한국철도기술연구원(원장 한석윤)은 인천교통공사 수송차량기지에서 인공지능(AI) 기반 열차고장 예측시스템 시연회를 가졌다고 밝혔다.
열차고장을 예방하기 위해 열차종합관리시스템(TCMS)의 데이터를 활용하는 시스템입니다.
예측하는 시스템으로 한국철도연구원과 인천교통공사가 공동 개발한 것이다.
TCMS는 전동열차의 무인운행제어와 운전 및 차량검사 지원을 위한 정보관리시스템입니다.
전동열차의 각 하위시스템의 정확한 운행을 감시하고, 이상발생시 고장에 관한 데이터를 기록하는 등을 수집, 기록하는 장치이다.
AI 기반 열차 고장 예측 시스템은 센서나 기타 부품을 추가하지 않고 기존 열차 TCMS 데이터를 활용해 열차 전기 시스템에 이상이 발생하기 전에 미리 이상 징후를 감지하고 예방 조치를 취하는 시스템이다.
그것은 기술이다.
TCMS 데이터 고속변환 모듈, 인공지능 기반 예측·진단 모듈, 시각화 모듈로만 구성된다.
전기 자동차는 운행 안전성을 향상하고 운행 중단을 최소화하여 운송 및 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
이번 시연은 운영 차량 기지에서 진행됩니다.
인천 2호선 지하철 전자장치로부터 TCMS 데이터를 받아 인공지능 모델을 통한 데이터 변환과 예측, 고장 진단의 전 과정을 진행했습니다.
원종운 한국철도기술연구원 인공지능연구실장은 “지금까지 일부 전기장치에서는 고장이 발생한 사례가 없다”고 말했다.
한석윤 한국철도기술연구원장은 “예측 수준이지만 열차의 모든 장치에 고장 예측이 가능하도록 범위를 넓힐 수 있도록 연구개발을 계속하겠다”고 말했다.
도시철도를 안전하고 효율적으로 운영하기 위해서는 시스템이 핵심입니다.
” 그는 “다양한 철도인공지능 기술을 개발·적용해 보다 안전하고 효율적인 철도운송을 실현하기 위해 노력하겠다”고 말했다.
기사 출처 : 전자신문 김영준 기자
AI로 열차 고장 식별…한국철도연구원, ‘고장 예측 시스템’ 개발 한국철도연구원(원장 한석윤)이 인공지능(AI) 기반 열차 고장 예측 시스템 시연회를 가졌다고 밝혔다.
인천교통공사 수송차량기지. 본 시스템은 열차종합제어시스템(TCMS)의 데이터를 이용하여 열차고장을 예측하는 시스템으로 한국철도기술연구원과 인천교통공사가 공동 개발한 시스템입니다 www.etnews.com
