도시 교통 시스템의 효율성과 안전성을 높여 지하철 승객의 승차부터 하차까지 여정을 개선하는 데 AI가 어떻게 활용되고 있는지 알아보세요.
지하철 시스템은 도시 대중교통의 핵심으로, 매일 수백만 명의 승객을 수송합니다. 뉴욕과 도쿄 같은 도시에서는 매일 3백만 명과 6백만 명이 넘는 승객이 지하철을 이용합니다. 도시가 성장함에 따라 승객들에게 보다 효율적이고 안전하며 쾌적한 지하철 시스템을 만드는 것이 중요해졌습니다.
인공지능(AI)은 티켓 구매부터 열차 유지보수까지 모든 것을 변화시키는 역할을 합니다. 이 글에서는 지하철 시스템을 살펴보면서 AI가 각 단계를 어떻게 개선하는지, 그리고 모든 것이 원활하게 작동하도록 하는 숨겨진 AI 기술을 살펴봅니다.
일반적으로 지하철 여행은 줄을 서서 표를 사고 개찰구를 통과하는 것으로 시작됩니다. AI는 이 과정을 능동적으로 간소화하여 승객이 더 빠르고 편리하게 이용할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 지하철 발권 시스템에는 안면 인식 기술을 사용할 수 있습니다. 복잡한 도시에서 승객은 실물 티켓이나 스마트 카드 없이도 서비스를 이용할 수 있습니다. 대신 출입구에서 얼굴을 스캔하여 원활하게 출입할 수 있습니다. 2019년 베이징은 출퇴근 시간대 혼잡을 처리하고 긴 대기열을 줄이기 위해 안면 인식 시스템을 도입했습니다.
AI를 원활하게 통합하면 매일 수백만 명의 승객이 출퇴근을 더 쉽게 할 수 있고 혜택을 누릴 수 있습니다. AI 기반 발권 시스템은 승객의 경험을 개선할 뿐만 아니라 보안도 강화합니다. 이 시스템은 안면 데이터를 분석하여 승인된 승객만 역에 입장할 수 있도록 합니다. AI는 신속하게 신원을 확인하고 무단 접근을 차단하며 잠재적인 위협을 발견할 수 있습니다. 이를 통해 입국 절차의 속도를 높이고 보안을 강화하며 요금 회피를 줄일 수 있습니다.
지하철에 탑승한 후 역에서 길을 찾는 것은 특히 출퇴근 시간대에는 혼란스러울 수 있습니다. AI 기반 내비게이션 시스템은 승객에게 실시간 안내를 제공하여 지하철을 더 쉽게 이동할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 시스템은 AI 알고리즘을 사용하여 GPS, 센서, 카메라 등의 데이터를 분석하여 최적의 경로를 찾고 정확한 최신 길 안내를 제공합니다. 승객은 Google 지도와 유사한 모바일 앱을 사용하여 역 내에서 단계별 길 안내를 받아 플랫폼, 출구, 편의시설을 빠르게 찾을 수 있습니다. AI 기반 내비게이션으로 시간을 절약하고 스트레스를 줄일 수 있습니다.
내비게이션 외에도 지하철의 카메라와 컴퓨터 비전 데이터를 사용하여 실시간으로 군중 밀도를 모니터링할 수 있습니다. 역 곳곳에 설치된 카메라는 특정 구역의 승객 수를 집계하여 잠재적인 병목 현상과 혼잡한 지점을 파악할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 통해 교통 당국은 열차 운행 횟수를 조정하거나 인파 관리를 위해 직원을 파견하는 등 사전 예방적 조치를 취할 수 있습니다. 실제로 두바이에서는 AI를 실험적으로 사용하여 혼잡도를 40~60%까지 줄이고 피크 시간대 및 공공 행사에서 대기 시간을 30분으로 단축했습니다.
승객이 기차에 탑승하면 AI는 다양한 방식으로 여행 경험을 개선할 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램 중 일부를 이해해 보겠습니다:
지하철 열차 자체도 AI로 구동될 수 있습니다. 완전 자율 주행 열차는 승무원 없이도 안전하게 운행할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 열차는 실시간 의사 결정을 위한 고급 알고리즘과 센서를 사용하여 장애물을 감지하고 안전하게 운행합니다. AI 기반 지하철 열차는 인건비를 절감하고, 더 나은 서비스 품질로 더 많은 승객을 수송할 수 있는 유연성을 제공하며, 더 일관되게 정시에 운행하고, 가속과 제동을 최적화하여 전력 소비를 줄일 수 있습니다. 예를 들어 호놀룰루 철도 운송 프로젝트는 미국 최초의 완전 자율주행 시스템입니다. 이 시스템은 하루에 약 4만 대의 차량 운행을 없애 교통 혼잡과 배기가스 배출을 줄일 것으로 기대됩니다.
지하철의 흐름을 효율적으로 관리하려면 여러 역을 통해 얼마나 많은 사람이 내리는지 모니터링하는 것도 필수적입니다. 다음과 같은 AI 모델은 Ultralytics YOLOv8과 같은 AI 모델이 이 과정에서 핵심적인 역할을 합니다. YOLOv8 또한 객체 추적을 지원하며 여러 객체를 실시간으로 식별하고 추적하는 데 사용할 수 있어 바쁜 지하철 시스템에 적합합니다. YOLOv8 은 역 곳곳에 설치된 카메라의 비디오 피드를 분석하여 하차하는 승객 수를 세고, 승객의 움직임을 추적하며, 혼잡 패턴을 파악할 수 있습니다.
지하철 출구를 넘어 라스트 마일 연결 솔루션에 AI를 통합할 수 있습니다. AI를 활용한 자전거 공유 스테이션, 차량 호출 서비스, 셔틀 서비스를 통해 승객이 더 쉽게 역을 떠날 수 있습니다. AI는 실시간 데이터를 분석하여 이러한 서비스의 수요와 이용 가능 시기를 예측할 수 있습니다. 또한 이 기술은 현재 교통 상황과 개인의 선호도에 따라 최적의 경로와 교통수단을 제안할 수 있습니다. 그 결과 승객은 역에서 내릴 때 가장 적합한 교통 수단을 빠르게 이용할 수 있어 대기 시간을 줄이고 더욱 편리하게 여행할 수 있습니다.
승객으로서 우리는 지하철 여행의 이면에서 일어나는 복잡한 과정을 간과하는 경우가 많습니다. AI는 특히 선로 검사 및 유지보수 분야에서 중요한 역할을 합니다. 듀오스 테크놀로지스의 철도 차량 검사 포털(RIP) 과 같은 시스템은 이러한 AI 기반 접근 방식을 보여줍니다. RIP는 AI 알고리즘을 사용하여 시속 125마일 이상의 속도에서도 모든 열차 차량의 360도 이미지를 몇 초 만에 캡처하고 분석합니다. 이러한 엣지 기반 AI 시스템은 문제를 감지하고 60초 이내에 철도 직원에게 유지보수 문제를 알려줍니다. 지속적인 모니터링을 통해 잠재적인 문제를 파악하고 신속하게 해결할 수 있습니다.
에너지 관리 및 최적화는 일반적으로 잘 알려지지 않은 지하철의 또 다른 AI 활용 사례입니다. 예를 들어, 메트로 데 마드리드는 AI 기반 시스템을 사용하여 환기 에너지 비용을 25% 절감하고 연간 CO2 배출량을 1,800톤 줄였습니다. 연간 최대 80기가와트시의 에너지를 소비하는 891대의 환기 팬을 작동하는 이 시스템은 꿀벌 군집의 먹이 활동에서 영감을 얻은 최적화 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 공기 온도, 역 구조, 열차 운행 빈도, 승객 부하, 전기 요금 등의 요소를 고려하여 방대한 양의 데이터를 분석합니다. 과거 데이터와 시뮬레이션 데이터를 모두 사용하여 각 역에 가장 적합한 균형을 예측하고 달성하며, 머신 러닝을 통해 시간이 지남에 따라 개선됩니다.
AI가 지하철 시스템에 통합되면서 많은 이점을 가져왔습니다. 예를 들어, 지하철 시스템이 일정을 준수하고 지연을 줄이며 운영을 최적화하여 더 원활한 서비스를 제공함으로써 효율성을 향상시킵니다. 또한 지속적인 모니터링을 통해 안전성이 향상되고 예측 유지보수를 통해 사고와 오작동을 예방할 수 있습니다.
그러나 지하철 시스템에 AI를 구현하는 데에는 다음과 같은 어려움이 따릅니다:
이러한 도전 과제에도 불구하고 이러한 이점 덕분에 AI는 지하철과 같은 현대 도시 교통 시스템에서 혁신적인 힘을 발휘하고 있습니다. 효율성 증대, 안전성 강화, 승객 경험 개선의 잠재력은 AI 커뮤니티가 이러한 장애물을 극복하고 AI가 제공하는 이점을 완전히 실현하기 위해 적극적으로 노력하는 이유를 설명합니다. 따라서 다음에 지하철을 타실 때는 여정의 일부인 AI 혁신에 주목해 보세요.
역에 들어서는 순간부터 지하철을 탐색하고 탑승하고 내리는 순간까지, AI는 전체 여정을 변화시키고 있습니다. 운영을 최적화하고 안전을 강화하며 원활한 승객 경험을 제공합니다. AI는 선로 유지보수 및 에너지 관리를 개선함으로써 효율적이고 비용 효율적인 지하철 시스템을 보장합니다. 구현 비용과 데이터 프라이버시 문제와 같은 어려움에도 불구하고 지하철과 같은 도시 교통 시스템에서 AI의 이점은 부인할 수 없습니다. 도시가 계속 성장함에 따라 AI는 지하철 여행을 더욱 스마트하고 안전하며 효율적으로 만드는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.
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