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문제 정의
- 본 연구의 최종 목적은 선제적 안전관리 실현을 위해 실시간 운영정보를 통합·분석하여 이상상황 판단, 예측 및 조기대응 할 수 있는 데이터 기반 위험관리 분석시스템을 구축하는 것이다.
- 특히 데이터간의 상호관련성을 가지는 연계 정보를 분석하는데 기준데이터를 설정하여 매핑하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 이러한 정보를 시간과 거리정보를 기준데이터로 KDD(Knowledge Discovery in Databases)[7-8] 데이터마이닝 기법을 활용하여 데이터 기반 위험관리 정보의 상호관련성을 파악하고자 하였다. 이를 위해서는 다음 Fig.
제안 방법
- 이러한 각 분야별 데이터들을 조합하여 위험관리 분석을 위한 데이터로 활용하기 위해서는 데이터의 매핑이 반드시 필요하다. 2011년부터 2016년까지의 각 노선별 시간적 데이터와 공간적 데이터의 매핑을 통하여 안전 데이터 통합분석을 수행하였다.
- Table 2는 선로점검차, Table 3은 궤도·종합검측차의 데이터 구조를 나타낸다. 각 분야간 인터페이스 위험 요인 및 시설분야 데이터간 상관관계를 파악하기 위하여 발생하는 검측정보를 모두 활용하였다.
- 그 결과 값을 ggplot2 패키지를 사용하여 x축을 km로 표기하고 y축을 년/월/일별 발생 빈도로 누적그래프를 도출하여 시·공간적 분야별 결함유형을 도출하였다.
- 또한, 발생하는 불량 데이터의 경우 현재 위치정보가 기능위치명에서 간헐적으로 제공되어서 본 연구에서는 기능위치에서 나타난 전신주 코드마다 해당 위치 값을 별도로 도출하여 데이터베이스화 하였다. 그리고 높이불량과 편위불량에 대한 별도의 구분이 없어서 측정값에 따라 불량구분을 별도로 데이터베이스화 하였다.
- 그리고 면틀림 좌·우, 줄틀림 좌·우, 비틀림, 궤간틀림 등 결함유형에 따라 별도로 데이터베이스화 하였다.
- 기준 데이터 기반의 통합된 데이터를 바탕으로 ggplot2 패키지를 사용하여 x축을 km로 표기하고 y축을 년/월/일별 발생 빈도로 누적그래프를 도출하여 시·공간적 분야별 결함발생 패턴을 도출하였다.
- 따라서 시·공간적 기준을 중심으로 철도시스템 운영 및 유지관리 활동 중 다양하게 발생하는 선로, 전차선, 차량분야에서 수집된 데이터의 유형을 2.1에서 살펴보고, 이러한 데이터의 상호관련성을 확인하기 위하여 필요한 데이터를 시간과 공간을 기준으로 정렬시켜 분석하는 전처리 프로세스인 매핑방법의 선택과 매핑 툴의 선정을 2.2에서 소개하고자 한다.
- 또한, 각 데이터별 발생시간, 노선구분, 노선종류, 상·하구분, 기능위치 등 관련 기준 데이터를 추출하였고 R 프로그램 내 melt 및 cast함수를 활용하여 통합 변경·처리하였다.
- 또한, 궤도검측차로부터 추출한 데이터는 기능위치, 검측일자, 시점, 종점, 불량, 불량 유형, 최대 틀림치, 최대 틀림위치이고, 위치정보의 경우 각 노선별 상·하행정보를 기능위치에서 별도로 추출하였으며, 최대 틀림치 정보를 사용하였다.
- 전기분야의 위치정보는 전신주 번호 기반으로 구축되어 있어서 정확한 위치를 파악하기 어렵다. 또한, 발생하는 불량 데이터의 경우 현재 위치정보가 기능위치명에서 간헐적으로 제공되어서 본 연구에서는 기능위치에서 나타난 전신주 코드마다 해당 위치 값을 별도로 도출하여 데이터베이스화 하였다. 그리고 높이불량과 편위불량에 대한 별도의 구분이 없어서 측정값에 따라 불량구분을 별도로 데이터베이스화 하였다.
- 본 논문에서 데이터 매핑을 위한 툴로는 첫째, Oracle, MySQL, MS-SQL 등 많은 데이터베이스 관리 프로그램(DBMS: DataBase Management System)들 중 MS-SQL을 활용하여 데이터베이스를 구축하였다. MS-SQL은 오픈소스 기반의 MySQL에 비해 UI(User Interface)가 탁월하며, 타 컴퓨터 프로그래밍용 프로그램과 연동하여 사용할 경우 접근성이 용이하다.
- 본 연구에서는 운행년도, 발생위치, 결함등급를 melt함수를 활용하여 추출하였고, cast함수를 활용하여 일자별 발생위치에 대한 빈도를 도출하고 데이터들을 통합하였다. 그 결과 값을 ggplot2 패키지를 사용하여 x축을 km로 표기하고 y축을 년/월/일별 발생 빈도로 누적그래프를 도출하여 시·공간적 분야별 결함유형을 도출하였다.
- 시설분야에서 선로점검차로부터 추출한 데이터는 운행년도, 운행일자, 기능위치, 결함등급, 노선, 상하구분, 결함시작위치, 결함종료위치, 결함폭, 결함길이, 결함면적, 결함종류, 레일의좌우측이며 위치정보의 경우 각 노선별 상·하행에 대한 결함시작위치와 결함종료위치의 중간 값을 활용하였다.
- 위치정보의 경우 각 분야별 기능위치로부터 고속·일반, 상·하행, 노선별 데이터를 추출하였고 Table 6과 같이 R 프로그램으로 reshape2 패키지 내 melt함수와 cast함수를 이용하였다.
- 또한, 현재 한국철도공사 내 분야별 데이터 관리는 되고 있으나, 통합적으로 파악할 수 있는 연구 및 협업에는 한계가 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 분야별 데이터를 매핑하여 상호연관성을 파악하고 패턴분석을 실시하고자 한다. 따라서 시·공간적 기준을 중심으로 철도시스템 운영 및 유지관리 활동 중 다양하게 발생하는 선로, 전차선, 차량분야에서 수집된 데이터의 유형을 2.
- 철도 위험관리를 위해서는 분야 간 위험요인들이 상호연관성이 있는지에 대한 분석이 필요하고, 현재 분야별 데이터 관리는 되고 있으나 통합적으로 파악할 수 있는 경로의 한계가 존재했다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 분야별 데이터를 매핑하여 상호연관성을 파악하고 패턴분석을 실시하였다. 이를 위해 차량, 시설, 전기 각 철도분야별 연관성이 있는 데이터를 식별하여 데이터 유형 및 구조를 검토하였고, MS-SQL를 활용하여 데이터베이스를 구축하였다.
- 이러한 문제점을 해결하기 위하여 분야별 데이터를 매핑하여 상호연관성을 파악하고 패턴분석을 실시하였다. 이를 위해 차량, 시설, 전기 각 철도분야별 연관성이 있는 데이터를 식별하여 데이터 유형 및 구조를 검토하였고, MS-SQL를 활용하여 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 각 데이터별 발생시간, 노선구분, 노선종류, 상·하구분, 기능위치 등 관련 기준 데이터를 추출하였고 R 프로그램 내 melt 및 cast함수를 활용하여 통합 변경·처리하였다.
- 전기분야의 경우는 일자, 기능위치, 기능위치명, 측정지점, 측정위치, 측정값, 측정단위, 통지번호를 추출하였다. 전기분야의 위치정보는 전신주 번호 기반으로 구축되어 있어서 정확한 위치를 파악하기 어렵다.
- 차상컴퓨터에 기록된 정보는 무선전송장치를 통해 실시간 전송되거나 차량기지에서 일괄 업로드 되어 서버에 저장된다. 지상시설과의 인터페이스 위험요인을 파악하기 위하여 발생되는 고장정보 중 대차헌팅으로 한정하여 데이터를 추출하였고, 차상컴퓨터에 기록되는 데이터 유형은 Table 1과 같다. 또한, 각 노선별로 상·하행에 따른 해당 차량기지 별로 입력되는 데이터를 활용하였다.
- 차량분야 데이터의 경우 편성코드, 차량번호, 컴퓨터, 발생일자, 발생시간, 고장코드, 장애구분, 코드명칭을 추출하였고, 장애 구분의 MF(Main Fault) 중 대차헌팅 감지 데이터를 추출하여 시·공간적 데이터 전처리를 시행하였다.
- 차량분야의 대차헌팅 감지데이터, 시설분야 선로검측차의 레일표면결함, 체결구결함, 침목결함, 궤도검측차의 면틀림 좌·우, 줄틀림 좌·우, 비틀림, 궤간틀림, 그리고 전기분야의 높이불량, 편위불량의 데이터들을 통합하여 발생일자, 운행일자, 검측일자, 일자에 정보들을 년, 월, 일별 시간적 데이터로 매핑 하였다.
- 시설·전기분야간 인터페이스 위험요인을 파악하기 위하여 차량의 흔들림과 관련이 되는 대차헌팅 감지정보를 차량분야 데이터의 대표로 사용하였다. 차량에서 발생하는 고장데이터의 경우 현재 위치정보가 제공되지 않으나, 발생일자 및 시간을 운행정보기록장치(ATESS)와 결합하여 열차위치정보를 연계하였다.
- 철도의 각 분야별로 상이한 데이터를 동일한 시간, 공간기준으로 통합하는 방법인 데이터 매핑을 통해 시·공간기반으로 기준 정보를 Fig.1[2]과 같이 매핑하는 과정인 전처리(preprocessing) 프로세스에 대한 연구로 한정하였다.
대상 데이터
- KTX-36호의 경우에는 전사자원관리시스템(KOVIS)에서 2017년 3월 이후의 전차선 집전상태와 열차무선설비(전계강도 등), 불연속정보 등에 관한 정보가 수집되고 있다. 각 분야간 인터페이스 위험요인을 파악하기 위하여 노선별 궤도검측차, 전철시험차, 종합검측차, KTX-36호로부터 수집되는 정보 중 전차선로 편위, 높이 불량 데이터로 한정하여 데이터를 추출하였고, 전사자원관리시스템(KOVIS)에 기록되는 데이터 구조는 Table 4와 같다. 또한, 차량분야와 같이 경부고속선 대상의 동일한 발생시점 기준으로 중복되는 데이터는 제거하였다.
- 이와 같이, 40∼60km 외 복합적으로 장애 및 불량이 발생하는 구간에 대하여 동일하게 검증을 실시하였고, 그 결과 실제로 각 분야의 유지보수 이력과 전문가 분석 그리고 현장조사를 통하여 패턴분석 결과를 확인할 수 있었다. 경부고속선 상행을 대상으로 40~60km, 180~200km, 220~240km, 320~340km 구간에 차량, 시설, 전기분야의 전문가 협조를 받아 검증을 실시하였다. 그 결과, 40~50km의 경우, 평면곡선이 연속으로 발생하고 구배변화(변곡점)도 차이가 많이 나는 구간이었다.
- 고속철도시스템의 운영 및 유지관리 과정에서 발생하는 데이터는 KOVIS(KOrail Vision Innovation System)내 D/B로 저장되고 분석된다. KTX의 경우 열차 운행 중에 발생하는 차량고장을 차상컴퓨터(OBCS) 장치로 검지하여 CDMA 방식의 무선전송 장치를 통해 데이터를 실시간으로 전송하고 있으며, 또한 레일, 침목, 전차선 등 시설물은 레일점검차, 전기검측차 등 검측차량의 주기적 운행을 통해 결함을 검지하여 데이터를 저장하고 있다.
- 또한, 각 노선별로 상·하행에 따른 해당 차량기지 별로 입력되는 데이터를 활용하였다.
- 본 논문에서는 한국철도공사의 경부고속철도 노선을 중심으로 2011년 이후 최근까지 발생한 운영 및 유지관리 데이터를 이용하였으며, 차량·시설·전기 세 분야로 각자의 데이터가 관리되어 운영 및 유지보수 되어왔다.
- 연구의 시간적 배경으로 2011년부터 2016년까지의 과거 데이터 중 기준 데이터가 상이한 유형의 데이터를 대상으로 하였다. 본 연구의 대상범위는 차량분야의 고속차량 고장코드, 시설분야의 검측차 측정기록, 전기분야의 검측차 및 검측장비가 장착된 KTX-36호의 측정기록 데이터를 활용하였다.
- 시설·전기분야간 인터페이스 위험요인을 파악하기 위하여 차량의 흔들림과 관련이 되는 대차헌팅 감지정보를 차량분야 데이터의 대표로 사용하였다.
- 시설분야 데이터는 선로점검차, 궤도검측차 등 검측차량의 측정자료를 주로 수집하였다. 선로점검차의 경우 레일표면결함, 체결구결함(절손 및 탈락), 침목결함(균열)의 데이터가 수집되며, 궤도·종합검측차는 고저, 방향, 궤간, 수평, 뒤틀림 등 궤도틀림 데이터가 수집된다.
- 1[2]과 같이 매핑하는 과정인 전처리(preprocessing) 프로세스에 대한 연구로 한정하였다. 연구의 시간적 배경으로 2011년부터 2016년까지의 과거 데이터 중 기준 데이터가 상이한 유형의 데이터를 대상으로 하였다. 본 연구의 대상범위는 차량분야의 고속차량 고장코드, 시설분야의 검측차 측정기록, 전기분야의 검측차 및 검측장비가 장착된 KTX-36호의 측정기록 데이터를 활용하였다.
- 전기분야에서 위험관리를 위한 데이터는 주로 궤도검측차, 전철시험차, 종합검측차, KTX-36호에서 수집된다. 궤도검측차는 전차선로의 높이, 편위 불량을 측정하고 전철시험차는 전차선로의 높이, 편위, 마모에 관한 불량 정보가 측정되며 종합검측차는 전차선로의 편위, 높이, 마모, 무선통신, 궤도회로에 관한 불량 정보가 수집된다.
- 한국철도공사 전사자원관리시스템(KOVIS)에 저장되는 차량분야 안전관련 데이터는 고속열차 내 차상컴퓨터(OBCS)에서 고장정보가 실시간으로 수집된다. 차상컴퓨터에 기록된 정보는 무선전송장치를 통해 실시간 전송되거나 차량기지에서 일괄 업로드 되어 서버에 저장된다.
데이터처리
- 또한, 본 논문에서 사용할 통계 분석 프로그램인 R과의 호환성이 용이하다. 둘째로 다양한 데이터 분석 프로그램들 중 통계적 접근에 용이하고 오픈소스를 활용하여 다양한 오픈 데이터들과 연계, 매핑, 코딩, 분석이 가능한 R 통계 프로그램을 채택하여 데이터 병합, 필터링, 통계분석, 그래프 등을 수행하였다. Table 5는 데이터 매핑을 위하여 사용된 R 통계 프로그램 패키지의 목록이다.
- Table 7∼Table 10은 시·공간적으로 통합 분석을 위하여 안전관련 데이터의 위치정보를 매핑하는 일련의 과정 및 결과를 나타낸다. 일련의 과정들은 모두 MS-SQL로부터 받아온 데이터를 R 프로그램을 활용하여 필터링, 데이터 병합, 통계분석, 그래프 작성 등을 수행하였다. Table 7는 선로검측차의 일자별 데이터를 추출한 결과를 보여주는 예시로 년/월/일별로 추출하였다.
성능/효과
- 2017년 2.10∼5.31일까지 경부 고속선 상선에서 실측한 구간의 결함개소와 비교해 본 결과, KTX차량의 대차헌팅 검지정보와 궤간틀림, 고저틀림, 전차선 편위불량 등의 복합 결함이 다음 그림 Fig. 5와 같이 경부고속선 상행을 기준으로 20∼90km구간에서 유사하게 측정되고 있음을 확인 할 수 있었다.
- 3의 결과를 구간별로 묶어서 특정 구간에 대하여 연차별, 분야별 결함을 확인하였다. 그 결과 그래프에서 차량, 시설분야가 상호연관성을 가지고 선로조건이 취약한 경우에 대차헌팅이 함께 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같이, 40∼60km 외 복합적으로 장애 및 불량이 발생하는 구간에 대하여 동일하게 검증을 실시하였고, 그 결과 실제로 각 분야의 유지보수 이력과 전문가 분석 그리고 현장조사를 통하여 패턴분석 결과를 확인할 수 있었다.
- 경부고속선 상행을 대상으로 40~60km, 180~200km, 220~240km, 320~340km 구간에 차량, 시설, 전기분야의 전문가 협조를 받아 검증을 실시하였다. 그 결과, 40~50km의 경우, 평면곡선이 연속으로 발생하고 구배변화(변곡점)도 차이가 많이 나는 구간이었다. 또한, 2013년 3월에 설빙 발생에 의한 레인표면결함이 집중적으로 발생하였고 2014년에 하반기 폭설주의보 발령 시, 감속운행 등 선제적 안전관리 시행으로 레일표면결함 발생량이 급격히 감소됨을 확인하였으며, 차량에서는 이로 인한 대차헌팅이 많이 발생하게 되었다.
- 둘째로 80∼100km, 100∼120km, 120∼140km, 240∼260km 구간에서는 대부분 시설분야 결함과 일부 차량분야 결함이 동일 시점에 발생하였고, 그 외 구간은 분야별 독립적인 유형으로 장애가 발생하는 패턴을 확인할 수 있었다.
- 그 결과, 40~50km의 경우, 평면곡선이 연속으로 발생하고 구배변화(변곡점)도 차이가 많이 나는 구간이었다. 또한, 2013년 3월에 설빙 발생에 의한 레인표면결함이 집중적으로 발생하였고 2014년에 하반기 폭설주의보 발령 시, 감속운행 등 선제적 안전관리 시행으로 레일표면결함 발생량이 급격히 감소됨을 확인하였으며, 차량에서는 이로 인한 대차헌팅이 많이 발생하게 되었다. 180~200km의 경우, 선로조건이 평면곡선(완화곡선)이 나타나는 구간으로 구배가 연속으로 발생하여 콘크리트 도상에서 자갈도상으로 접속하는 구간이며, 40~50km구간과 마찬가지로 같은 시기에 설빙이 발생하였다.
- 3과 같이 각 분야별로 경부고속철도 노선에서 발생한 장애·결함을 분야별로 확인한 결과, 동일 구간인 서울기점 47km구간에서 시설분야는 1,428건, 차량분야는 최대 672건의 대차헌팅 정보가 발생한 것으로 나타났다. 또한, 매년 반복적으로 유사구간에서 시설과 차량의 결함이 발생되는 것으로 확인되었다. 전기분야는 경부 노선에서 최대 중대결함이 특정구간 3건으로 상호 관련성을 파악하기에는 부족한 것으로 확인되었다.
- MS-SQL은 오픈소스 기반의 MySQL에 비해 UI(User Interface)가 탁월하며, 타 컴퓨터 프로그래밍용 프로그램과 연동하여 사용할 경우 접근성이 용이하다. 또한, 본 논문에서 사용할 통계 분석 프로그램인 R과의 호환성이 용이하다. 둘째로 다양한 데이터 분석 프로그램들 중 통계적 접근에 용이하고 오픈소스를 활용하여 다양한 오픈 데이터들과 연계, 매핑, 코딩, 분석이 가능한 R 통계 프로그램을 채택하여 데이터 병합, 필터링, 통계분석, 그래프 등을 수행하였다.
- 이는 분기기 사이에 신축부 형태의 구조로 열차의 연속 통과에 따른 진동발생의 잠재적 요인을 내재하고 있다. 마지막으로, 320~340km의 경우도 평면곡선이 두 번, 구배변화(변곡점) 두 번 나타나는 구간으로 건천연 결선 분기기 및 신경주역 구내 분기기 구간으로 열차 진동이 많이 발생하는 구간으로 확인되었다. 실제 해당 구간의 현장 담당자들도 시설과 차량의 결함이 충분히 발생할 수 있다는 의견을 수렴할 수 있었다.
- 매핑방법을 적용하여 분석한 결과 동일노선 분야별 데이터는 Fig.3과 같이 시설, 차량, 전기분야의 결함데이터를 추출하였고, Fig.2와 같이 경부고속선 상행을 기준으로 40∼60km, 180∼200km, 220∼240km, 320∼340km 구간에서 차량, 시설, 분야의 복합장애가 실제 발생하였던 것으로 나타났다.
- 본 연구에서 적용한 매핑방법에 대한 검증을 위하여 데이터 매핑 결과를 그래프로 시각화하여 분석하고 분석결과 특정구간에서 발생하는 복합장애 요인에 대해 실제로 측정한 결과를 비교하여 서울기점 40~60km 구간에서 유사한 형태로 차량과 지상 시설의 장애가 발생하고 있음을 확인할 수 있었다.
- 본 연구의 데이터 매핑 방법을 검증하기 위해서 2.2.4 시공간 데이터 매핑결과를 기준으로 경부고속선에서 공통적으로 발생하는 결함구간이 차량과 지상시설이 결합되면서 발생하는 장애가 특정구간에서 반복되고 있음을 확인하는 것으로 판단할 수 있었다. 매핑방법을 적용하여 분석한 결과 동일노선 분야별 데이터는 Fig.
- 마지막으로, 320~340km의 경우도 평면곡선이 두 번, 구배변화(변곡점) 두 번 나타나는 구간으로 건천연 결선 분기기 및 신경주역 구내 분기기 구간으로 열차 진동이 많이 발생하는 구간으로 확인되었다. 실제 해당 구간의 현장 담당자들도 시설과 차량의 결함이 충분히 발생할 수 있다는 의견을 수렴할 수 있었다.
- 이 결과 값을 토대로 각 분야의 유지보수 이력과 전문가 검토, 그리고 현장조사를 통하여 결함이 복합적으로 발생하는 구간에 대한 선형조건, 취약사항 등을 검토하여 분야간 인터페이스 위험요인에 관한 상호 연관성을 도출할 수 있었으며, 이는 각 분야별로 구축된 안전관련 데이터를 이용하여 통합분석 시 발생할 수 있는 문제점을 해결함으로서 시·공간기반 위험관리 데이터 분석의 기반을 구축한 것에 의미를 둘 수 있다.
- 이러한 분야별 상호연관성을 파악하고 인과관계를 알아보기 위하여 본 연구에서는 2011년 이후 최근까지 차량의 고장과 시설물 유지관리 데이터를 시·공간 기준으로 매핑하여 확인한 결과 Fig.3과 같이 각 분야별로 경부고속철도 노선에서 발생한 장애·결함을 분야별로 확인한 결과, 동일 구간인 서울기점 47km구간에서 시설분야는 1,428건, 차량분야는 최대 672건의 대차헌팅 정보가 발생한 것으로 나타났다.
- Table 10은 Table 7의 결과를 위치정보에 따른 월별 결함 및 불량빈도를 나타낸 결과의 예시를 보여주는 화면이다. 이렇게 추출한 시설, 차량, 전기분야의 병합된 최종 데이터를 활용하여 시각화 할 수 있었으며, 시각화된 결과를 통하여 각 분야별 데이터 간 상관관계를 검증할 수 있었다.
- 이와 같이, 40∼60km 외 복합적으로 장애 및 불량이 발생하는 구간에 대하여 동일하게 검증을 실시하였고, 그 결과 실제로 각 분야의 유지보수 이력과 전문가 분석 그리고 현장조사를 통하여 패턴분석 결과를 확인할 수 있었다.
- 특히, 복합적으로 발생하는 40∼60km구간의 경우는 선로조건이 급곡선, 구배변화(변곡점), 설빙 발생에 의한 레일표면 결함 등 복합적 장애현상임을 연차별 결함보고서 검토결과를 통하여 확인할 수 있었다.
후속연구
- 그러나 분야별로 상이한 기준 데이터 매핑을 통해 위험관리 데이터의 시·공간기반 통합분석이 이루어지도록 하여 위험분석 알고리즘 구현한다면 위험관리 분석시스템을 구축할 수 있을 것이다.
- 이후 본 연구에서 적용한 데이터 매핑을 기초로 기관사 운행정보기록, 기상정보 등 데이터 확장을 통하여 시·공간기반 통합 분석 결과의 신뢰성을 더욱 높일 수 있도록 해야 할 것이다. 이러한 매핑 작업은 실시간 위험관리를 위한 위험분석 알고리즘 개발에 기초로 활용될 수 있음을 확인하였다. 이와 같이 각 분야별 데이터 정보에 대한 상호연관관계를 분석하여 데이터들의 상호관련성, 패턴, 규칙 분석을 할 수 있도록 데이터마이닝을 한다면 선제적 안전관리 의사결정을 지원해 줄 수 있는 실시간 위험관리 분석시스템이 구축될 것이다.
- 이러한 매핑 작업은 실시간 위험관리를 위한 위험분석 알고리즘 개발에 기초로 활용될 수 있음을 확인하였다. 이와 같이 각 분야별 데이터 정보에 대한 상호연관관계를 분석하여 데이터들의 상호관련성, 패턴, 규칙 분석을 할 수 있도록 데이터마이닝을 한다면 선제적 안전관리 의사결정을 지원해 줄 수 있는 실시간 위험관리 분석시스템이 구축될 것이다.
- 이후 본 연구에서 적용한 데이터 매핑을 기초로 기관사 운행정보기록, 기상정보 등 데이터 확장을 통하여 시·공간기반 통합 분석 결과의 신뢰성을 더욱 높일 수 있도록 해야 할 것이다.
- 이 결과 값을 토대로 각 분야의 유지보수 이력과 전문가 검토, 그리고 현장조사를 통하여 결함이 복합적으로 발생하는 구간에 대한 선형조건, 취약사항 등을 검토하여 분야간 인터페이스 위험요인에 관한 상호 연관성을 도출할 수 있었으며, 이는 각 분야별로 구축된 안전관련 데이터를 이용하여 통합분석 시 발생할 수 있는 문제점을 해결함으로서 시·공간기반 위험관리 데이터 분석의 기반을 구축한 것에 의미를 둘 수 있다. 추후 전국 96개 노선으로 확대 적용하여 주요 위험구간의 랭킹을 관리하고, 해당 구간에 사전 유지보수와 열차 위험요인에 대하여 선제적 안전관리가 가능하다.
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