지하철 기계장비 고장 예지에 수학 알고리즘 적용 

- 국가수리과학연구소-서울교통공사 업무제휴 협약 체결 -

□ 국가수리과학연구소(이하 수리연, 소장 정순영)와 서울교통공사(사장 김태호)는 지하철 기계장비 자동제어 빅데이터 분석 프로그램에 수학적 고장 예지 알고리즘을 적용하기 위해 12월 20일(목) 오후 2시 판교 메리어트 호텔에서 업무제휴 협약을 체결한다.

□ 이번 협약으로 서울교통공사는 수학·기술적 애로사항을 해결하고 수리연은 산업수학으로 공공분야 산업문제를 해결하고 산업수학의 적용 분야도 확대할 수 있을 것으로 기대된다.

□ 공사는 빅데이터에 기초한 기계장비의 고장예지를 위해 머신러닝 기법을 도입한 프로그램 고도화를 추진하는 중이다. 이 중 모터에 이상이 발생하면 평소와는 다른 전류 패턴을 보이는 것에 착안하여 모터 이상 징후를 판단하는 알고리즘 개발을 위한 수학적 분석과 검증을 지난 5월 수리연에 의뢰했다.

□ 수리연은 시계열 데이터 동기화 기법을 활용하여 기계장비 데이터를 추출하는 기법과 추출된 데이터를 기반으로 장비의 정상 작동 여부를 감지하는 딥러닝 알고리즘을 개발했다. 수리연은 이를 공사 측에 제시하였으며, 5호선 장한평역의 장비 데이터를 샘플로 검증한 결과 장비의 비정상 작동을 감지하는데 90%의 정밀도를 보여 효과적임을 확인하고 협력을 확대하기로 했다.

□ 양 기관은 이번 협약을 체결해 본격적인 협력을 추진할 예정이다. 기계 장비 고장 예측 및 감지를 위해 추가적으로 활용 가능한 수학적 데이터 분석 방법의 개발과 모든 지하철 역사의 장비에 적용할 수 있는 방안을 함께 모색해 나갈 계획이다.

 ※ 공사는 지하철 역사별 설치된 기계장비(송풍기, 공조기, 펌프, 승강기 등)의 이상 데이터 발생 시, 이를 자동으로 알려주어 사전에 고장을 예방할 수 있는 프로그램인 SAMBA를 2015년부터 운영 중에 있다.

 ※ SAMBA(Smart Automatic Mechanical Big data Analysis System_기계설비 자동제어 빅데이터 분석프로그램)란 지하철 역사에 설치된 기계장비의 IoT센서를 통해 수집된 상태정보 데이터를 분석하여 이상 징후 포착 시, 이를 알려주고 정비를 지시함으로써 고장 예방 및 불필요한 정비 소요를 방지하기 위해 개발된 프로그램이다.

□ 정순영 수리연 소장은 “이번 양 기관의 협력 사례를 통해 산업수학의 활용가치가 산업 분야 뿐 아니라 공공의 영역까지 확장될 수 있음을 증명하는 좋은 계기가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

□ 김태호 서울교통공사 사장은 “이번 업무협약이 양 기관의 공동 발전과 혁신 역량 강화뿐만 아니라 지하철 시설물의 안전을 확보하고 서비스 향상을 위한 밑거름이 되길 기대한다”고 밝혔다.