글, 사진 김 영 민 기자
김 기자가 찾아간 곳은 터널 모니터링 시스템이 도입된 5~8호선을 운영하고 있는 서울도시철도공사의 7호선 도봉차량기지였다. 차량기지 내에서 운행을 마치고 점검을 받고 있는 전동차량 가운데 외관이 조금은 다른 차량이 눈에 띄었다.
6개의 초고속 카메라와 1개의 실시간 동영상 카메라, IR, RFID 태그를 설치한 이 차량은 각 호선별로 1편성씩 배차돼 있으며 서울도시철도공사가 운영하는 총 152km 구간에 대해 매일 1회씩 점검을 실시한다. 시스템 도입이전에는 이러한 점검을 위해 지하철 운행종료 이후, 점검원이 디젤 모터카를 이용하거나 도보를 통해 육안으로 직접 점검을 해왔다. 하루 20시간 운행하는 지하철 특성상 점검할 수 있는 시간은 불과 3시간. 짧은 시간동안 점검, 유지·보수를 할 수 밖에 없어 이상개소가 발견됐을 경우, 유지·보수에 장시간이 소요될 수 밖에 없었다. 또한, 육안으로 점검하다보니 누락되는 곳은 물론, 교대시 정보전달이 잘 이뤄지지 않는 경우도 있어 효율성이 떨어질 수 밖에 없었다.
지난해 1월 도입된 터널모니터링 시스템은 이러한 단점을 보완한 시스템으로 주간 전동차 운행시간 동안 촬영된 영상 데이터를 비롯해, 소음, 진동 데이터를 기술관제센터로 전송, 터널내 이상개소의 정확한 파악을 가능케 했다. 기술관제센터에서 분석된 데이터는 야간 점검원에게 전달돼, 운행이 종료되는 시점에 즉시 보수를 취할 수 있어 점검시간은 물론, 유지·보수에 필요한 시간을 줄였다. 실제로 시스템 도입전후를 비교하면 터널내 시설물에 대한 이상개소의 파악이 3배가량 늘었으며 육안점검으로 확인이 어렵거나 놓칠 수 있는 부분까지 파악할 수 있게 됐다.
7개의 눈으로 이상개소 정확히 파악
어두운 터널환경과 궤도 위를 80km/h로 이동하는 전동차에서 흔들림 없이 선명한 영상을 잡아낼 수 있는 카메라는 이 시스템의 핵심이다. 터널 모니터링 시스템에 설치된 카메라는 총 7대로 중앙 하부에 장착된 카메라는 Wibro 방식을 사용, 터널내 실시간 영상을 기술관제센터로 전송한다. 이렇게 실시간 전송된 영상은 현재 전동차가 어느 지점을 향하고 있는지, 운행 중인지를 파악할 수 있으며 사고나 이상 등의 빠른 확인을 가능케 한다. 나머지 6대의 카메라는 상부 전차선을 촬영하는 카메라가 2대, 터널내 시설물 및 레일을 촬영하는 카메라가 각각 2대씩 장착돼 이상개소 파악에 사용되며 초당 15프레임에서 최대 30프레임까지 촬영이 가능하다. 이렇게 찍힌 영상데이터는 다른 데이터와 함께 전동차내 영상수집장치로 저장된다. 이들 카메라는 120만 화소로 최대 해상도 1280×960을 지원한다. 이와 함께 터널내에서 교차하는 차량의 시야를 방해하지 않고 영상촬영을 위한 조명으로 IR이 채택됐다. 6개의 IR은 카메라와 같이 설치돼 있으며 2개의 IR은 전동차량 하부에 설치돼 있다.
소음, 진동분석으로 눈에 보이지 않는 이상개소 파악
궤도 위를 달리는 전동차의 경우, 궤도의 상태가 좋지 않으면 흔들림과 소음이 심해진다. 궤도의 이상 유무를 판단하기 위해 소음, 진동감지 시스템이 장착됐다. 이를 통해 이상이 발생한 특정구간을 판별할 수 있다. 정상적인 운행에서 발생하는 소음은 80dB이하로 이를 초과하거나 전후, 좌우, 상하의 진동 데이터가 평상시의 데이터와 상이할 경우, 해당구간의 궤도이상이 있는 것으로 보고, 다른 데이터와 함께 분석해 신속한 조치를 취할 수 있다. 특히, 궤도가 S자로 꺽여있는 등의 특정 구간의 경우, 소음이나 진동이 다른 구간보다 많이 발생할 수 있는 여지가 있어 평균 데이터를 산출하고 이를 통한 이상유무를 판단한다.
2중 위치감지로 거리오차 최소화
숫자표지판 외에는 별다른 특징이 없는 터널내에서 영상데이터를 통해 이상개소가 발생한 구간을 찾기는 쉽지 않다. 이를 위해 도입된 시스템은 RFID 태그와 차륜에 설치된 레이저 타코미터로 이상개소의 정확한 위치파악에 도움을 주고 있다.
RFID 태그는 각 역사에 진입시 상하선으로 구분된 8개의 코드를 통해 구간인식을 돕는다. 이를 통해 어느 역사에 있는지를 판단할 수 있고 영상이 촬영되는 곳이 어딘지 확인할 수 있다. 또한, 차륜에 설치된 타코미터는 태그에서 확인된 위치구간에서 이동거리를 측정할 수 있도록 하고 있다. 차륜의 지름은 860mm로 한 바퀴 회전할 때 마다 2.7m를 이동하게 되며 부착된 4개의 반사판은 0.7m마다 카운트돼 저장장치에 영상 데이터와 함께 저장된다. 이를 통해 영상으로부터 얻은 이상개소의 위치를 파악할 수 있다.
이러한 위치를 확인할 때, 바퀴가 밀리거나 태그인식이 되지 않아 위치오차가 생길 수 있는 경우가 생기기도 한다. 5호선의 구간은 총 52.3Km로 구간마다 1m 씩만 오차가 생겨도 전 구간을 다 돌았을 때 45m의 거리오차가 생기게 된다. 이러한 위치오차로 효율저하를 막기 위해 1번의 점검이 끝나면 모든 데이터를 기술제어센터로 전송하고 전동차내 데이터를 리셋한다.
1회 점검 데이터 용량, 500GB 영상 최대한 압축
처음 도입당시, 터널 모니터링 시스템은 무선전송을 통한 데이터전송을 계획했었다. 하지만 초당 15프레임, 6대의 카메라에서 들어오는 데이터를 전송하기엔 도입당시의 Wibro 기술로는 역부족이였다. 이에 착안한 것이 영상수집장치로 시스템상의 영상데이터, 소음, 진동데이터와 위치정보를 저장한다. 1대의 카메라에서 저장되는 영상은 1초에 15장으로 장당 150kb 가량의 용량을 갖고 있다. 이는 영상확인에 지장이 없는 최소한의 크기로 6대에서 저장되는 이러한 데이터는 하루 500Gb에 달한다.
점검을 위한 운행이 종료되면, 영상수집장치에 저장된 데이터는 기술관제센터로 보내져 정밀분석을 하게 된다. 또한, 점검원은 Vpin이 적용된 휴대용 기기를 통해 현장에서 확인이 가능하다. 현재 5호선과 7호선에는 160GB 용량의 SSD가 3개 장착돼 있으며 구간이 다소 짧은 6호선 8호선은 80GB SSD가 3개 장착돼 있다.
종합 데이터 분석, 교차확인으로 점검효율 극대화
처음 시스템 도입당시 TF팀으로 구성됐던 기술관리센터내 시스템운영부는 각기술관리소의 역량이 높아짐에 따라, 현재는 집중정밀 점검을 담당하고 있으며 13개 기술관리소에서 보내진 데이터를 섹터별로 나눠 2일에 걸쳐 집중적으로 분석한다.
또한, 분석된 데이터는 기술관리소와 교차확인을 통해 놓친 부분은 없는지 확인해 점검의 정확성 및 효율성을 높이고 있으며 수집된 영상과 정보는 센터내 서버에 저장된 후, 사내전산망을 통해 분야별 담당자들이 분석하게 된다. 이를 통해 전차선, 궤도, 구조물 등 터널내 시설물의 이상여부를 파악할 수 있다. 기술관제센터 내 구축된 UI(사용자 인터페이스)는 터널 모니터링을 효과적으로 관리하기 위해 자체 구축된 프로그램으로 기술관리소 및 현장점검원이 휴대용 기기를 사용해 모니터링하기 위해서는 이 프로그램이 설치돼 있어야 한다.
특히, 터널 모니터링 시스템을 통해 저장된 데이터는 위치 등의 오차가 하나라도 있으면 업로드시 에러가 발생하는데 자체 개발된 UI를 통해 보정 활용하고 있다. 또한, 오차는 각종 데이터를 분석해 보완할 수 있다.
이러한 터널 모니터링 시스템은 운행 중인 전동차량을 통해 검사를 할 수 있다는 것과 현재 도입된 전동차량에 장비를 설치할 수 있는 장점을 갖고 있다. 또한, 전동차량의 검사로 장시간 운행이 불가능할 시, 예비차량이 편성돼 있다. 예비차량에는 브라켓 등이 설치돼 있어 카메라 등의 장비를 그대로 옮겨 설치할 수 있다. 고객의 안전과 효율적인 터널 관리를 위한 터널 모니터링 시스템. 아직은 초기단계로 서울도시철도에서만 운용되고 있지만 향후, 전국에서 이러한 시스템을 만나볼 수 있을 것으로 기대된다.
<글 : 시큐리티월드 편집부(sw@infothe.com)>
[월간 시큐리티월드 통권 제182호(sw@infothe.com)]
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