4.1 현행 모의 훈련 시스템의 한계
현재 국내 철도 운영 기관들이 운영하고 있는 모의훈련 시스템은 철도업무종사자의 개별적인 직무 역량 강화에는 일정 부분 기여하고 있으나, 다음과 같은
명확한 한계점을 가지고 있다. 이러한 한계는 통합 모의훈련 시스템 구축의 주요 동기가 되었다.
1) 모의훈련연습기 시스템 간 연동 부족
현재 모의훈련 시스템은 대부분 기관사, 관제사, 또는 특정 차량 정비 등 각 직무에 특화되어 독립적으로 운영하고 있다. 서로 다른 직무의 시뮬레이터
간에 실시간으로 데이터를 주고받거나 상호작용하는 기능이 미흡하다. 이는 실제 철도 운영 환경에서 필수적인 다직무 간의 유기적인 소통 및 협력 과정을
훈련하는 데 제약이 있다.
2) 복합적이고 현실적인 비상 상황 훈련의 어려움
개별 시스템은 해당 직무와 관련된 단일 고장이나 단순 상황 시나리오 훈련에는 효과적일 수 있다. 하지만 열차 고장, 신호 시스템 오류, 외부 요인(자연재해,
시설물 손상 등)이 복합적으로 발생하고, 여러 직무가 동시에 정보를 공유하고 협력하여 문제를 해결해야 하는 실제와 같은 복합적인 비상 상황 시나리오를
구현하고 훈련하는 데 한계가 있다.
3) 데이터 관리 및 활용의 비효율성
각 모의훈련 시스템에서 생성되는 훈련 데이터(학습자 조작 기록, 시스템 반응, 이벤트 발생 기록 등)가 개별 시스템 내에 분산되어 관리된다. 이는
전체적인 훈련 성과를 통합적으로 분석하거나, 여러 직무의 훈련 데이터를 연계하여 상호작용 과정에서의 문제점이나 협업 효율성을 분석하는 데 어려움을
초래한다. 데이터 기반의 객관적인 교육 효과 측정 및 교육 과정 개선에 제약이 있다.
4) 구축 및 유지보수 비용의 비효율성
각 기관 및 직무별로 별도의 시스템을 구축하고 유지보수하는 것은 중복 투자 및 비효율적인 자원 활용으로 이어질 수 있다. 특히 소규모 운영 기관의
경우, 최신 기술이 적용된 고품질의 시뮬레이터 전체 세트를 갖추는 데 경제적인 부담이 클 수 있다.
4.2 효율적 교육 훈련을 위한 기술적 개선 방향
철도업무종사자의 효율적인 교육 훈련을 위한 통합 모의훈련 시스템을 구축하고 그 효과를 극대화하기 위해서는 다음과 같은 기술적인 개선 및 발전 방향을
고려해야 한다.
1) 고도화된 시뮬레이션 현실성(Enhanced Simulation Fidelity)
① 시각 및 청각 현실성 강화: 실제 철도 환경(선로, 주변 경관, 역사, 날씨, 시간대 등), 차량 내부 및 외부 모습, 설비 등을 고품질 3D
그래픽으로 정밀하게 모델링하고, 실제와 같은 엔진음, 경적음, 제동음, 환경음, 통신음 등을 구현하여 몰입도를 극대화한다.
② 물리 모델링 정밀도 향상: 차량의 동역학, 제동 성능, 견인력, 선로 조건(경사, 곡선, 마찰 계수)에 따른 움직임, 충돌 및 탈선 상황 등을
실제와 거의 동일하게 시뮬레이션하는 물리 엔진 기술을 고도화한다.
③ 촉각/운동 감각 구현(Haptic/Motion Feedback): 운전실 시뮬레이터의 경우, 실제 운전 시 발생하는 진동, 가감속 충격, 제동
시의 반력 등을 정밀하게 재현하는 모션 플랫폼 및 햅틱 장치 기술을 적용하여 현실감을 증가시킨다.
2) 시스템 통합 및 상호 운용성 기술(Integration and Interoperability Technologies)
① 표준 기반 인터페이스 구축: 서로 다른 기술 스택이나 제조사에서 개발된 모의훈련 모듈들이 중앙 통합 플랫폼과 원활하게 통신하고 데이터를 교환할
수 있도록 표준화된 인터페이스(API) 및 프로토콜을 정의하고 적용해야한다. DIS(Distributed Interactive Simulation)
또는 HLA(High Level Architecture)와 같은 분산 시뮬레이션 표준 도입을 검토할 수 있다.
② 고성능 데이터 버스/미들웨어: 대규모의 실시간 훈련 데이터(각 모듈의 상태, 학습자 조작, 이벤트 발생 등)를 지연 없이 안정적으로 전송하고 관리할
수 있는 고성능 데이터 버스 또는 미들웨어 기술을 적용하여 시스템 간의 원활한 상호작용을 보장해야 한다.
③ 클라우드 기반 플랫폼 활용: 중앙 통합 플랫폼 또는 일부 모의훈련 모듈을 클라우드 환경에 구축하여, 여러 운영 기관이 물리적인 제약 없이 시스템에
접근하고 자원을 공유하며, 시스템의 확장성과 유연성을 확보하는 방안을 검토한다.
3) 첨단 시나리오 생성 및 관리 기술 (Advanced Scenario Generation and Management)
① AI 기반 자동 시나리오 생성: 실제 운영 데이터, 사고 사례, 위험 분석 결과 등을 학습한 인공지능(AI)이 자동으로 다양한 복합 비상 상황
시나리오를 생성하거나, 교관의 설정에 따라 시나리오를 동적으로 변화시키는 기술을 도입한다.
② 적응형 훈련 시스템: 학습자의 훈련 성과나 수준에 따라 시나리오의 난이도, 이벤트 발생 빈도, 시스템 반응 등을 실시간으로 조절하여 최적화된 맞춤형
훈련을 제공하는 기술을 개발한다.
③ 직관적인 시나리오 저작 도구: 교관이 코딩 능력 없이도 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 복잡한 통합 시나리오를 쉽게 생성, 편집, 관리할
수 있는 사용자 친화적인 저작 도구 기술을 개발해야 한다.
4) 데이터 분석 및 AI 기반 평가/피드백 (Data Analytics and AI for Evaluation and Feedback)
① 빅데이터 기반 훈련 데이터 분석: 통합 시스템에서 수집되는 대규모 훈련 데이터를 분석하여 개인별/팀별 훈련 성과, 오류 패턴, 비상 상황 대처
특성 등을 심층적으로 분석한다.
② AI 기반 자동 평가 및 맞춤형 피드백: AI가 학습자의 행동 데이터를 분석하여 객관적인 평가 결과를 도출하고, 개인별 강점과 약점을 파악하여
구체적이고 맞춤화된 개선 피드백을 자동으로 생성하는 기술을 적용한다.
③ 예측 분석: 훈련 데이터를 기반으로 잠재적인 안전 취약점을 예측하거나, 특정 종사자의 추가 교육 필요성을 사전에 판단하는 예측 분석 기술 도입을
검토해야 한다.
5) 실감형 기술 활용 (VR/AR Technologies)
① VR 기반 몰입형 훈련: 가상현실(VR) 기술을 활용하여 실제와 동일한 가상 환경에서 차량 정비, 역사 내 비상 대피 유도, 사고 현장 초동 조치
등 특정 직무의 전문 기술 훈련이나 비상 상황 훈련에 대한 몰입도와 현실감을 극대화한다.
② AR 기반 현장 증강 훈련: 증강현실(AR) 기술을 활용하여 실제 또는 시뮬레이션된 환경에 훈련 절차, 장비 정보, 안전 수칙 등을 오버레이(Overlay)하여
직관적인 현장 실습 및 문제 해결 훈련을 지원한다.
6) 실제 운영 데이터 연계 및 활용 (Integration with Real Operating Data)
① 운영 데이터 기반 시나리오 현실화: 실제 열차 운행 스케줄, 교통량 데이터, 기상 정보, 과거 사고 및 장애 기록 등을 시나리오 생성 및 시뮬레이션에
반영하여 훈련의 현실성과 유효성을 높인다.
② (보안 고려) 실제 시스템 연계: 엄격한 보안 통제 하에, 실제 관제 시스템이나 차량 정보 시스템의 일부 데이터를 시뮬레이터로 미러링(Mirroring)하여
훈련에 활용하는 방안을 연구할 수 있으나, 이는 보안 및 안전 측면에서 매우 신중한 접근이 필요하다.
7) 사이버 보안 강화(Enhanced Cybersecurity)
시스템 통합 및 네트워크 연결이 확대됨에 따라 사이버 공격의 위험도 증가한다. 시스템 전반에 걸쳐 데이터 무결성, 기밀성, 가용성을 보장하기 위한
강력한 사이버 보안 기술 및 정책 수립이 필수적이다.
이러한 기술적 개선 방향들은 상호 유기적으로 연결되어 통합 모의훈련 시스템의 성능과 교육 효과를 종합적으로 향상시킬 수 있다. 이러한 첨단 기술들을
적극적으로 도입하고 융합함으로써, 철도업무종사자들이 실제 운영 환경과 유사한 복합적이고 예측 불가능한 상황에 대한 대응 역량을 효과적으로 함양하고,
궁극적으로 철도 안전 및 운영 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다.
4.3 통합 모의훈련 시스템 구축 방안
4.3.1 구축 기본 방향 및 전략
통합 모의훈련 시스템 구축은 단순한 장비 도입을 넘어 철도 교육 시스템의 패러다임을 전환하는 작업이다. 따라서 다음과 같은 기본 방향과 전략하에 구축을
추진해야 한다.
1) 플랫폼 기반의 모듈형 구축: 각 직무별 모의훈련 모듈은 독립적인 기능을 수행하되, 중앙 통합 플랫폼에 연결되는 모듈형 구조로 구축한다. 이를
통해 시스템의 유연성, 확장성, 유지보수 용이성을 확보하고 향후 신규 모듈 추가나 기술 업데이트에 용이하게 한다.
2) 단계적 구축 및 파일럿 운영: 전체 시스템을 한 번에 구축하기보다는 핵심 기능 및 주요 직무 모듈을 중심으로 단계적으로 구축하고, 일부 운영
기관을 대상으로 파일럿(Pilot) 운영을 통해 시스템의 안정성과 효과를 검증한 후 점진적으로 확대 적용한다.
3) 표준화 및 상호 운용성 확보: 시스템 구성 요소, 데이터 형식, 통신 프로토콜 등에 대한 표준을 수립하고 준수하여, 다양한 제조사의 시스템이나
기존 시스템과의 연동 가능성을 확보한다. 이는 장기적인 시스템 관리 및 확장에 필수적이다.
4) 최신 기술 적극 활용: 고도화된 시뮬레이션 기술, AI, VR/AR, 빅데이터 분석 등 최신 기술을 적극적으로 도입하여 훈련의 현실성, 효과성,
운영 효율성을 극대화한다.
5) 운영 기관 간 협력 체계 구축: 여러 철도 운영 기관이 시스템을 공동으로 사용하거나 훈련 데이터 및 시나리오를 공유할 수 있도록 기관 간 협력
체계를 구축하고 운영 방안에 대한 합의를 도출한다. (예: 공동 운영 위원회 구성, 공동 투자 방안 마련 등)
4.3.2 시스템 아키텍처 및 기술 구현 방안
앞에서 제시된 개념 아키텍처를 바탕으로 상세 설계 내용을 반영한 기술 구현 방안을 수립한다.
1) 중앙 통합 플랫폼 구축
고성능 서버 및 네트워크 인프라를 구축하여 대규모 데이터 처리 및 실시간 통신을 지원해야한다. 데이터 버스 또는 메시지 기반 미들웨어 기술을 적용하여
각 모듈 간의 안정적이고 효율적인 데이터 교환 체계를 마련하고 표준화된 인터페이스를 관리하고 외부 시스템과의 연동을 통제한다.
2) 모의훈련 모듈 개발 또는 통합
필요한 직무(기관사, 관제사, 정비 등)별 모의훈련 모듈을 신규 개발하거나, 기존에 보유한 시스템 중 표준 인터페이스 적용이 가능한 모듈은 통합 플랫폼에
연동해야 하고 각 모듈은 해당 직무의 특성에 맞는 고품질 시뮬레이션 엔진, 3D 환경 모델링, 물리 모델링 등을 포함해야 한다.
3) 시나리오 관리 모듈 구축:
직관적인 GUI 기반의 시나리오 저작 도구를 개발하여 교관이 통합 시나리오를 쉽게 생성, 편집, 관리할 수 있도록 한다. 다양한 복합 비상 상황 및
다직무 협업 시나리오를 포함하는 시나리오 라이브러리를 구축하고, 시나리오 검색 및 공유 기능을 구현해야 한다. 시나리오 실행 엔진은 중앙 플랫폼과
연동하여 시나리오 흐름에 따라 각 모의훈련 모듈의 상태 및 이벤트를 제어한다.
4) 데이터 관리 및 분석 모듈 구축:
훈련 데이터를 저장하기 위한 대용량 및 고성능 데이터베이스 시스템을 구축한다. 수집된 훈련 데이터를 분석하여 개인별/팀별 성과 지표, 오류 패턴,
시나리오 효과 등을 도출하는 분석 알고리즘 및 소프트웨어를 개발한다. 분석 결과를 시각화된 형태로 제공하고 보고서를 생성하는 기능을 구현해야 한다.
5) 교관/관리자 모듈 구축:
훈련 상황 모니터링, 훈련 제어, 학습자 개입(메시지 전송, 음성 통신 등), 평가 및 피드백 제공 기능을 포함하는 교관 인터페이스를 개발한다. 사용자
관리, 시스템 설정, 데이터 조회 및 보고서 생성 등 시스템 관리 기능을 구현해야 한다.
6) 평가 및 피드백 모듈 구축:
정의된 평가 기준에 따라 훈련 성과를 자동 평가하는 로직을 구현하고, 분석 결과를 기반으로 학습자 및 교관에게 맞춤형 피드백을 제공하는 기능을 개발한다.
Fig. 2. System Architecture of Integrated Simulation Training Machine
4.3.3 운영 및 관리 방안
구축된 통합 모의훈련 시스템을 효율적으로 운영하고 관리하기 위한 방안을 마련한다.
1) 시스템 운영 조직 및 인력: 시스템 운영, 유지보수, 시나리오 관리, 훈련 지원 등을 담당할 전문 조직을 구성하고 필요한 인력을 확보한다.
2) 시스템 설치 및 배치: 접근성, 공간 활용, 장비 특성 등을 고려하여 시스템(특히 하드웨어 시뮬레이터)의 설치 장소를 결정하고 배치한다. (예:
철도 교육 기관, 주요 차량기지, 공동 훈련 센터 등)
3) 시스템 활용 계획: 정규 교육 과정 내 시뮬레이션 훈련 비중 확대, 정기적인 보수 훈련 시행, 비상 대응 훈련 시뮬레이션 활용 등 시스템의 구체적인
활용 계획을 수립한다.
4) 유지보수 및 장애 대응: 시스템의 안정적인 운영을 위한 정기 점검, 성능 모니터링, 장애 발생 시 신속한 대응 및 복구 체계를 구축한다.
5) 교육 과정 연계: 통합 모의훈련 시스템을 기존의 이론 교육, 현장 실습 등과 유기적으로 연계하여 교육 효과를 극대화하는 방안을 마련한다.
4.4 통합 모의훈련 시스템 기대효과
4.4.1 철도 안전성 향상 효과
통합 모의훈련 시스템 도입을 통해 가장 크게 기대되는 효과는 바로 철도 안전성의 근본적인 강화이다.
1) 비상 상황 대응 능력 극대화: 실제 발생하기 어렵거나 위험한 복합 비상 상황 시나리오(열차 고장, 외부 침입, 자연재해 등)를 안전한 가상 환경에서
반복 훈련함으로써, 철도업무 종사자들의 상황 판단, 의사 결정, 초기 대응 및 문제 해결 능력을 비약적으로 향상시킬 수 있다. 특히, 여러 요인이
동시에 발생하는 예측 불가능한 상황에 대한 대처 능력을 키울 수 있다.
2) 다직무 간 협업 및 소통 강화: 기관사, 관제사, 차량 정비사 등 여러 직무 종사자들이 동일한 비상 시나리오 하에서 실시간으로 정보를 공유하고,
명확한 절차에 따라 소통하며, 각자의 역할을 수행하는 합동 훈련을 통해 팀워크와 협업 능력을 강화할 수 있다. 이는 실제 비상 상황 발생 시 혼란을
줄이고 신속하고 효과적인 공동 대응을 가능하게 하여 피해를 최소화하는 데 결정적인 역할을 한다.
3) 인적 오류 감소: 실제와 유사한 환경에서의 반복 훈련은 업무 절차 숙달도를 높이고, 긴급 상황에서의 당황을 줄여 인적 오류 발생 가능성을 감소시킨다.
특히 시스템의 객관적인 데이터 분석 기반 피드백은 개인의 취약점을 정확히 파악하고 개선하는 데 도움을 준다.
4) 잠재적 위험 요인 식별 및 예방: 훈련 데이터를 분석하여 특정 시나리오나 상황에서 공통적으로 발생하는 오류 패턴을 파악하고, 이를 통해 운영
절차나 교육 프로그램의 개선점을 도출하여 잠재적인 안전 위험 요인을 사전에 예방할 수 있다.
4.4.2 교육 효율성 및 효과성 증대 효과
통합 모의훈련 시스템은 기존 교육 방식의 비효율성을 개선하고 교육 효과를 극대화한다.
1) 훈련 시간 단축 및 비용 절감: 고가의 실제 장비나 운행 선로를 사용하지 않고도 현실적인 훈련이 가능하므로, 훈련에 소요되는 시간과 비용(연료비,
선로 사용료, 인건비 등)을 크게 절감할 수 있다. 특히 위험하거나 자주 발생하지 않는 상황 훈련 시 효율성이 높다.
2) 학습 효과 극대화: 몰입감 높은 실감형 훈련 환경은 학습자의 집중도와 참여도를 높여 학습 내용을 효과적으로 습득하고 장기적으로 기억하도록 돕는다.
다양한 시나리오와 난이도 조절을 통해 학습자 수준에 맞는 맞춤형 훈련이 가능하다.
3) 반복 훈련의 용이성: 위험 부담 없이 동일한 시나리오를 원하는 만큼 반복하여 연습할 수 있으므로, 어려운 기술이나 비상 대응 절차를 완벽하게
숙달할 수 있다.
4) 객관적인 평가 및 피드백: 훈련 과정에서 수집되는 정량적인 데이터를 기반으로 학습자 개인 및 팀의 성과를 객관적으로 평가하고, 구체적인 수치와
함께 개선 필요한 부분을 명확히 제시하는 맞춤형 피드백을 제공하여 학습 효과를 높인다.
5) 표준화된 교육 제공: 모든 학습자에게 동일한 고품질의 훈련 환경과 시나리오를 제공함으로써 교육 내용 및 평가의 표준화를 확보하고, 균일한 수준의
역량을 갖춘 철도 업무 종사자를 양성할 수 있다.