목차
1. 프랑스 철도의 4차 혁명 개요
4차 산업혁명에 효과적인 대응을 위해 프랑스 SNCF는 IT기술, 데이터 사이언스 및 인공지능을 키워드로 선정했다. 데이터 수집과 관련해서는 IoT 센서, 드론, 디지털 트윈 등의 기술 적용하고 있으며 마이크로소프트의 IaaS인 Azure 서비스를 사용하여 플랫폼을 운영한다. 로우 데이터들은 SNCF 내부 각 자회사가 관리한다. 차량 에너지 소비와 관련된 데이터는 SNCF Voyageurs(여객회사)가, 시설 감시와 관련된 데이터는 SNCF Reseau(시설회사)가 관리하는 방식이다. 이후 저장된 로우데이터는 SNCF의 연구조직 및 해당분야 전문가와 합동으로 분석 알고리즘을 적용하는 단계를 통해 활용된다.
2. 활용 사례
SNCF 디지털 본부의 빅데이터팀은 에너지본부와 합동으로 차량 운행 시 소비되는 에너지 소비량을 분석하는 프로젝트(OME : Outil de Management de l’Energie)를 진행하였다. 수집된 데이터는 SNCF가 자체 개발한 알고리즘을 통해 분석이 가능한 형태로 변경되며, 변경된 데이터를 토대로 각 차량의 에너지 소비량이 5분 단위로 분석된다, 마지막으로 분석된 데이터가 단계적인 절차를 통해 활용 가능한 수준에 도달하면 고객 및 업무 담당자들에게 제공된다. 도출된 최종 데이터는 최적의 열차 운행을 위한 기초자료가 된다 2018년, SCNF는 Transilien(통근열차) 열차 내에 설치된 CCTV로 수집한 이미지를 분석하여 차내 승객의 하차 여부를 확인하는 AI 프로그램 개발에 착수하였다. 프로그램은 구글의 머신러닝 라이브러리인 텐서 플로우(Tensor Flow) 기반으로 제작되었으며, CCTV가 수집한 이미지들을 학습·분석하여 차내 승객의 하차 여부를 파악한다. 기존 이미지에 수천여 개의 실제 이미지를 주입시켜 AI가 철도 차량 환경에 맞는 분석을 가능하게 했으며 기존에 5분이 소요되던 차내 확인이 10초 만에 가능해져 직원들의 업무량을 감소시키고 효율적인 순회 업무가 가능하게 되었다. 현재 완성단계에 있으며 관련 규정을 검토하고 조속히 적용 예정이다. SNCF가 2020년부터 착수한 디지와트(Digiwatt) 프로젝트는 각 차량기지의 수도, 전력 및 가스 등 에너지 소비량 관리를 위한 IoT 활용 사례이다. 차량기지 내의 주요 포인트에 측정 센서를 설치하여 소비량을 실시간으로 수집하는 것으로 시작되며, 수집된 정보는 플랫폼으로 전송된 후 시각화되어 차량기지 전체 소비량이 한눈에 파악될 수 있도록 구성되었다. 단순히 자원 소비의 모니터링뿐 아니라 이례사항(유출, 과사용 등)을 신속히 감지하여 유지보수의 효율성 또한 높일 수 있게 하였다. 또한 Digiwatt를 통해 제삼자(예: 전력회사)를 통하지 않고 해당 차량기지가 직접 소비 데이터를 관리할 수 있기 때문에 차량기지의 효율적인 시설물 관리가 가능하다. 이 프로젝트는 에너지 소비가 많은 차량기지에 시범 운영되었으며 점진적으로 확대하여 전 차량기지로 적용될 예정이다.
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