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[IT뉴스]딥파인, 트램 사고 위험 AI로 미리 본다…위례선 실증
온카뱅크관리자
조회:
3
2026-10-20 10:47:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">서울교통공사와 위험 예측 플랫폼 개발…스마트글래스·3D 디지털트윈 활용</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="faELm9OcjN"> <p contents-hash="39dfc8d172566599d6fa3b9bb94d4c315d49bf00ec93c7383000dcd20ab83e36" dmcf-pid="4aELm9Ocaa" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=이나연 기자)<span>딥파인이 서울교통공사와 손잡고 인공지능(AI)을 활용해 트램 운행 중 발생할 수 있는 사고 위험을 사전에 예측하는 기술 개발에 나선다. </span></p> <p contents-hash="c90457514bb9f4445e5c35d07ee87be4230c1a8f40719f0788f1dae17ff4813d" dmcf-pid="8NDos2Ikog" dmcf-ptype="general">딥파인은 서울교통공사와 함께 선로 주변 보행자와 차량의 움직임을 분석하고 관제사와 기관사의 대응을 지원하는 AI 기반 트램 안전 운영 플랫폼을 개발한다고 20일 밝혔다.</p> <p contents-hash="d7902e8aa32d23b990dd52746064bbc91280bbed17470bba360b92d4264b44ef" dmcf-pid="6jwgOVCEgo" dmcf-ptype="general">이번 연구개발은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 '2026 AX혁신기업창의기술개발사업'을 통해 진행된다. 지난 4월 시작됐으며 단계평가를 거치는 후속 연구를 포함해 2027년 12월까지 추진할 계획이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d10c7b87075ad3ee575b44a48eb731f5c53d7f1e25fdddf0aebae67f1c13866d" dmcf-pid="PAraIfhDgL" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(사진=딥파인)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/ZDNetKorea/20261020104328728tiwc.png" data-org-width="640" dmcf-mid="V4ciwbmjkj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/20/ZDNetKorea/20261020104328728tiwc.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (사진=딥파인) </figcaption> </figure> <p contents-hash="00e487ae91dc5ea97b5b5b1aa72f48cda8b28a512d672225efdcf1b31a2c2bbb" dmcf-pid="QcmNC4lwkn" dmcf-ptype="general"><span>딥파인은 주관연구기관으로 멀티센서 기반 위험 감지·분석 기술과 3차원(3D) 공간 모델링, 디지털트윈 관제 시스템, 스마트글래스 기반 기관사 지원 기술 등을 개발한다. 서울교통공사는 트램 운영과 철도 안전 분야의 전문성을 바탕으로 위험 유형 및 운영 기준을 마련하고 위례선 현장 실증에 참여한다.</span></p> <p contents-hash="410781bdc95c801fadeb34161c32e290dba8fcf6214cf057718d272bad735541" dmcf-pid="xksjh8SrAi" dmcf-ptype="general">1차 연도에는 폐쇄회로(CC)TV와 라이다(LiDAR) 등 여러 센서의 데이터를 결합해 선로 주변 위험을 감지하는 AI 기술을 개발한다. 보행자와 자전거, 차량 등의 이동 궤적과 속도, 진행 방향을 분석해 선로 침범이나 급격한 접근 등 사고로 이어질 수 있는 움직임을 탐지하는 방식이다.</p> <p contents-hash="86677025414f4d9d6b8862d70750d54a0c7ac989e746740660970f415a863348" dmcf-pid="y79p4l6bkJ" dmcf-ptype="general">탐지된 객체의 위치와 선로까지의 거리, 이동 속도, 충돌까지 남은 예상 시간(TTC) 등을 종합해 위험도를 안전·주의·위험의 3단계로 구분한다. 여러 객체가 동시에 움직이는 혼잡한 환경에서도 각각의 이동 경로를 추적해 위험 상황을 판단하도록 설계한다.</p> <p contents-hash="6618765d71d9ee9b859a1d848650c088384878fce748d62ccd212c35f77ec1e6" dmcf-pid="Wz2U8SPKjd" dmcf-ptype="general">위험 정보는 관제 시스템과 기관사에게 전달된다. 특히 스마트글래스를 통해 기관사에게 위험 경고와 감속 권고 등을 제공하고, 육안으로 확인하기 어려운 위험 요소까지 사전에 파악할 수 있도록 지원할 계획이다.</p> <p contents-hash="01feab124772ffb737464641157d913f557e3f992cda12133e149b60d8a38b32" dmcf-pid="YqVu6vQ9ge" dmcf-ptype="general">후속 연구에서는 3D 디지털트윈 기반 통합 관제 시스템을 구축한다. 실제 트램 운행 구간을 가상 공간에 구현하고 보행자와 차량의 위치, 이동 경로, 위험 구역 등을 실시간으로 시각화해 관제사가 위험 상황의 우선순위를 파악할 수 있도록 지원한다.</p> <p contents-hash="7cb90ed12c893acd4bbd029eae757a8762c79f178964b8d6becc6c5977a32fd6" dmcf-pid="GBf7PTx2kR" dmcf-ptype="general">현장 실증은 위례호수공원부터 위례역사공원까지 이어지는 트랜짓몰 구간에서 단계적으로 진행한다. 1차 연도에는 멀티센서 기반 위험 감지 기술을 검증하고, 후속 단계에서는 고도화된 위험 분석과 디지털트윈 관제 시스템의 성능을 평가할 예정이다.</p> <p contents-hash="2896288b76649664f5327bd1317224ae36eca5c0348741fb5846fa11dfd8a34d" dmcf-pid="Hb4zQyMVkM" dmcf-ptype="general">딥파인은 위험 객체 및 상황 감지 정확도 95% 이상, 위험 발생 후 관제 화면과 스마트글래스 표출까지 0.5초 이내, 비가시권 위험 객체 포착률 90% 이상을 연구개발 목표로 설정했다. 위례선 실증 결과를 바탕으로 향후 트램 안전 운영 플랫폼을 상용화하고 지하철과 경전철, 스마트시티 등으로 기술 적용 범위를 넓힐 계획이다.</p> <p contents-hash="1c64c182d29e9c4cd8d9b2d2e7616e4635b7a3a1bf1be892fb0a184abe5f7634" dmcf-pid="XK8qxWRfax" dmcf-ptype="general">김현배 딥파인 대표는 "공간인식 AI와 3D 공간 기술을 실제 위례선 환경에서 검증하겠다"며 "서울교통공사와 함께 위험 인식부터 판단·대응 지원까지 연결하는 기술을 고도화해 안전한 대중교통 환경 조성에 기여하겠다"고 말했다.</p> <p contents-hash="4fb1ed009d33c10404fc19527adcd27b45ccb23c295985028b5fe08341e872f0" dmcf-pid="ZcmNC4lwaQ" dmcf-ptype="general">이나연 기자(ny@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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