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국내 각 지자체별로 도시철도 중 하나인 트램 건설을 추진 중에 있다. 트램 건설에 앞서 노면의 안전관리 및 관리시스템, 각종 데이터 전송방식과 무선 네트워크 구성 등 트램 운행에 대한 전반적인 안전관리가 요구되는 상황이다[1]. 또한 IoT 기술 융합 기반의 노면 안전관리 체계 정립 및 모니터링 시스템 연구개발에 지자체의 강력한 요구가 있는 상태이다[2].

운영적 측면에서 안전관리는 관리자의 정기 점검, 사후 조치, 응급대응, 시행착오, 경험위주의 등으로 안전관리에 문제가 있는 상태로 사전예측, 신속대응, IoT 기반의 과학적 안전관리 등 체계적이고 전방위적 대응이 필요하다[3]. 또한 위험 사항에 대한 모니터링을 근무자에 의한 화면 모니터링이 아닌 센서에 의한 위험 요인 감지, 센서 정보 기반 실시간 모니터링 및 빅 데이터 기반의 데이터 처리 등 예방적 안전관리 연구가 필요한 상태이다[4].

무가선 트램의 안전을 위한 기존 센서 네트워크는 통신 거리 제한, 센서 노드의 배터리 수명 제한, 통신사업자 망을 이용한 비용 증가가 발생하고, 관제 운영에 통신사업자 망을 의존할 수밖에 없는 문제점이 있다[5]. 이에 대해 저전력 장거리 통신 기술(LPWA, Low Power Wide Area), 비면허 무선 대역망(LoRa, Long Range)을 이용한 트램 안전관리 시스템 연구개발이 필요하다.

무가선 트램 건설시 노면의 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서 노드와 무선망을 통해 데이터를 신속하게 전달할 수 있는 게이트웨이 그리고 각종 센서로 부터 수집되는 데이터를 기반으로 이를 정밀 분석하여 위험을 사전에 예방할 수 있는 통합 관리시스템이 필요하다. 이를 통해서 도로의 노면 침하, 싱크 홀, 교량·육교의 붕괴 위험, 트램역 주변의 온습도, 오존 경보 등 환경정보를 육안으로 파악하기 어려운 위험 상태 정보 등을 센서를 통해서 수집·분석하여 재난을 예방할 수 있는 시스템이 구축되어야 한다[6][7].

본 논문의 2장에서는 노면관리 및 무선통신망 구축 체계를 설명하고, 3장에서는 안전 관리에 필요한 센서 조사 분석과 환경 정보 수집을 위한 센서 노드와 센서로 부터 안전 및 환경 정보를 수집하여 모니터링 시스템으로 전달하는 게이트웨이 그리고 센서 정보를 수집하고 분석하여 트램 노면의 안전 및 환경상황을 모니터링하고, 위험요인 발생 시에 경보 및 재난·안전 대응을 지원하는 트램 노면 안전관리 모니터링 시스템 등 구현 내용을 설명한다. 4장에서는 본 논문에서 구현한 시스템을 현장 시험을 통해 실증 결과를 도출하였으며, 마지막 5장에서는 결론을 맺는다.

선로 궤도의 변형을 감지하고, 시설물의 침하 상태나 부식 등 침하를 쉽게 확인하기 위해 변형 감지 시스템을 이용한다. 이는 변형 감지 장치를 선로 하부에 설치하고 변형률을 계측한다. 광섬유 격자센서가 부착되어 있는 스마트 파이프 및 광섬유 격자 센서로 부터 감지되는 변형률을 이용해 계측 결과 데이터를 생성한다. 생성된 계측 결과 데이터는 원격지로 무선 송신하는 데이터 처리 모듈을 통해 전송된다[8].

그림 1은 트램 노면의 궤도 변형 감지 장치로 스마트 파이프의 내부에 부착된 광섬유 격자 센서를 통해 변형률을 계측하고, 계측결과 데이터를 생성하여 결과 데이터를 무선 전송한다. 변형 감지 장치로부터 수신되는 계측 결과 데이터를 분석하여 선로의 이상 유무를 판단하는 모니터링 시스템을 구성한다. 이를 기반으로 한 선로 변형을 감지하고 트램 노면의 안전성을 향상시키기 위한 기술개발 연구가 진행되고 있다[9].

Fig. 1. 
Trajectory deformation sensor system of tram road surface

무가선 트램 노선의 안전관리 항목 및 안전관리가 필요한 시설물 조사 분석으로 안전관리가 필요한 트램 노선의 구조물의 조사 및 안전도 검사항목, 환경에 따른 시설물 안전 관리 내용, 해외 트램 노선의 안전관리 사례 조사 분석이 중요하다[10]. 무가선 트램 안전관리에 필요한 다양한 고신뢰 센서의 조사와 적용 방안 분석으로는 트램 노면의 지반 침하, 싱크홀, 등 트램 노면 위험 감지 센서 조사와 트램 노선의 교량·육교 등 시설물의 붕괴 위험 인지 센서 조사가 기반이 되어야 한다[11].

트램 노면 및 트램역의 안전관리를 위한 저전력 광역 통신 네트워크 구축 방안으로 각종 센서 정보 수집을 위한 센서 네트워크 구축 체계, 트램 노면 위험 및 환경 경보 상황 등 경보 전파 체계, 트램 노면 및 트램역 안전관리 모니터링 체계, 트램 노선의 안전관리 테스트베드 망 구축 체계가 매우 중요하다[12].

기본 구성은 저전력 장거리 통신 기술을 이용하는 것으로 LoRa 기반의 센서 노드의 노면 환경 정보를 LoRa 게이트웨이를 통해 수집하고, 수집된 정보는 다시 모니터링 플랫폼으로 전달하여 정보를 처리하는 구성이다[13].

그림 2는 무가선 트램 노선의 안전관리 테스트베드 망 구성도를 나타낸 것으로 LoRa/LTE 2개 통신 모듈로의 개발은 향후 고속철도 및 도시철도에서 추진하고 있는 통신망(LTE-R)과 상호 호환이 되도록 처리하고자 한다. 그림 3은 무가선 트램 노선의 안전관리 구성 체계를 나타낸다.

Fig. 2. 
Safety management testbed network configuration of wireless low floor tram

Fig. 3. 
Safety management configuration system for wireless low floor tram

시험은 저전력 장거리 통신을 기반으로 하는 센서 노드와 게이트웨이의 통신상태 확인과 모니터링 시스템에서 센서 데이터 출력 상태를 확인한다. 또한 이상 신호 발생 시 알람 상태 확인하고, 센서 노드의 센서 데이터 검증을 위해 LTE 센서 노드와 비교 시험을 한다. 시험지역은 대전시(대중교통 추진혁신단)가 지정하는 지역에 시범 테스트베드를 구축하고 2개월간(60일) 시험을 진행하였다. 그리고 시험은 2개의 장소에서 진행하였고, 차량이 많이 다니는 다리와 일반 기차가 다니는 철교 등 교각에 센서 모듈, 게이트웨이 및 안전관리 모니터링 시스템을 설치하고 지속적으로 데이터를 측정하고 수집하였다. 노면의 진동, 변위, 압력 등에 대한 정확한 판단을 위해 평상시 누적데이터와 신규데이터를 토대로 노면의 안전 상태를 체크한다.

현장시험 이전에 1차적으로 센서 디바이스와 게이트웨이 간 통신 문제 점검 및 유효거리 확보 등 제반 점검 사항을 확인 후 문제점을 보완하고 그림 9와 그림 10과 같이 교량에 센서 노드와 게이트웨이를 설치하고 시험을 진행하였다.

Fig. 9. 
Sensor node and gateway field test site (1st)

Fig. 10. 
Sensor node and gateway field test site (2st)

시험 진행시 가속도 센서 임게 값 X, Y, Z 축은 9.6으로 셋팅하고 조도값을 20000으로 하고, 데이터 중북 증상이 발생 시 Firmware를 수정 하면서 시험을 진행하였다. 또한 게이트웨이와 모니터링 시스템 간 주기적인 데이터 송수신 처리 상태를 확인하며 시험을 진행하였다.

가속도 센서 정보를 수집하고, 수집된 데이터의 특정 파라메터를 분석하여 정상적인 값과 측정값을 비교하여 안전상의 이상이라고 판단이 되는 데이터가 발견되면 알람을 발생시킨다. 정상적인 상태에서의 수집된 데이터의 특징점을 추출하여 그 값을 지속적으로 저장하고 특징점의 변화 추이를 분석한다.

그림 11은 평상시 누적된 데이터와 신규 입력 데이터를 비교하여 안전 상태를 분석하는 방법을 나타낸다.

Fig. 11. 
Compare and analyze cumulative and new data

특징점의 값이 기존에 추출된 특징점의 값에 비해 과도하게 다르게 나타나는 경우 알림상태로 판단하며, 지속적인 데이터 분석을 통해 안정성의 문제를 진단한다. 측정된 데이터의 최대값이 기존에 측정된 최대값들의 평균값에 비해 30% 이상 높은 경우 알림으로 판단한다.

최근에 측정된 평균값들이 과거의 평균값들에 비해 증가되는 추세인 경우, 즉 최근 20회 측정 데이터의 평균값들이 과거 측정값에 비해 10% 이상 높은 경우 알람으로 판단한다. 측정된 데이터의 진동 스펙트럼이 과거 추세에 비해 과도하게 다른 값으로 나타나는 경우 알람으로 인식(진동 주파수가 과거의 패턴과 전혀 다르게 측정되는 경우)한다. 최근 측정된 데이터의 진동 스펙트럼이 값들이 과거 추세에 비해 다른 값으로 나타나는 경우 알람으로 인식(진동 주파수 패턴이 과거의 패턴과 다르게 서서히 변화되는 경우)한다. 그림 12는 수집 데이터에 대한 특징점 추출 및 분석 방법은 나타낸다.

Fig. 12. 
Data feature point extraction and analysis

그림 13은 지정된 시험 장소에 설치된 센서로 부터 가속도, 온도, 습도, 조도 등 수집된 시험 결과 데이터를 모니터링 웹서버를 통해 보여준다. 시험 기간 동안 노면 환경에 대한 각각의 센서 정보가 실시간으로 들어오는 것을 확인 할 수 있다.

Fig. 13. 
Test result data (60 days)

가속도 센서 시험은 LoRa 센서 노드와 LTE 센서 노드를 동일 방향으로 전환하면서 좌표 값을 비교 및 검증을 하였고, 두 센서에 대한 좌표값이 동일한 것과, 진동 임계값 이상 시 알람이 감지되는 것을 확인하였다. 그림 14는 노면의 진동에 대한 알람 감지 시험 결과를 나타낸다.

Fig. 14. 
Acceleration alarm detection test result

그림 15와 같이 노면에 진동이 발생 시 두 센서 노드(LoRa 기반 센서 노드, LTE 기반 센서 노드) 간 진동 시험 결과 가속도 신호 발생에 큰 차이가 없이 발생됨을 확인 하였다. 이를 통해 트램 노면의 안전관리 무선 통신망에 저전력 장거리 통신을 적용하는 것이 더 효과적이라는 것을 확인하였다.

Fig. 15. 
Acceleration test result

표 1은 트램 노면의 시간 때별로 가속도 측정 비교 시험 결과이다. 표의 좌측 Acc Value는 LoRa 기반 센서 노드로부터 받은 가속도 측정값이고, 우측 Acc Value는 LTE 기반 센서 노드로부터 받은 가속도 측정값으로 LTE 기반 센서 노드 대비 LoRa 기반 센서 노드의 가속도 측정값이 더 정확히 나타남을 확인할 수 있다.

트램의 구축, 운영 시 트램 노면의 안전관리 및 관리시스템, 각종 데이터 전송 방식과 무선 네트워크 구성 등 트램 운행에 대한 전반적인 안전관리가 고려되진 않은 상태이다.

저전력 장거리 통신 기술 및 이동통신 등 다양한 통신 네트워크의 발달과 보급에 따라 과거에는 불가능 했던 다양한 현장 정보를 센서로 부터 획득하여 실시간으로 모니터링 할 수 있는 수단이 확보되어야 한다. 본 논문에서는 저전력 장거리 통신 기술, 장거리 무선 통신 및 비면허 무선 대역망을 이용하여 트램 노면의 안전관리 시스템을 구축하고 시험을 통해 센서 노드의 통신 전달거리 및 데이터 전달 상태를 다양한 환경에서 검증을 하였고, 이상 상태에 대한 충격센서 데이터를 지속적으로 수집하고 패턴을 분석하여 이상 감지 신호 발생 상태를 검증하였다.

도시철도 트램 노면의 위험상황에 대해 예측이 부재인 상태로 노면의 상태를 실시간 모니터링을 통해 이상 징후를 감지(안전도 지수 도출)하여 사전 조치하여 위험 발생요인을 최소화 하는 전략이 필요하다. 향후 저전력 장거리 통신망을 활용한 트램 노선의 위험요인 상시 모니터링으로 예방적 안전관리 플랫폼 구축의 기반이 마련될 것이다. 또한 트램이 다니는 노면 상태에 대한 데이터가 장기간 수집이 되어야 하고, 이를 기반으로 빅 데이터 처리를 통해 노면의 안전 상태 분석하고 판단하는 연구가 진행되어야 할 것이다.