한국지방행정연구원

배경 및 필요성

서울교통공사의 각 노선의 시설 관리 시스템은 사일로에 구축되어 있어 1호선과 4호선은 동일한 시스템임에도 서로 통신할 수 없으며, 원래 구간에서 생성된 데이터는 새로 건설된 구간의 데이터와 호환되지 못함
또한 역무원이 현장 점검을 나가는 동안에는 역무실에 비상 상황을 통제할 사람이 아무도 없어 다른 역에서 발생하는 문제를 감지할 수 없고 즉각적인 시정 조치를 취할 수 없음
운영상의 문제 외에도 서울교통공사는 5G 시대에 높아진 승객의 기대를 충족시켜야 한다는 압력을 받고 있음

추진내용

서울교통공사는 IoT, 딥러닝 AI 영상 분석, 3D 디지털 트윈 시스템을 적용해 스마트 스테이션 프로젝트를 시작함
디지털 트윈을 도입해 역 환경을 시스템에 가상으로 재현해 보다 정확한 위치 데이터를 제공함으로써 역무원이 점검 업무를 수행하는 데 있어 사무실을 비우지 않고도 현장을 모니터링할 수 있게 함
다양한 기종의 기기들을 쉽게 통합할 수 있는 표준화된 IoT 플랫폼을 도입해 비표준 인터페이스 문제를 해결함
AI와 딥러닝 기술을 활용해 요금 회피 및 범죄 행위를 실시간으로 감지하고 역무원이 승객에게 경고하거나 직원을 현장으로 보낼 수 있게 함

정책효과

국민 서비스 품질을 높이고, 역무원의 업무량을 줄이고, 업무 환경을 개선함
신기술 도입을 통해 운영에 필요한 인력 72명을 추가로 충원하지 않고 장비 유지 비용을 30% 절감함으로써 연간 운영 비용을 약 230만 달러 절감함
IoT 센서는 모바일 앱을 통해 사용자에게 실시간 지하철 정보를 제공하여 예상 도착 시간을 확인하고 지하철 운행 지연 및 기타 이상 상황에 대한 판단을 내릴 수 있게 해줌