｢도시철도 차량 추진시스템 물리정보 기계학습 기반 에너지 최적제어 및 PHM 기술개발 기획｣ 기술 수요조사

본 기술수요조사는 국토교통과학기술진흥원에서 기획하고 있는 ‘도시철도 차량 추진시스템 물리정보 기계학습 기반 에너지 최적제어 및 PHM 기술개발 기획’의 기술 발굴을 목적으로 하고 있습니다.

실효성 있는 ｢도시철도 차량 추진시스템 물리정보 기계학습 기반 에너지 최적제어 및 PHM 기술개발 기획｣ 추진을 위해 R&D 추진방향과 함께 제안기술에 대한 관련 업계 및 국민의 기술개발 니즈 등을 고르게 반영하여 핵심기술 과제를 발굴할 계획입니다.

이에 도시 철도 차량 추진 시스템 관련 분야 산·학·연·관 전문가를 대상으로 기술수요조사를 실시하오니, 귀하의 소중한 의견을 반영하여 ｢도시철도 차량 추진시스템 물리정보 기계학습 기반 에너지 최적제어 및 PHM 기술개발 기획｣의 실효성을 높일 수 있도록 적극적인 협조와 지원 부탁드립니다.

ㅇ 담당/조사 : 국토교통과학기술진흥원 / 한국철도기술연구원 / 더플래너

ㅇ 조사기간 : 2026년 9월 04일(금) ∼ 2026년 9월 21일(월) 18:00까지

ㅇ 담 당 자 : 더플래너 최종윤 팀장 (044-868-1050 / jyc311@plan.re.kr)

ㅇ 회 신 처 : jyc311@plan.re.kr

ㅇ 참여방법 : 첨부된 한글파일(‘첨부_도서철도 차량 추진시스템_기술수요조사서 서식’) 작성 후 회신처 메일(jyc311@plan.re.kr)로 송부

개인정보 취급방침

1. 개인정보의 처리 목적

‘도시철도 차량 추진시스템 물리정보 기계학습 기반 에너지 최적제어 및 PHM 기술개발 기획’은 이용자 확인을 위한 목적으로 귀하의 개인정보를 수집･이용하고 있습니다. 수집방법에 따른 구체적인 수집 및 이용목적은 다음과 같습니다.

- ‘도시철도 차량 추진시스템 물리정보 기계학습 기반 에너지 최적제어 및 PHM 기술개발 기획’ 제안자 본인 확인을 위한 정보 수집

2. 처리하는 개인정보의 항목 및 처리 방법

‘도시철도 차량 추진시스템 물리정보 기계학습 기반 에너지 최적제어 및 PHM 기술개발 기획’은 서비스제공을 위하여 필요한 최소한의 범위 내에서 아래와 같이 개인정보를 수집하고 있습니다. (성명, 소속기관, 직위, 연락처, 이메일 주소)

본 설문에서 응답해주시는 정보는 법률 제11690호 개인정보보호법 제15조(개인정보 수집/이용)에 의거 보호 받을 수 있으며, 동법 제21조(개인정보의파기)에 의거 조사 종료 후 파기되오니 안심하시고 원활한 연구 진행이 될 수 있도록 본 조사에 참여해 주시면 감사하겠습니다.

｢도시철도 차량 추진시스템 물리정보 기계학습 기반 에너지 최적제어 및 PHM 기술개발 기획｣ 기술 수요조사서

1. 제안자 인적사항

성명		소속기관명
소속부서		직급
연락처		이메일

2. 제안기술 세부 내용 ※ 안내문구는 삭제하시고 작성 부탁드립니다.

제안기술명	※ (예시)① PIML 기반 도시철도차량 추진시스템 에너지 최적 제어 기술개발 ※ 참고2의 중분류 혹은 소분류 수준의 내용 작성 ※ 적용대상은 필요시 추진장치뿐 아니라 차량 전장품으로 확대 가능
구성기술	※ (예시)1-1 추진시스템 다중물리 모델링 기술 ※ 참고2의 구성기술 중에 선택 혹은 신규 구성기술 제안
적용효과 (해당란 체크 ☑) -중복체크 가능-	□ 경제성 및 비용 절감 효과	□ 도시미관 개선 및 친환경성	□ 기타( ) ※ 기타에 해당할시 괄호에 적용효과 작성 필요
	□ 운영효율성 및 안전성	□ 시공 속도 향상
연구개발 필요성 (문제이슈)	□ ㅇ - * ※ 제안하는 기술을 개발하기 위한 연구추진 배경, 필요성, 시급성 등
연구개발 내용 및 범위	□ ㅇ - * □ ㅇ - * ※ 제안하는 기술에 대한 세부과제 수준의 내용 및 연구범위 제안
기술개발 목표	□ ㅇ - * ※ 개발기술의 정성･정량적 목표를 간략히 작성 ※ TRL 수준도 같이 작성 요청 (하단 표 참고) ex) 추진에너지 절감 : 0%(현재, TRL3)→5%('28년, TRL5)→10%('33년, TRL7) 고장예측 정확도 : 70%(현재, TRL3)→85%('28년, TRL5)→90%('33년, TRL7)
최종 성과물	□ ㅇ - * ※ 제안하는 기술의 개발을 통해 도출되는 최종 성과물

※ 기술준비수준(TRL)의 목표 대비 달성도 (제출시 삭제)

구분	TRL 단계	정의	대상 모델 (시스템 충실도)	검증 및 확인 환경
기초연구	TRL1	기본적인 과학원리가 확인 및 보고됨	N/A	N/A
	TRL2	기술의 응용개념이 형성됨	N/A	N/A
	TRL3	기술의 응용개념과 관련된 기능 및 특성이 수치적, 실험적으로 입증됨	수식모델, 수치해석 모델, 낮은 물리적 실험모델1)	컴퓨터, 실험실 환경
응용연구	TRL4	실험실 환경에서 구성품 또는 낮은 충실도 실험모형(테스트용 샘플)의 성능이 확인됨	브레드보드(Breadboard) 실험모형2)	실험실 환경
	TRL5	유사운용 환경에서 구성품 또는 중간 충실도 실험모형(모듈, 시작품)의 성능이 검증됨	브라스보드(Brassboard) 실험모형3)	유사운용환경
개발	TRL6	유사운용 환경에서 시스템 모델 또는 높은 충실도 축소시제품 성능이 검증됨	고충실도 축소 시제품4)	유사운용환경
	TRL7	실제 환경에서 실물크기 시제품 시연됨	실물크기 시제품	실제환경
	TRL8	실제 환경에서 실제 시스템 성능 확인 (상업적 운용 전)	실운용시스템	실제환경
운용	TRL9	상업적 운용을 통해 실제 시스템 운용능력 확인	실운용시스템	실제환경

1) 개발기술 활용의 실현 가능성을 수치적, 실험적으로 입증하는 단계. 이론적 수식 모델, 수치해석 모델, 간단한 물리적 실험 등을 포함

2) 기술 원칙을 시연하기 위해 실험실용으로 구성한 테스트 샘플 (특징: 실험실 내에서 활용, 기능 및 성능실험 가능, 신뢰성 추정 관련 실험 불가능, 최종 제품의 물리적 형상 및 속성 미반영)

3) 실험실 외부 환경에서 시연할 수 있도록 최종 운영 제품의 기능과 대략적인 물리적 구성을 포함한 시작품 (특징: 외부 환경에서 실험 가능, 기능 및 성능실험 가능, 컴포넌트의 물리적 구성(형상, 중량 등)을 상당히 반영)

4) 운용환경을 충실히 반영하는 유사 운용환경에서 모든 기능 및 성능(목표성능 및 안전성, 신뢰성 등)을 누락 없이 시험 가능한 시제품 (특징: 정확한 신뢰성 시험 가능, 컴포넌트 개별 특성 외에 시스템 인터페이스 등 모든 규격에 대한 적합성을 판단할 수 있는 시제품)

참고1		사업 개요

사업 목적 및 추진배경

(1) 사업 목적

❍ 기존 데이터 중심 기계학습(ML) 모델의 한계를 극복하여 학습의 신뢰성 및 물리적 타당성을 확보하는 물리정보 기계학습(PIML) 기술 개발 및 적용

❍ 지능형 도시철도 추진시스템 구현을 통해 에너지 효율을 극대화하고 유지보수 비용을 절감하기 위한 에너지 최적제어 및 건전성 예측관리(PHM) 핵심기술 개발 기획

(2) 추진배경

❍ 도시철도는 전력비 상승 및 인건비·유지보수비 등 고정비 중심 구조로 인해 운영 적자가 누적되고 있어 추진시스템의 효율화가 불가피한 상황

* 전력비는 도시철도 운영의 핵심 비용 요소이나, 최근 산업용 전기요금의 급격한 인상(3년 새 약 75.8% 상승)으로 운영기관의 재정 부담이 크게 가중

* 지속적인 적자 누적으로 노후 시설 및 차량의 적기 교체가 지연되고 유지보수 투자가 제한되어 안전관리 미흡에 따른 대형 사고 위험성 증가

❍ 기존의 정형화된 고정 파라미터 제어 및 유지보수 방식은 급변하는 운행 환경에 대한 실시간 대응이 불가하여 막대한 운영비용 급증 유발

* 기존 고정 파라미터 제어는 열차의 급가속·급제동 및 잦은 정차 등 실시간 운행 패턴을 능동적으로 반영하지 못해 추진 에너지 손실 발생

* 기존 시간기반유지보수(TBM) 및 사후 정비는 장치 열화 상태를 정확히 판단하지 못해 불필요한 과잉 정비를 유발하고 막대한 생애주기비용(LCC) 부담을 가중

❍ 최근 도입 중인 데이터 중심 기계학습(ML) 모델은 철도차량 추진시스템의 복잡한 물리적 특성을 반영하지 못해 제어 및 진단 신뢰성 확보에 직면

* 전동기, 인버터 등 핵심 구동 부품의 물리적 열화 메커니즘 규명 부족 및 노이즈(진동, 전자파) 간섭에 의한 상태 진단 오류 지속 발생

* 물리법칙 기반의 수리적 모델과 데이터를 결합하여 제어 신뢰성과 타당성을 확보하는 PIML 기반 차세대 지능형 원천기술 확보 및 실증 전략 수립 시급

☞ 기존 고정 파라미터 제어 및 데이터 중심 기계학습(ML)의 기술적·경제적 한계 극복 및 유지보수 비용 절감 효과를 갖춘 물리정보 기계학습(PIML) 기반의 차세대 지능형 추진시스템 핵심기술 개발 및 실증 전략 수립 필요

참고2		사업 범위 및 추진 방향

사업 범위

❍ PIML 기반 도시철도차량 추진시스템 에너지 최적 제어 기술개발 특성 분석 및 물리 기반 동특성 모델링 체계 수립

❍ 물리 기반 열화 모델과 데이터 결합 구조를 정의한 PIML 기반 도시철도차량 추진시스템 건전성 예측관리(PHM) 고도화 방안 설계

추진방향

① (대분류) PIML 기반 도시철도차량 추진시스템 에너지 최적 제어 기술개발

-  추진시스템의 에너지 소비 특성을 분석하고, 차량의 동특성 모델과 실차 운행 데이터를 융합한 물리정보 기계학습(PIML) 제어 및 검증 체계 확립

목 표

구성기술(중분류)

세부 내용

1-1

추진시스템 다중물리 모델링 기술

•추진시스템 다중물리 모델 및 지배관계 분석

•추진시스템 다중물리 모델 구조 및 핵심 변수·파라미터 정립

•PIML 연계를 위한 물리정보 및 데이터 요구사항 도출

1-2

추진시스템 다중물리 데이터 구축 기술

•추진시스템 다중물리 데이터 항목 및 취득 요구조건 정의

•추진시스템 다중물리 데이터 취득 및 정합

•PIML 학습·검증용 다중물리 데이터셋 구축

1-3

PIML 기반 추진시스템 거동 모델링 기술

•데이터 기반 추진시스템 다중물리 거동 모델 개발

•물리정보 결합 PIML 기반 추진시스템 다중물리 거동 모델 개발

1-4

PIML 기반 추진시스템 에너지 최적제어 기술

•PIML 기반 에너지 최적화 구조 및 제어목표 정립

•PIML 기반 에너지 최적 제어전략 개발

•실시간 적응형 에너지 최적제어 기술 개발

1-5

PIML 기반 에너지 최적제어 통합·검증 기술

•에너지 최적제어 통합 구현 기술

•다중 운전조건 기반 에너지 절감 및 제어성능 검증

•안전성·신뢰성 및 비정상조건 대응 검증

② (대분류) PIML 기반 도시철도차량 추진시스템 건전성 예측관리(PHM) 고도화

-  인버터, 견인전동기 등 주요 구성품의 물리적 역학 모델과 실시간 센서 데이터를 결합하여 결함 탐지 및 잔여수명(RUL) 예측 기술 고도화

목 표

구성기술(중분류)

세부 내용

2-1

추진 시스템 구성품의 물리 기반 손상 모델링

•인버터 전력반도체·커패시터 물리적 열화 모델링과 계측 데이터 결합 구조 정의

•견인전동기 기계·전기적 열화 및 주회로 차단기 침식 모델링

•냉각계 성능저하 및 다구성품 열화 상호작용 모델링

2-2

건전성 상태 계측 및 신호 표준화

•다물리량 동기 계측 및 노이즈 강건 특징 추출

•비침습적 상태량 온라인 추정 및 가상센싱

•구성품 공통 건전성 지표 정의 및 정규화

2-3

PIML 기반 이상 탐지와 고장 진단

•다물리량 신호와 물리적 열화 모델을 결합한 이상 탐지 및 잔차 기반 고장 진단

•조기 탐지·오경보 저감 및 고장 유형 분류·격리 체계

2-4

PIML 기반 잔여수명(RUL) 예측과 불확실성 정량화

•물리적 열화모델 결합 기반 구성품 잔여수명 예측

•운행패턴·부하 프로파일 반영 열화 누적 수명 예측

•불확실성 정량화 및 예측 신뢰구간 추정

2-5

건전성 예측 기반 유지보수 의사결정

•건전성 예측 기반 정비 의사결정 규칙 설계

•예측정비 스케줄 최적화 및 자원배분 방안 도출

•기존 CBM 체계 연계·고도화 및 전환 로드맵 수립

2-6

건전성 예측 검증 체계 구축

•가속열화 시험 기반 열화 데이터 구축 및 전이·일반화

•상태계측·데이터 저장·모델 보완으로 이어지는 장기적인 검증 체계수립

③ (대분류) PIML 기반 추진시스템 에너지-건전성 통합 최적 관리 시스템 개발

-  차량 운행 데이터(에너지 제어)와 장치 상태 데이터(건전성 분석)를 단일 파이프라인으로 연계하여, 종합적 운영 효율 제고 및 LCC 최적화를 지원하는 지능형 관제 플랫폼 개념 설계

목 표

구성기술(중분류)

세부 내용

3-1

차량 운행·상태 데이터 수집 및 계층형 파이프라인 설계 기술

•차량 데이터 수집 인터페이스 및 계층형 파이프라인 설계

•데이터 통신 방식 검토 및 시간 동기화(Time Synchronization) 체계 구축

•물리-계측 변수 매핑(Mapping) 체계 설계

3-2

PIML 기반 에너지-건전성 최적제어 체계 설계 기술

•에너지 효율-장치 열화 상호관계 분석 및 PIML 기반 연계 모델 설계

•건전성 상태 기반 에너지 제어 정보 규격 정의

•생애주기비용(LCC) 최적화 기반 통합 제어 방안 도출

3-3

온보드-지상 통합 관리 시스템 설계 기술

•온보드-지상 시스템 구성 및 기능 분담 개념 설계

•확장 가능 모듈형 플랫폼 구조 및 표준 연계 규격 설계

•기존·차세대 시스템 연동 및 통합 운영·보안 설계

3-4

통합 검증 환경 설계 기술

•시뮬레이션 기반 가상 검증 환경 개념 설계

•가상-실물 동기화 및 모델 정합성 검증 기준 설계

•실시간 적응형 에너지 최적제어 기술 개발