서울 지하철역 '환기 설비 고장' 수학으로 예측한다

서울 지하철역 '환기 설비 고장' 수학으로 예측한다
수리硏, 산업수학 기반 알고리즘 개발…"전체 역사에 적용 계획"



(대전=연합뉴스) 이재림 기자 = 서울 지하철 역사 환기 시스템 이상을 예측할 수 있는 알고리즘 모델이 개발됐다.
국가수리과학연구소(수리연)와 서울교통공사는 공동 연구를 통해 지하철 역사 내 다양한 공조기에 적용할 수 있는 부품 이상 자동 감지 프로그램을 만들었다고 1일 밝혔다.
지하철 환기 설비는 내부 공기를 책임지는 중요한 인프라다.
다만 최근 들어 장비 노후화 영향으로 고장 빈도가 늘고 있는 데다 많은 유지관리 비용이 투입되고 있다.
수리연 연구진은 지하철 환기실 송풍기에서 수집되는 전류 데이터와 실제 부품 교체 날짜를 활용해 부품 상태와 조건에 대한 패턴을 분석했다.
이를 바탕으로 공조기 주요 부품인 V벨트와 베어링 부품 이상 상태를 확인해 교체 필요 여부를 확률적으로 판단하는 딥러닝 모델을 구현했다.


서울교통공사 전체 지하철역 내 공조기 모터 8천여 대에 이 모델을 적용할 수 있도록 자동으로 부품 이상 상태를 분류하는 데도 성공했다.
실제 노원역과 건대입구역 등지에서 이상 상태 감지 여부를 시뮬레이션한 결과 평균 95％ 이상 정확도를 얻었다고 연구진은 설명했다.
수리연과 서울교통공사는 후속 검증 절차를 거쳐 기계설비 자동제어 빅데이터 분석 프로그램에 모델을 탑재할 방침이다.
궁극적으로는 서울시 모든 지하철 역사에 적용할 계획이다.


정순영 수리연 소장은 "대형 고장의 원인이 되는 공조기 소모 부품을 최적기에 교체하면 유지관리 비용을 줄이고 지하철 환기 설비를 안정적으로 운용할 수 있을 것"이라며 "산업수학이 공공 영역에 적용된 좋은 사례"라고 말했다.
walden@yna.co.kr
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