이재혁 에스넷시스템 상무
이재혁 에스넷시스템 상무
이재혁 에스넷시스템 상무
4차 산업혁명의 기반을 이루는 IT 기술의 특성을 한 마디로 정의하면 '스마트'다. 3차 산업혁명에서 '정보화'를 키워드로 데이터를 이용한 '산업기반 혁신'에 집중한 것에서 나아가 정보화 데이터가 IoT(사물인터넷) 기술을 만나 범위가 획기적으로 확장된 것이다. 이는 통신기술의 발전으로 정보의 송수신이 실시간 수준으로 발생하고, 이때 적재되는 빅데이터를 활용한 인공지능 기반의 정보 서비스를 구성하는 것으로 이해할 수 있다. 결국 업무의 스마트화는 다량의 정보를 빠르게 처리함으로써, 일하는 방식을 획기적으로 변화시킬 수 있을 것이다.

국내 철도산업에서 검수 업무는 철도운송 서비스를 하는 기관이 안정적인 서비스를 제공하기 위해 철도 차량에 대한 일상적 조치활동을 수행하는 것을 의미한다. 그동안 철도 검수는 차량 운영 시간과 운행 거리에 따른 주기별 검수 방식으로 이뤄졌다. 이는 진보한 IT기술을 활용해 데이터 기반의 '스마트 검수' 방식으로 전환될 수 있다.

스마트 검수의 가치는 기존 업무에 대한 혁신이다. 단순히 저장되어 있는 정보를 제공하는 수준이 아닌, 우선적 검수 조치가 필요한 차량 및 장치를 파악하고 부품의 교환시기 결정 등에 필요한 정보를 구체적으로 제공해 이에 따른 업무 혁신이 일어나는 형태가 바람직하다.

스마트 검수는 고장 징후를 사전에 포착하고 검수 및 조치를 수행함으로써 운행 중 발생할 수 있는 서비스 장애를 사전에 차단하는 정비의 형태를 뜻한다. 이를 통해 주기별 검수에 투입되는 자원과 시간을 효과적으로 감축, 서비스의 안정성과 효율성을 동시에 향상하고 관련 비용을 절감할 수 있다.

스마트 검수 수행은 철도 서비스에서 발생하는 운행 정보, 차량 고장·정비 이력, 차상 각 장치의 상태 정보, 발생 주기 등의 원천 데이터를 통합한 후, 이를 기반으로 예지 정비 수행에 필요한 징후 분석 정보를 차량관리자에게 제공하는 식으로 이루어진다. 이를 위해서는 각 장치의 이상 징후를 예측해 표현할 수 있는 정보제공 체계를 구성해야 한다. 즉, 차량 운행 중 발생하는 정보와 장치별 고장 정보간의 연관성을 분석하여, 고장 징후의 표출이 이루어지는 정보 인자를 식별하고 징후 판단 기준에 해당하는 임계 기준을 정의해야 한다는 것이다. 이 정보체계를 완성하려면 데이터를 이용한 분석 플랫폼의 구축과 이를 통한 사용자 운영 환경이 필요하다.

분석 플랫폼은 이전에 존재하는 정보를 통합하여 장치별 이상징후 분석 정보의 구성과 함께 징후 인자의 추가 요건에 따른 정보 구성을 병행하는 형태로 구성돼야 한다. 분석 플랫폼은 IoT 기반의 데이터 서비스 엔진을 기반으로 다양한 정보 요건에 따른 분석 대상의 정보 적출, 전송, 적재를 수행할 수 있어야 한다. 그리고 적재된 정보를 분석 목적에 맞추어 정제, 통합, 조회 및 표준화할 수 있는 빅데이터 모델 관리 기술이 적용돼야 한다. 정보 간 연관성과 임계 기준을 시뮬레이션 할 수 있는 분석모델을 각종 오픈소스 기반의 AI 알고리즘을 통해 적용할 수 있는 기능적인 기반도 필요하다.

스마트 검수 요건 구성을 통해 가치를 실현하려면 사업 추진주체는 단기, 일회성 사업이 아닌 지속적, 단계적 사업으로 인식하고 추진해야 한다. 스마트 검수는 단순한 IT 기능의 개발을 통해 사용자 편의성 확보가 목적이 아닌, 기존 차량 관리 업무의 완전한 혁신을 통한 가치 창출이 궁극적 목표이기 때문이다. 이를 위해서는 구성되는 분석 플랫폼을 지속적으로 활용하여 도출 정보에 대한 검증, 재설계, 확장이 이루어지고 이를 통한 검수 업무의 정책적 전환이 수행되어야 한다. 즉 데이터의 초기 확정 시점부터 수년간의 반복적 학습 과정이 필요하다는 것이다.

또한, 산업 전문 지식과 IT 신기술의 융합을 시도해야 한다. 스마트 검수를 위한 분석 정보의 구성은 기존 전문지식과 경험의 제한을 넘어 인간의 경험과 지식을 초월하는 정보 인자 간 연계성을 찾아냄으로써, 과거에 이루어내지 못한 가치를 실현하는 것이다. 이를 위해서는 딥러닝 등 AI 기반의 IT 기술을 기존 산업의 전문 지식과 융합하여 가치 있는 정보 분석모델을 구성하려는 노력이 필요하다.

데이터 주도적인 분석 기법을 활용한 철도차량 스마트 검수는 정보 혁신을 통해 전통적 업무수행 방식에서 탈피, 새로운 업무방식을 제시하는 것이다. 그에 따른 시행착오를 학습의 과정으로 승화하는 것이 성공의 핵심 요인이라는 점을 강조하고 싶다.

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