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서울교통공사는 2015년부터 사물인터넷(IoT)과 빅데이터로 기계설비 상태를 유지보수하는 ‘기계설비 자동제어 빅데이터 분석 시스템’ (SAMBA, Smart Automatic Mechanical Big data Analysis System)을 개발해 운영 중이다. 공사는 최근 산업혁신의 핵심으로 떠오르고 있는 ‘산업수학’을 적용해 수학‧기술적 애로사항을 해결, 이 시스템을 고도화한다고 밝혔다.
SAMBA는 지하철역사 기계장비(송풍기, 공조기, 펌프, 승강기 등)에 설치한 IoT센서를 통해 수집된 빅데이터를 분석, 이상 징후 포착 시 이를 자동으로 알려주고 정비를 지시해 고장을 사전에 예방하고 불필요한 정비소요를 방지할 수 있는 프로그램이다.
‘산업수학’은 쉽게 말해서 수학과 산업의 만남이다. 수학적 이론과 분석방법을 활용해 산업현장에서 발생하는 문제를 해결하거나 부가가치를 창출하는 활동을 일컫는다.
이와 관련해 서울교통공사는(사장 김태호)는 20일 오후 2시 판교 메리어트호텔에서 국내 유일의 정부 설립 수학연구소인 국가수리과학연구소(이하 수리연, 소장 정순영)와 업무제휴협약을 체결한다.
양 기관은 모든 지하철 역사 내 기계장비 고장예지 알고리즘에 수학적 분석방법을 추가적으로 적용할 수 있는 방안을 공동으로 모색하고, 기계설비 이외의 지하철 장비에도 수학적 분석방법을 적용해갈 예정이다.
서울교통공사는 지난 5월 공사의 의뢰로 수리연이 개발한 ‘모터 이상 징후 판단 알고리즘’을 5호선 장한평역에 시험 적용해 검증한 결과, 기계설비 자동제어 빅데이터 분석 시스템이 비정상 작동을 90%라는 높은 확률로 감지하는 것을 확인했다.
서울교통공사는 기계장비 중 모터에 이상이 발생하면 평소와 다른 전류 패턴을 보이는 것에 착안해, 모터 이상 징후 판단하는 알고리즘 개발을 위해 수학적 분석‧검증을 수리연에 의뢰했다. 수리연은 시계열 데이터 동기화 기법을 활용해 기계장비 데이터를 추출하여 추출된 데이터로 장비의 정상작동 여부를 감지하는 딥러닝 알고리즘을 개발했다.
이번 협약으로 서울교통공사는 수학적 분석기술 도입으로 기계장비 고장 예측‧감지 역량을 강화하고, 수리연은 산업수학의 적용 영역을 넓히고 공공분야 산업문제도 해결할 수 있을 것으로 기대된다.
정순영 국가수리과학연구소장은 “이번 양 기관의 협력 사례가 산업수학의 활용가치가 산업 분야 뿐 아니라 공공의 영역까지 확장될 수 있음을 증명하는 좋은 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다.
김태호 서울교통공사 사장은 “사물인터넷과 빅데이터 분석 같은 첨단기술이 적용된 고장 예방 정비 시스템에 수학적 분석방법을 더해 예측 가능성과 정밀도를 더욱 높여나가겠다”며 “이번 업무협약이 양 기관의 공동 발전과 혁신 역량 강화뿐만 아니라 지하철 시설물의 안전을 확보하고 서비스 향상을 위한 밑거름이 되길 기대한다”고 말했다.
[환경미디어= 강유진 기자]
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