디지털 트윈 모델 기반 철도 비탈면 스마트 유지관리 플랫폼 개발
Development of a Digital Twin–Based Smart Maintenance Platform for Railway Slopes
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구에서는 철도 비탈면의 안전하고 효율적인 유지관리 체계 구축을 목표로, 3차원 모델 기반 디지털 트윈 스마트 유지관리 플랫폼을 제안하였다. 기존의 육안 중심 점검과 문서 기반 관리 방식은 많은 시간과 비용이 필요할 뿐 아니라, 점검자의 숙련도와 경험에 따라 결과의 일관성이 저하되고, 장기적인 유지관리 이력 축적에도 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안된 플랫폼은 드론 및 모바일기기로 취득한 고해상도 영상을 활용하고, 사진측량 및 관심 영역 외 제거 기법을 적용하여 경량화된 고밀도 3차원 모델을 자동 생성한다. 생성된 모델은 디지털 트윈 환경에서 직관적인 시각화와 정밀한 구조 분석이 가능하며, 거리⋅경사⋅변형⋅구조 변화 등 핵심 점검 요소를 정량적으로 산출할 수 있다. 더불어 분석 결과를 기반으로 관련 법령에서 요구하는 형식의 표준 보고서를 자동 생성함으로써 기존 점검 제도와의 연계성을 강화하였다. 또한 클라우드 기반 데이터 관리 아키텍처를 도입해 모든 점검 데이터를 체계적으로 저장하고, 프로젝트 단위로 통합 관리할수 있는 구조를 마련하였다. 오송 철도종합시험선로에서 수행한 실험 결과, 3차원 모델의 길이 산출 오차는 약 0.35%, 각도는 1도 이내로 나타나 높은 기술적 정확성과 신뢰성을 입증하였다. 이는 제안된 플랫폼이 실제 철도 현장에서 충분한 실무적 활용성을 지님을 보여준다.
Abstract
Railway cut slopes are critical yet traditionally inspected by labor‑intensive visual surveys and text‑based reports, which limit objectivity, efficiency, and long‑term data use. This study develops a digital‑twin–based smart maintenance platform that creates and manages three‑dimensional models of railway slopes. Drone and mobile images are processed with SfM/MVS photogrammetry and deep‑learning–based region‑of‑interest extraction to build lightweight, high‑density 3D point clouds. Within the platform, inspectors can measure distance, slope, and deformation, detect geometric changes through cloud‑to‑cloud comparison, and automatically generate inspection reports consistent with domestic railway and slope safety regulations. All images, models, and reports are stored and managed in a cloud environment to support project‑level history tracking. To validate the platform’s performance, field experiments were conducted at the Osong Railway Test Line. Results showed that 3D‑based length measurements differed from design or survey values by about 0.35% (track gauge error 0.005–0.012 m; stepped retaining‑wall height error 0.15–0.17 m), and slope angle errors were within 1°. These results confirm the technical feasibility and practical potential of the proposed platform for standardized, data‑driven management of railway slopes.