2.1 ei-Rail

2014년 개발된 “지능형 철도선형설계 프로그램(ei-Rail)”은 수치지도 또는 위성사진에서 도출한 수치화 지도를 기반으로, 유전자 알고리즘을 활용하여 철도의 노선대안을 제시하고 공사비를 산출과 선형설계도면을 제공하는 철도선형설계 지원도구이다. 철도노선은 시점과 종점 및 필수 통과(정차) 지점과 노선통과 불가지역을 반영할 수 있으며, 최종적으로 3차원 시뮬레이션을 통한 설계 검증까지 가능하도록 하였다. 이 도구를 활용하면 신규 철도노선의 계획에 소요되는 시간을 기존의 10% 이하로 감축할 수 있다^{(Shin et al., 2015)}.

Fig. 1. Execution Procedure of ei-Rail

2.2 기타 관련 프로그램

철도부문에서 설계 자동화 도구는 모두 신규 철도 건설사업을 위하여 제작되어 활용되고 있다. 국내에서는 ㈜평화데이터시스템에서 개발한 RD SmartPro가 국내에서는 가장 많이 활용되었으며, 그 외에 서영엔지니어링의 Tacoma, 삼안연구개발원의 Blue Track 등이 현장에서 설계 지원도구로 활용된 바 있다.

해외에서는 Trimble사의 Quantm Desktop 프로그램이 철도선형설계 자동화 분석시장의 대부분을 점유하고 있다. Quantm은 프로그램을 수요자에게 판매하지 않고 분석을 대행하는 서비스를 제공하고 있는 특징이 있다^{(KRRI, 2013, 2014)}.

2.3 기존 기술 검토 결과

ei-Rail과 기존의 여타 유사기능의 프로그램은 아직까지 기존의 설계 방식을 대체할 수 있는 대안으로 평가되지는 못하고 있다. 다만 초기 사업 기획단계에서의 기초 자료 제공과 최종 설계대안의 검증 등의 목적으로 활용되고 있다. 그러나 프로그램을 활용하는 모든 대상사업은 신규 철도 건설사업에 국한되며, 철도 복선화 또는 선형개량 등 기존 철도 개선사업에 활용할 수 있는 기능은 없다.

세계적인 철도 고속화 추세에 따라 많은 고속철도 건설 사업이 기획되고 있으나, 막대한 재원소요로 인하여 사업의 실행에 이르는 경우는 극히 제한적이며, 우리나라 철도 산업계가 해외 진출의 대상으로 하고 있는 개발도상국의 경우, 신규 철도 건설보다는 철도 복선화 및 선형개량 등을 통한 서비스 개선이 보다 현실적 대안이 되고 있는 상황에서, 철도 선형개량 계획 및 분석의 자동화 기능은 현장에서 큰 도움이 될 수 있을 것이다.

3.1 평면생성

기존 선형의 개량을 분석하기 위하여서는 우선 기존 철도선형을 프로그램에 입력할 수 있어야 한다. 기존선의 준공도면이 확보되는 경우에는 도면에 나타나 있는 IP 좌표값, 곡선반경 등의 주요 기하구조 관련 데이터를 프로그램에 입력의 자료로 활용할 수 있으나, 도면이 확보되지 않을 경우에는 구글맵이나 구글 어스 등 철도선형이 표시된 공개지도 등에서 기하구조 값을 찾아내야 한다.

본 연구에서는 제일 우선적으로 기존 철도선형 기하구조 값을 도출할 수 있는 방법론을 개발하였다. 공개 지도에 나타나는 철도 선형을 디지타이징하여 KML(Keyhole Markup Language)로 저장하고, 이를 CAD 파일의 폴리라인 엔터티로 변환하고 폴리라인을 입력데이타로 활용하여 기하구조를 추출하는 방법이다. ei-Rail 프로그램 중 선형개량분석 기능 중 평면생성모듈이 이 기능을 수행한다. 즉 디지타이징된 폴리라인을 입력데이터로 사용하여, IP 좌표 및 각 IP별 곡선반경을 산출한다.

Fig. 5. Flowchart : KML Conversion

3.2 KML 변환

공개맵에서 디지타이징을 통하여 취득한 KML 데이터를 효율적으로 활용하기 위하여서는, KML(Keyhole Markup Language) 데이터를 CAD 데이터로 또 CAD 데이터를 KML 데이터로 변환하는 모듈이 필요하다. 즉 KML에서 UTM(Universal Transverse Mercator Coordinate System; WGS84 좌표체계)로, 또 UTM(WGS84 좌표체계)에서 KML로 변환이 가능해야 한다.

경위도 좌표만을 가진 KML를 세계좌표계를 사용하는 WGS84 좌표체계로 변환하는 것이 필요하기에, 지구 전체를 경도 6도로 나누고 UTM 존 번호를 사용하여 각 존에 맞는 WGS84 좌표를 계산한다. 이를 통하여 CAD에서 인식되어 활용이 가능한 X, Y 좌표를 얻을 수 있다.

철도노선은 일정 이상의 연장을 가지고 있기 때문에 2개 이상의 UT 존에 존재하는 경우가 대부분이다. 이런 경우에는 사용자가 가장 적당한 존을 선택하여 존 번호를 변환할 때 입력하여야 정확한 변환이 가능하다.

3.3 선형개량사업 분석

3.3.2 부분 최적화 방법론

(1) 선형 개량 사업

아래 그림과 같은 선형개량 사업의 경우, 일부구간 기존 선형을 그대로 사용할 수 있으나, 일부 선형 불량구간에 대해서는 선형개량 최적화가 필요하다. 이 경우 기존 철도 선형을 입력하여 가장 현재 설치된 상황에 맞게 평면과, 종단을 세팅한다. 특히 기존의 평면 선형은 공개맵등에서 디지타이징하여 상당히 정밀하게 도출할 수 있으나, 종단의 높이는 공개맵 등에서 구하기가 어렵기 때문에 현지 측량데이터나 공개 DTM 등을 이용할 수 밖에 없다. 그러나 공개 DTM은 철도노반의 높이를 구하는데 한계가 있어 현지측량을 실시하는 것이 가장 정확한 데이터를 얻을 수 있는 방법이다. 물론 준공도면이 있으면 도면상의 수치를 활용한다.

기존 선형이 확정되면 ei-Rail에 입력하여 기존선형의 기하구조, 공사비 등을 분석한다.

그리고 ① 전체 선형에 대한 최적화를 실시하여 기존선형의 일부구간이라도 사용하지 않았을 때 공사비 등을 분석하고, ② 또 본 과업에서 개발된 부분구간 최적화 모듈을 사용하여 선형불량구간에 대해 부분최적화를 실시한다.

또 ③ 뒤에서 기술될 constrained 최적화모듈을 이용하여 기존 철도선형에 근접하게 최적화를 실시한다.

위 세가지 결과를 비교 분석하여 어느 안이 가장 경제적이고 친환경적인지를 판단하여 최적 대안을 결정한다.

(2) 전체 선형 최적화 후 부분구간 최적화

일반적인 철도 신규 건설 사업에서는 시점에서 종점까지 한꺼번에 최적화를 실시한다. 그런데 노선의 연장이 긴 경우에는 일부 구간에서 예기치 못한 사회적, 경제적, 자연적 제약으로 인하여 선형우회가 필요하다. 그러나 기존에는 이런 경우에 대처하는 것이 매우 어려웠으나, 우회하여야 할 구간만 분히여 최적화한 후 기최적화된 전체 구간에 머지(merge) 할 수 있는 방법론을 개발하여 적용함으로써, 이러한 문제를 해소하였다.

Fig. 6. Concept of Alignment Improvement

Fig. 7. Concept of Part Optimization

Fig. 8. Process of Part Optimization

3.3.3 Constrained 최적화 모듈 보완

기존 철도선형 개량사업의 분석은 기존에 적용하던 constraint를 세팅하는 방법 외에 새로운 방법의 추가를 필요로 한다. 기존 선형을 최대한 사용하면서 개량된 기하구조 기준을 적용하여 최적화 할 경우 기존 선형을 포함한 최적화 선형이 지날 수 있는 범위를 쉽게 세팅할 수 있어야 한다. 그러므로 기존 선형 주위로 일정 거리만큼 offset을 설정하여 최적화할 범위를 결정한다. 이렇게 결정된 범위 내에서 최적화를 수행하는데, 여기서 변경된 최적화 알고리즘이 적용되게 된다. 기존선형을 가능한 많이 활용하는 것이 공사비 절감등의 측면에서 유리하므로 기존선형에 근접한 선형으로 최적화되도록 유도하는 알고리즘이 필요하게 된다.

기존 최적화 알고리즘에서는 공사비 계산방법은 일반적으로 토공(성토, 절토공사비), 구조물공(교량, 터널 공사비), 배수공(측구 등의 배수구조물 공사비)으로 구성되며, 공사비는 단가에 연장을 곱함으로서 계산된다.

개선된 기하구조 기준을 만족하면서 기존 철도선형을 최대한 활용하는 방향으로 선형을 최적화하기 위해서는 가중치 등을 적용하여 목적함수의 값이 높게 나오도록 하는 알고리즘을 적용하였다.

Fig. 9. Adjustment for Constrained Optimization

4.1 분석의 개요

ei-Rail의 선형개량사업 분석기능에 대한 검증을 위하여, 현재 운행 중인 해외의 1개 철도구간을 선정하였다. 분석구간을 포함한 해당 노선 전체의 설계속도는 100 km/h이나, 분석구간의 선형은 운행속도 60 km/h 수준으로서, 선형개량을 통하여 설계속도 100 km/h의 전체 노선 규격의 일관성을 확보할 수 있도록 하는 것이 목적이다. 분석구간의 개요는 Table 2와 같다.

분석에 적용된 공종별 적용단가는 검증 구간의 현지 공사비를 반영한 결과 Table 4와 같다. 공사비 단가는 ei-Rail의 실행 과정에서 현지 단가에 따라 달리 적용할 수 있다.

4.2 분석결과

ei-Rail의 선형개량 옵션을 통하여 분석구간에 대하여 분석한 결과, Fig. 10과 같이 크게 3개의 노선대에서 30개의 최적화된 복선화 선형을 도출하였다. 각 노선대별로 1개의 최적 대안은 선정하여 총 3개의 대안을 비교하였다.

3개의 대안에 대한 분석결과 3번 대안의 공사비가 최저로 산출되었으나 인구밀집지역을 통과하게 되므로, 두 번째로 공사비가 적은 5번 대안을 최적안으로 선택할 수 있다.

ei-Rail 등 철도 선형 자동화 프로그램에서 제시하는 최적안은 설계속도등 제약을 고려하여 최소의 공사비 소요가 발생하는 대안을 의미한다. 사전에 통과불가 지역등을 지정하여 특정지역을 통과하지 않도록 하거나, 기존 정거장 활용을 위하여 필수 통과지점을 지정할 수는 있으나, 기본적으로 환경성, 주민이주계획, 향후 지역개발계획 등 사회, 경제 및 정책적 요소 등 정성적 평가가 추가된 최종의 최적대안은 철도 계획에 대한 정책결정자에 의존하며, 이 방법론은 의사결정자에게 기술적인 의사결정 지원자료를 제공하는데 목적이 있다.

Fig. 10. Optimized Alignment Alternatives

Fig. 11. Optimal Alignment