딥파인-서울교통공사, AI로 트램 사고 위험 사전 감지…위례선서 실증

딥파인과 서울교통공사가 트램 운행 중 사고 위험을 사전에 감지하고 관제와 기관사 대응을 지원하는 AI 기반 안전 운영 플랫폼 개발에 착수했다. 딥파인은 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 '2026 AX혁신기업창의기술개발사업'에 선정됐으며, 딥파인과 서울교통공사는 노면전차 안전 운영 플랫폼 개발을 추진한다고 20일 발표했다.

이번 과제는 트램 선로 주변 보행자·자전거·차량 등 다양한 객체의 움직임을 AI로 분석하고, 이를 바탕으로 위험 상황을 사전에 파악하는 기술을 개발하는 것이 목표다. 연구는 지난 4월 시작됐으며, 단계평가를 거쳐 2027년 12월까지 후속 연구를 진행할 계획이다.

딥파인은 주관연구기관으로서 핵심 기술 개발을 맡는다. 딥파인은 멀티센서 기반 위험 감지·분석 기술과 3D 공간 모델링, 디지털트윈 관제 시스템, 스마트글라스 기반 기관사 지원 기술을 개발한다.

서울교통공사는 트램 운영·철도 안전 경험을 바탕으로 위험 유형과 운영 기준을 마련하고, 위례선 현장 실증을 지원한다. 이를 통해 AI 분석 결과를 관제와 기관사 대응 지원으로 연결하는 안전 운영 플랫폼 개발을 추진한다.

1차 연도 목표는 CCTV·LiDAR 등 복수 센서 데이터 융합 기반 선로 주변 위험 요소 탐지 기술 개발이다. 이 기술은 객체별 이동 궤적·속도·진행 방향을 분석해 선로 접근·선로 침범·급격한 이동 등 사고 가능성이 높은 행동을 파악하는 데서 출발한다.

이후 위험 수준은 탐지 객체 위치·선로까지 거리·이동 속도·TTC(Time to Collision)를 종합해 산정하며, 위험도는 안전·주의·위험 3단계로 구분한다. 또한 보행자·차량 동시 밀집 상황에서도 각각의 이동 경로를 추적해 객체별 위험 상황을 판단하도록 설계했다.

이렇게 분석된 위험 정보는 관제 시스템·기관사에게 전달된다. 딥파인은 스마트글라스로 위험 경고·감속 권고 등 운행 정보를 제공하고, 기관사 시야만으로 식별이 어려운 위험 요소도 센서·AI를 활용해 사전에 파악할 수 있도록 지원할 계획이다.

연구는 객체의 시간적 움직임과 공간 정보를 결합해 분석하는 방향으로 이어지며, 실제 트램 운행 구간 3차원 공간을 구현할 계획이다. 이 공간에서는 객체 위치·이동 궤적·위험 구역을 실시간으로 표시하고, 혼잡도 증가·선로 접근·비정상 이동 패턴을 위험 징후로 분석한다. 후속 연구 계획에는 시간 경과에 따른 객체 움직임·공간 정보 동시 분석과 3D 디지털트윈 기반 통합 관제 시스템 구축이 포함됐다.

현장 실증은 위례호수공원~위례역사공원 트랜짓몰 구간에서 단계적으로 진행된다. 1차 연도 과제는 멀티센서 기반 위험 감지 시스템 검증이다. 후속 단계에서는 고도화 위험 분석 기술·3D 디지털트윈 관제 시스템을 적용하고, 추가 성능 평가를 목표로 한다.

딥파인은 이 과정의 성능 목표로 위험 객체·상황 감지 정확도 95% 이상, 위험 상황 발생 후 관제 화면·스마트글라스 표출까지 0.5초 이내, 비가시권 위험 객체 포착률 90% 이상을 제시했다. 또 위례선 실증에서 확보한 기술·운영 데이터를 기반으로 플랫폼 상용화를 추진할 계획이다.

회사는 기술 적용 대상을 트램에 한정하지 않고 신규 트램 노선 외 지하철·경전철 등 도시철도, 스마트시티, 공공 안전 분야로 넓힐 방침이다. 이어 공간 인식·위험 판단·현장 대응 지원 기술의 물류·제조 등 타 산업 현장 적용도 장기 검토한다.

김현배 딥파인 대표는 트램 주변 보행자·차량 등 다양한 객체의 이동으로 사후 대응을 넘어 사전 위험 인지·예측 기술이 중요하다고 밝혔다. 또 서울교통공사와 함께 위험 인식-판단-대응 지원 연계 기술을 고도화해 안전한 대중교통 환경 조성에 기여하겠다고 밝혔다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=408445

참고자료

• https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=408445