트램 선로 주변의 위험을 AI가 실시간으로 포착해 기관사와 관제 화면에 알리는 플랫폼 개발이 진행되고 있다. 공간지능 기반 산업 AI 기업 딥파인이 서울교통공사와 함께 ‘노면전차 안전 운영 AI 플랫폼’을 만드는 것으로, 연구개발은 2026년 4월 시작해 2027년 12월까지 추진할 계획이다. 현장 실증은 위례선 위례호수공원~위례역사공원 트랜짓몰 구간에서 이뤄진다.
이 개발은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 ‘2026 AX혁신기업창의기술개발사업’의 하나로 진행된다. 딥파인은 과제 주관연구기관이다. 서울교통공사는 위례선 현장 실증에 참여하며, 트램 운영과 철도 안전 분야 전문성을 활용해 위험 유형과 운영 기준을 마련하는 역할을 맡는다.
멀티센서 데이터로 위험을 읽는 공간인식 AI
플랫폼의 핵심은 CCTV와 라이다(LiDAR) 데이터를 결합하는 멀티센서 방식이다. 라이다는 레이저로 물체와의 거리·공간 정보를 측정하는 센서다. 연구개발 첫해인 1차 연도에는 이 두 센서를 합쳐 위험을 감지하는 기술을 개발할 예정이다.
위험도 분석에는 충돌까지 남은 시간을 뜻하는 지표인 TTC(Time to Collision)를 쓴다. 분석 결과는 안전·주의·위험 3단계로 나뉘며, 관제사와 기관사가 위험 상황의 우선순위를 파악하는 데 쓰인다. 기관사를 위한 스마트글래스 기반 정보 제공 기술도 함께 개발한다. AI가 감지한 위험 정보를 기관사에게 표시하고 위험 경고나 감속 권고 등 운행에 필요한 정보를 제공하는 기능이다.
보행자·자전거·차량이 선로 주변을 함께 이용하는 환경에서는 기관사 시야와 기존 관제 시스템만으로 위험을 확인하는 데 한계가 있을 수 있다. 플랫폼은 선로 주변 객체를 AI로 인식·분석해 사고 위험을 조기에 파악하고, 사고를 사전에 예방하는 것을 목표로 한다.
후속 단계에서는 3D 디지털트윈 관제
단계평가를 거치는 후속 연구개발에서는 위험 분석을 고도화하고 3D 디지털트윈 기반 통합 관제 시스템을 구축한다.
딥파인이 설정한 연구개발 성능 목표는 세 가지다. 위험 객체 및 상황 감지 정확도 95% 이상, 위험 상황 발생 이후 관제 화면과 스마트글래스에 경고 정보가 표시되기까지 0.5초 이내, 비가시권 위험 객체 포착률 90% 이상이 목표치로 제시됐다.
위례선 실증과 김현배 대표의 구상
김현배 딥파인 대표는 “트램은 보행자와 차량 등 다양한 객체가 선로 주변을 오가는 만큼 사고 발생 이후 대응하는 것을 넘어 위험을 사전에 인지하고 예측하는 기술이 중요하다”고 말했다. 또 “딥파인이 보유한 공간인식 AI와 3D 공간 기술을 실제 위례선 환경에서 검증하고, 서울교통공사와 함께 위험 인식부터 판단·대응 지원까지 연결하는 기술을 고도화해 안전한 대중교통 환경 조성에 기여하겠다”고 밝혔다.
이번 연구는 딥파인의 ‘Physical Operations Intelligence’ 전략, 즉 실제 물리적 운영 환경에서 인식·판단·대응을 연결하는 전략과도 맞닿아 있다. 위례선 트랜짓몰 구간에서는 단계적으로 현장 실증이 진행되며, 1차 연도에는 시스템 검증을 계획하고 있다.
실증 이후에는 위례선 실증을 통해 확보한 기술과 운영 데이터를 바탕으로 플랫폼 상용화를 추진한다는 계획이다. 적용 분야도 도시철도·스마트시티·공공안전·물류·제조로 넓히는 것을 구상하고 있다. 김 대표는 “이번 연구를 통해 확보할 기술과 현장 경험을 바탕으로 다양한 산업과 운영 환경에서 활용할 수 있는 AI 기술 역량을 확대하겠다”고 말했다.
딥파인이 내놓은 감지 정확도·경고 시간·포착률 수치는 모두 연구개발 성능 목표이며, 현재 확보된 실증 성과는 아니다.