오송시험선에서 선로 영상을 촬영하고 있는 초소형 드론.[한국철도기술연구원 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 교량, 송전철탑 등 사람이 점검하기 어려운 철도시설물을 인공지능(AI)으로 무장한 무인 자율주행 드론이 맡는다.

한국철도기술연구원은 초소형 드론과 AI 기반의 선로 지장물 점검 자동화의 가능성을 확인하고, 드론 기반 선로 지장물(장애물) 점검 자동화 핵심기술 개발에 착수한다고 6일 밝혔다.

이번 연구는 철도 선로에 작업자를 투입하지 않고, 드론 영상과 AI 분석을 시행하여 선로 위 장애물·위험요소(지장물)를 확인하는 기술이다.

철도 선로 점검은 작업자가 선로 주변에 접근해야 하는 경우가 많아 현장 투입 부담과 안전사고 위험이 존재한다. 또한 고정형 영상 감시장치(CCTV)만으로는 터널 입구, 구조물 주변, 배수로 인접부, 절토부 등 선로변 사각지대를 연속적으로 확인하기 어렵다.

철도연은 이 연구에 본격 착수하기 전에, 초소형 드론으로 촬영한 선로 영상을 AI로 분석하고, 감지 결과를 영상·위치·시간 정보와 함께 관제 시스템으로의 연계 가능성을 개념검증을 통해 확인했다.

이 연구에서 드론을 단순 촬영 장비를 넘어 선로 위험요소를 데이터로 전환하는 이동형 점검 센서와 연계하여 활용하며, 철도연 오송시험선에 적용하여 검증할 계획이다.

터널 등 GNSS(위성항법시스템) 음영 구간까지 고려해 드론 영상 수집, AI 기반 지장물 감지, 점검 이력 관리를 하나로 연결하는 것이 핵심이다. 주요 기술은 철도 특화 드론 자율비행, AI 기반 지장물 감지 자동화, 디지털트윈 기반 이력 관리 등 3가지다.

철도연은 이 연구를 계속 확대하여 드론, 고정형 CCTV 영상, 4족 보행 로봇, 디지털트윈을 연계한 철도 피지컬 AI를 기반으로 자동화한 선로 안전확인 체계를 구축할 계획이다.

최종혁 철도연 선임연구원은 “이번 연구는 드론 영상을 AI 분석과 관제 이벤트로 연결해 작업자가 현장에 접근하기 전에 선로 위험요소를 먼저 확인하도록 지원하는 것이 핵심”이라며 “시험선과 철도 현장까지 단계적 검증을 통해 실용화까지 연계하겠다”고 밝혔다.