2018년 4월 사우스웨스트 항공 1380편에서 발생한 비극은 다행스럽게도 현재의 항공 운항에서 거의 발생하지 않는 사건이라고 할 수 있다. 하지만 그럼에도 불구하고 이런 비극은 너무나 많이 일어나며, 완벽한 시스템 안전성은 항상 도달할 수 없는 곳에 자리잡고 있다. 하지만 이런 완벽함에 도달하고자하는 의지가 바로 엔지니어나 과학자, 기술자들로부터 새로운 기술을 이끌어 내는 계기를 만든다. 그러나 현재 개발중인 미래의 기술은 우리가 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 항공기, 그리고 인간의 삶이 균형을 이룰 수 있게 해 주는 다양한 시스템에 한 걸음 더 가까이 다가갈 수 있게 해 줄 것이다.
NTSB(National Transportation Safety Board)는 사망 사건이 발생한 이 댈러스행 비행기에서 어떤 일이 발생했는지에 대해 정밀 조사를 하고 있다. 미국 비행기에서 사망 사고가 발생한 것은 거의 9년만에 처음이다. 이 글을 쓰고 있는 시점에서 조사관들은 CMF56-7B 엔진 중 하나의 팬 블레이드가 약 9800m 상공에서 파괴되고, 이로 인한 가압된 객실 벽에 구멍을 낸 것으로 추정하고 있는 것으로 알려졌다. 조사 결과 블레이드가 비행중 금속 합금의 피로파괴로 인해 문제를 일으킨 것으로 알려졌다. 무거운 하중과 주기적인 온도 변화로 인한 피로파괴는 모든 항공기가 격을 수 있는 일이다.
오늘날 항공기는 엔진과 팬 블레이드를 비롯한 항공기의 유지보수에 많은 시간과 비용을 투자한다. 엔진과 팬 블레이드는 정해진 수의 이착륙 후에는 미세한 파절을 찾기 위해 초음파 검사를 수행한다.
따라서 비행기가 수천 번의 비행을 할 동안 철저한 분해와 검사, 그리고 수리에 얼마나 많은 노력이 필요한 지 짐작할 수 있을 것이다. 이런 노력의 대부분은 판단 호출(Judgment call), 수많은 도구, 다양한 유형의 진단 장비들로 이뤄진 끊임없는 반복 작업의 연속이다. 그렇다면 미래의 항공기 또한 마찬가지 일 것인가?
디지털 트윈(Digital Twins, DT)은 새로운 기술 컨셉으로 이를 이용할 경우 엔지니어와 기술자가 항공기와 항공기의 각종 서브시스템의 물리적인 상태를 이전에 비해 더 세밀하게 이해할 수 있다. 이는 가혹한 환경에서도 정상적으로 동작할 수 있는 새로운 세대의 적외선, 초음파 센서를 엔진 내부에 장착해 미세한 파절을 지속적으로 감지할 수 있게 하는 기술이다. 급성장하는 IoT(Internet of Things)의 기능과 개념을 접목해 활용하는 온보드 센서는 직접적인 인간의 개입 없이도 디지털 회선을 통해 수많은 데이터를 DT에 전달한다.
DT가 운송 시스템의 안전을 향상시키는 방법은 무궁무진하다. 예를 들어, 새로운 데이터 포인트로부터 수집되는 대량의 데이터와 이를 분류, 분석할 수 있는 강력한 컴퓨팅 성능의 결합으로 DT는 다음과 같은 일을 수행할 수 있다.
- 기계 진단 중 까다로운 일부 부분 외에는, 상대적으로 느린 사람의 작업을 제거함으로써 분해 검사를 수행하는 데 소요되는 시간을 절약한다.
- 기술자가 일어날 수 있는 모든 고장의 경우를 모두 점검하기 위해 체크리스트를 만들고 실행하는 데 시간과 노력을 기울이기 보다는, 보다 생산적이고 실제적인 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 해 준다. 검사 시간을 줄이는 것이 비즈니스에도 훨씬 유리할 뿐 아니라 더 안전한 항공 운항을 보장할 수 있다면 모든 사람에게 유익한 일이 될 것이다.
- 검사중인 시스템의 데이터뿐 아니라 전체 항공기의 모든 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 한 예측을 가능하게 한다. 각각의 데이터 세트를 비교하고, 공통적인 예외 사항이나 고유한 특이점을 찾음으로써, 시스템의 안전을 위한 사전예방 성격의 분석을 도출해 낼 수 있다.
- 서로 다른 구성요소를 교환하고 유지관리 일정을 변경하는 것이 구성요소의 물리적인 상태에 어떤 영향을 미치는지 등에 대한 예측 가능한 가정과 분석을 가능하게 한다. 시뮬레이션은 실제 상황에서 실제 시스템의 실제 데이터로 미세 조정을 계속 해 나갈 수 있다. 이는 정확한 예측을 위한 매우 큰 자산이다.
- 유지보수 내역이나 설치된 구성요소 인벤토리, 주변 환경에서 작동하는 여러 시스템, 그리고 운용 중인 전체 항공기의 온보드 진단 정보와 같은 시스템 데이터를 상호 참조해 검사의 우선순위를 지정한다.
DT는 엔지니어와 기술자가 전체 시스템에서 신속하게 데이터를 가져와서 지금까지 볼 수 없었던 방식으로 추세를 파악함으로써 더 정확한 정보를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있게 한다. 엔지니어와 기술자는 실제 시스템이나 승객에게 아무런 위협을 주지 않고, 수백만 번의 예측 시나리오를 실제 데이터를 기반으로 정밀하게 시뮬레이션할 수 있다. 인공지능을 활용해 로(Raw) 데이터를 빠르게 처리하면 데이터의 미세 조정을 하는 과정에서 벌어질 수 있는 작업자의 실수를 제거함으로써 안전성을 향상시킬 수 있다. 이를 통해 인간 작업자는 더 높은 수준의 분석과 의사결정에 역량을 집중할 수 있을 것이다.
기술은 운송이나 다른 활동과 관련된 위험을 직접적으로 제거할 수는 없다. 하지만 이런 목표를 추구하고자 하는 우리의 노력을 무산시켜서는 안된다. 과거의 경험을 토대로 새로운 기술을 활용함으로써 향후 일어날 수도 있는 비극적인 사고를 미연에 방지할만큼 운이 좋을 수도 있다. 비극적인 사고를 미리 예방할 수 있다면, 그보다 좋은 것이 또 무엇이 있겠는가?
Written by 마이클 파크스(Michael Parks) & Provided by 마우저 일렉트로닉스 (Mouser Electronics)
마이클 파크스는 미국 메릴랜즈주의 남부에 위치한 전자설계 스튜디오이자 기술 컨설팅 업체인 그린슈개러지(Green Shoe Garage)를 운영하고 있다. 그는 기술과 과학적 문제에 대한 대중의 인식을 높이는 데 도움이 되는 팟캐스트를 운영하고 있다.
[편집자 주] 본 기사는 글로벌 전자부품 유통회사인 마우저 일렉트로닉스 (Mouser Electronics)의 후원을 바탕으로 진행되는 EPNC의 단독 외부 기고입니다.
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