영상정보를 활용한 도시철도 터널 내 구조물 및 시설물 이상 유무 분석 알고리즘 연구

Abstract

도심지 대규모 수송을 목적으로 건설, 운영 중인 도시철도는 그 특성상 대부분의 노선이 지하 터널로 이루어져 있으며, 도시철도 터널에는 열차 안전운행을 위한 수많은 구조물과 시설물이 존재한다. 열차 안전운행은 곧 승객의 안전성과 편리성, 정시성을 의미하며, 점검은 물론 중증 장애발견 시 신속한 유지보수가 필요하다. 최근 서울교통공사에서 효율적인 터널 내 구조물 및 시설물 점검을 위해 전동차에 카메라를 장착하여 영상정보를 획득하고, 열차가 차량기지로 입고하면 영상정보를 육안으로 점검하는 시스템을 구축하여 운영 중에 있다. 그러나 영상정보 육안점검 과정에서 인적오류 발생가능성이 높으며, 실시간으로 이상개소를 발견할 수 없는 문제로 예방형 안전관리 시스템으로는 한계점이 있다. 본 논문에서는 터널 내 영상정보를 기반으로 구조물과 시설물을 정상상태와 비교 분석하여 이상개소 조기발견 및 유지보수에 효율적으로 활용할 수 있는 알고리즘을 연구하였다. 제안한 알고리즘은 터널 내 영상정보 분석을 자동화하여 인적오류를 방지하고, 영상처리 시간 단축으로 실시간성을 확보하여 긴급한 장애에 빠른 대처가 가능하다. 또한 점검시간의 제한이 없어 열차 안전운행 보장 및 효율적인 인력운영에 기여할 수 있다. 제안한 영상분석 알고리즘을 응용하여 도시철도 뿐만 아니라 도로, 교량, 산불 감시 등 다양한 분야에 활용하여 각종 재난사고의 예방에 기여할 수 있었으면 한다.