지하 교통 기반시설 모니터링의 다변량 시계열 모델링

싱가포르 지하철은 매일 수백만 명의 승객을 수송하며, 무대 뒤의 유지보수가 신뢰성을 결정합니다. 궤도 상태는 시간이 지남에 따라 악화되지만, 전통적인 점검은 인력 현장 순찰에 의존하므로 노동집약적이고 수동적이며, 네트워크 규모가 크고 매일 밤 유지보수 창이 제한적입니다.

NTU는 LTA, SBS Transit과 협력하여 AI를 활용해 유지보수를 예측형으로 변경하고 있습니다. 이 시스템은 궤도 주변에 맞춤형 지능형 센서를 설치하고 지속적으로 진동 패턴과 음향 신호를 수집하며, AI는 패스너 느슨함, 차륜 플랜지 마모 및 궤도 결함의 조기 신호를 식별하고 잠재적 결함을 예측합니다. 데이터는 4G/5G를 통해 실시간으로 전송되어 분석되며, 유지보수 팀이 결함이 서비스 중단을 초래하기 전에 개입할 수 있습니다. 팀은 이 시스템을 더 많은 MRT 구간에 적용할 계획입니다.

자막 언어: ko · 수집 날짜: 2026-05-02

[음악] 싱가포르 지하철 시스템은 매일 수백만 승객에게 서비스를 제공하며, 운송을 순조롭고 안전하게 보장합니다. 그러나 배후의 유지보수 작업이 어떻게 신뢰성을 보장하는가라는 의문이 있습니다. 선로 상태는 시간이 지남에 따라 악화되어 안전성과 효율성의 위험을 초래합니다. 전통적인 점검 방법은 노동 강도가 높으며 수동적 성격을 가집니다. 주요 과제에는 광대한 네트워크 관리, 매일 밤 제한된 유지보수 시간대, 그리고 현장 점검 프로토콜에 대한 높은 의존도가 포함됩니다. 난양기술대학교는 육로교통관리청 및 SPS Transit과 협력하여 인공지능 기술을 활용한 선로 모니터링을 혁신하고 있습니다. 인공지능은 유지보수를 정기적 계획에서 예측적 방법으로 전환함으로써 실제 기반시설의 모니터링 능력을 향상시킵니다.

인공지능은 매일 선로 상태에 대한 통찰력을 제공하며, 조임쇠 이완, 차륜 연부 마모, 선로 결함과 같은 이상을 조기에 발견할 수 있습니다. 해당 인공지능 모델은 선로 기반시설 주변에 설치된 맞춤형 스마트 센서 시스템에서 수집한 데이터를 지속적으로 분석함으로써 작동합니다. 이는 진동 패턴 및 음향 신호와 같은 실시간 입력을 처리하여 차륜-선로 결함의 조기 징후를 감지합니다. 기계학습 알고리즘을 활용하여 모델은 패턴을 식별하고 잠재적 고장을 예측하여 주동적 유지보수를 촉진합니다. 해당 인공지능 솔루션은 싱가포르 지하철 시스템에 광범위하게 배포되어 선로 결함의 실시간 감지를 실현할 것으로 예상됩니다. 4G 및 5G 연결을 활용하여 데이터는 분석을 위해 즉시 전송되며, 적시 개입을 가능하게 합니다.

이 기술은 운영 효율성과 안전성을 향상시킴으로써 싱가포르의 컴퓨팅 체험을 강화했습니다. 조기 이상 감지는 문제가 서비스 중단을 초래하기 전에 잠재적 위험과 문제를 식별하는 데 도움이 되며, 승객 여정이 더욱 순조롭고 신뢰할 수 있음을 보장합니다. 우리는 시스템을 스캔하고 배포 범위를 확대하여 싱가포르 지하철 네트워크의 더 많은 지역을 포함하며, 전체 교통 시스템의 효율성과 안전성을 더욱 향상시킬 것으로 기대합니다. 인공지능 기반 선로 모니터링을 활용하여 우리는 더욱 지능형이고 더욱 안전하며 더욱 효율적인 교통 미래를 형성하고 있습니다. 난양기술대학교의 혁신은 매일 수백만 명의 무중단 이동을 보장합니다.