 데이터 저장과 보관을 위한 비용을 낮출 수 있다. 이를 위해 현대로템은 네이버 클라우드와 함께 클라우드 내에 데이터베이스를 구축한다. 이에 앞서 사용자의 요구가 있을 경우를 대비해 물리적인 서버 단독으로 운영하는 플랫폼 서비스도 개발했다.

현대로템은 데이터 보안과 접근성 및 편의성 향상을 위해 클라우드를 분산 배치하는 엣지 클라우드 컴퓨팅(Edge Cloud Computing)도 적용할 예정이다. 클라우드 기반의 상태 기반 유지보수 시스템이 사용자(유지보수자) 입장에서의 유지보수 서비스를 위한 것이라면, 엣지 클라우드 형태는  승객을 위한 서비스도 제공할 수 있다. 가령, 스마트폰의 애플리케이션을 통해 탑승 위치나, 승객 혼잡도 등의 정보를 실시간으로 확인할 수 있다. 아울러 현대로템은 ‘실시간 고효율 운전자 지원 시스템’에도 클라우드 데이터베이스 기술을 활용하고 있다. 이는 열차 상태 정보 외에 선로 정보를 활용해 열차의 가장 효율적인 운행 패턴을 제안해주는 솔루션이다.

클라우드 기반의 빅데이터 분석 솔루션 및 실시간 모니터링 진단 솔루션을 적용한 현대로템의 스마트 유지보수 체계는 고장 및 예방 정비 비용을 점직적으로 줄이고, 철도차량의 가용성을 높이기 위해 반드시 필요한 솔루션이다. 현대로템은 여기에 4차 산업혁명을 대표하는 빅데이터와 클라우드 기술까지 더해 시스템을 고도화했다. 최적화된 서비스를 제공하기 위해서다.

클라우드 기반으로 신규 시스템을 구축하면 도입, 구축, 검증 등 전체 사업 기간을 기존 대비 최대 85%까지 단축할 수 있다. 이처럼 현대로템은 서비스 운영자를 비롯해 승객들에게도 보다 나은 교통 환경을 제공하기 위해 스마트 유지보수 관련 기술 개발을 이어 나갈 계획이다. 따라서 향후 국내뿐만 아니라 해외 철도 시장에서도 현대로템의 활약이 두드러질 것으로 기대된다.