인천국제공항은 연간 50만 회의 항공기 운항과 최대 7천700만명의 여객, 500만톤의 화물을 처리하는 글로벌 메가 허브공항 역할을 하고 있다. 최근엔 4단계 확장사업을 통해 ‘글로벌 톱 3’ 공항으로 도약을 추진하고 있다.
공항을 찾는 여행객이 많아질수록 그에 따르는 수하물 처리량 또한 증가한다. 특히 여행객 수하물처리는 여행자 편의와 공항 운영의 원활한 진행에 매우 중요한 역할을 담당한다.
인천공항 수하물처리시스템(BHS·Baggage Handling system)은 공항 여객 수하물을 안전하게 목적지 별로 항공기에 탑재하기 위해 수하물 판독, 검색, 이송, 분류하고 필요하면 저장할 수 있도록 하는 공항 운영 핵심 설비라고 할 수 있다. 이런 시스템 구축과 운영 노하우를 바탕으로 지속적인 설비 개선이 이뤄지고 있지만 설비 노후화에 따른 고장이나 전력 사용량 증가, 현장 안전관리, 인력 운영 효율화 등의 문제도 지속해서 나타나고 있다.
수하물처리 설비 가운데 모터는 현장에서 점검이 진행되며 장애 발생 후 정비가 이루어 진다. 빅데이터를 기반한 예지 정비를 실시하면서 설비 운영 중에 장애 데이터를 특정 기간 단위로 수집/분석 가능하고, 변화 추이에 따라 측정 주기를 조정하면서 점검 계획을 탄력적으로 수립해 운영할 수 있다. 내부 정보망을 통해 모터 전류 값을 분석해 비정상 데이터, 경고 메시지 등을 발생하는 모터는 우선 점검이 이뤄져 돌발 장애를 방지할 수 있다.
수하물을 고속으로 운송하는 고속 트레이 레일은 설비 규모가 방대하기 때문에 주기적으로 정지하거나 이동 점검을 통해 육안으로 이상 유무를 진단하는데, 이것은 현장 안전성 확보, 인력운영·시간 활용 면에서 효율성이 떨어진다.
트레이 이송설비 점검시스템은 진동 신호 데이터를 가동 상태에서 수집하고, AI 알고리즘을 통해 이상 유무를 분석한다. 시스템을 중단하지 않고도 설비 점검을 할 수 있어 효율적으로 설비를 관리할 수 있다. 이용객 화물이 벨트에서 고속 트레이로 전환되는 구간에서는 이중으로 적재되거나 치우침이 발생할 수 있는데, 이는 수하물 추락, 끼임에 의한 파손으로 이어질 수 있다.
이중 적재 감시 시스템은 이 구간에 고성능 카메라를 설치해 영상을 분석하고, AI 알고리즘을 적용해 학습한 데이터를 통해서 이중 적재 감지 인식률을 99.9%까지 끌어올려 수하물 파손 없는 안정적인 운영이 가능하게 됐다.
대형 수하물은 별도 수직 이송 장치로 운송이 이뤄진다. 주기적으로 정비해도 수시로 돌발 장애가 발생해 사물인터넷(IoT) 기반 모니터링시스템이 필요하다. 모터와 구동부에 진동 센서를 설치해 회전체의 특정 진동 시 관제센터에 알람을 전송해 장애를 사전에 대처할 수 있다.
광범위한 수하물처리 구역에서 라인 장애 등의 이유로 특정 구간에 작업 처리량이 일시적으로 증가하면 부하가 발생하는데, 이를 효율적으로 통제하려면 수하물 부하관리 시스템이 있어야 한다. 수하물 이송과 정체 여부를 실시간으로 인식하고 부하 증감과 비정상 운영 상황에 선제적으로 대응할 수 있고 운영 편의성을 획기적으로 높일 수 있기 때문이다.
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공항의 주요 시설물에 IoT·빅데이터·인공지능(AI) 등 스마트 기술을 적용해 지속해서 설비 효율을 높이고, 모터 공회전 시간을 단축하고 컨베이어 가동 방식을 세분화해 에너지 절감과 탄소 배출을 줄이는 등 ESG 관점에서의 노력도 필요하다. 앞으로는 로봇이 수화물을 자동으로 인식하고 분류하는 시스템, 화물견인 차량 무인화 적용을 위한 지상조업 자율주행 서비스 등 수화물 자동 분류 및 무인화 기술도 적용될 전망이다.
포스코DX는 작업자의 안전한 근무환경 조성을 위해 스마트안전시스템을 확대 적용하면서 지난 10월에는 위험성 평가 우수사업장으로 인정받는 등 사회와 공존하는 공동체 일원으로서 사회적 이슈 해결을 위해 적극 동참하고 있다. 앞으로도 기업시민 경영이념을 바탕으로 모든 구성원이 행복한 세상을 만들어가는데 기여하고자 노력하고 있다.
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