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​Overview

자율 기술은 기존의 수동 조작 기반 기계에도 적용되기 시작했으며, 철도 분야도 예외는 아닙니다. 열차에 AI/ML 추론 기능과 카메라, 센서를 통합함으로써, 열차는 주변 환경을 인식하고 추론하며, 이를 바탕으로 스스로 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

자율 기술의 도입으로 철도 산업은 혁신을 맞이하며, 철도 산업의 주요 문제점을 해결하고 인프라 엔지니어, 열차 운전자, 대중교통 당국이 철도를 더 효과적으로 관리할 수 있도록 돕습니다. 자율 기술이 현대 철도를 변화시키는 주요 방식은 다음과 같습니다.

더 많은 화물/승객 운송

• 열차에 승무원이 필요 없으므로, 기존에 승무원 숙소로 활용되던 객차 공간을 일반 객실 또는 화물칸으로 전환함으로써 더 많은 화물이나 승객을 수용할 수 있습니다.

에너지 소비 절감

• 한 번에 더 많은 짐을 실을 수 있게 되어 운행 횟수가 줄어들고, 이는 장기적으로 연료 및 에너지 소비 감소로 이어집니다.

중앙 집중식 조정으로 정시성 확보

• 중앙 관리 시스템을 통해 열차는 스스로 교통 혼잡이나 장애를 복구하는 방법을 파악해 정시 운행을 보장합니다.

통신 기반 열차 제어(CBTC) 시스템 배포 간소화

• CBTC는 열차와 선로 장비 간 통신을 활용한 신호 시스템으로, 안전하고 효율적인 교통 관리 및 제어를 제공합니다. 자율 기술은 기존 CBTC의 단점을 보완하며, 바퀴 주행 거리계나 태그 리더를 사용하지 않고 자율 위치 확인 기술로 더 빠르고 간단하게 시스템을 배포할 수 있습니다. 자율 위치 확인은 CBTC와 원활히 통합되며, 선로 장비 설치가 필요 없고, 온보드 시스템은 이틀 만에 설치 가능하며, 열차 하부 작업도 필요 없습니다.

농촌 철도 서비스 개선

• 농촌 및 외곽 철도 노선은 종종 서비스가 부족합니다. 자율 열차는 최소한의 운영 비용으로 최대한의 운송 용량을 제공해 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.

예측 유지보수

• 자율 시스템은 예측 유지보수 기능을 해 사소한 문제를 큰 고장으로 발전하기 전에 해결할 수 있습니다. 이는 전체 시스템의 가동 중단 시간을 줄이고 안전성을 향상시킵니다.

주변 인프라 실시간 모니터링

• 자율 열차의 엣지 AI 컴퓨터 시스템은 주변 환경(절개지, 제방, 선로 주변 인프라, 건물, 나무 등 식생)에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 지형 데이터베이스를 구축하고, 정상 상태를 기준으로 실시간 편차를 측정할 수 있습니다. 날씨 정보와 같은 외부 데이터를 통합하면, 낙엽철의 미끄럼 위험 탐지나 선로 옆 토공 상태 변화 모니터링 등 다양한 응용이 가능합니다.

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Challenges

철도 차량에 전자 장비를 배치하는 것은 항상 까다로운 문제였습니다. 이는 장비가 견뎌야 하는 운행 환경 때문입니다. 전자 장비는 지속적인 진동, 열, 제한된 설치 공간, 전원 공급 문제 등을 견뎌야 합니다.

환경적 조건 외에도, 전력 공급 문제는 가장 큰 도전 과제 중 하나입니다. DC 전원 분배 라인의 단락과 그에 따른 퓨즈/차단기 작동으로 인해 입력 전압이 순간적으로 0V로 떨어질 수 있으며, 이는 EN 50155 표준에 정의되어 있습니다. EN 50155는 철도 전기 장비에 대한 유럽 표준으로, 대부분의 국가에서 참조하는 표준입니다.

EN 50155 표준의 정의 중 하나는 정상 입력 전압이 정격(지속적) 전압의 0.7배에서 1.25배를 준수해야 하며, 순간적인 전압 변동 범위는 정격 전압의 0.6배에서 1.4배를 준수해야 한다는 것입니다. 아래 표를 참조해 주세요:

Normal Input voltage (V)	Steady-state (continuous) voltage range (0.7*V – 1.25*V)	Fluctuation voltage range 0.6*V (0.1s) – 1.4*V (0.1s)
24	16.8 - 30	14.4 – 33.6

                                               Third Rail System                                                                                                                Object Detection

철도 차량의 전기 시스템에서 또 다른 고장 요인은 "제3 궤도 시스템" 또는 "도체 궤도 시스템"입니다. 제3 궤도 시스템의 단점 중 하나는 건널목과 분기점에서 도체 궤도에 간격이 생겨 열차가 전력 공급이 없는 상태에 놓일 수 있다는 점입니다. 이로 인해 열차의 최소 길이는 "간격" 구간에서 다른 열차의 접촉 슈를 다시 활성 궤도로 밀어넣을 수 있어야 합니다. 간격 구간에는 제3 궤도가 없으므로 전력이 공급되지 않습니다.

자율 열차의 컴퓨터는 선로 위의 물체를 감지하고 열차를 멈출 수 있어야 합니다. 또한 승객 모니터링이나 철도 차량의 예측 유지보수 모니터링과 같은 다른 작업을 수행할 수 있을 만큼 충분한 처리 능력을 갖춰야 합니다.

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Solution

고객은 AI 추론을 위한 GPU를 통합할 수 있는 능력 때문에 Neousys의 견고한 임베디드 GPU 컴퓨터 Nuvo GC 시리즈를 선택했습니다. 이 시스템은 최대 듀얼 NVIDIA RTX 40 시리즈 GPU 카드를 지원하여 엣지 AI 성능을 향상시킵니다.

열차에서 발생하는 갑작스러운 전력 손실이나 불안정성을 해결하기 위해 PB 시리즈 SuperCAP 전원 백업 모듈을 Nuvo GC에 통합할 수 있으며, 이 모듈은 최대 9250와트-초의 전력을 공급하여 안전한 종료 과정을 보장하고 하드웨어와 데이터를 보호합니다.

또한 이 시스템은 MIL-STD-810G를 준수하는 댐핑 브래킷을 갖추고 있으며, 최대 3Grms까지 견딜 수 있어 열차 진동 속에서도 안정적으로 작동합니다.