글로벌 철도교통 기술 및 정책 동향(3/13)
- (영국) 단방향 모니터링에서 예지보전으로:
철도 인프라의 '트루 디지털 트윈' 도입 전면화 -



*AI로 생성된 이미지입니다.
연구전략본부 연구정책실 장성순 선임연구원
연구전략본부 연구정책실 양유진 연구원
연구전략본부 연구정책실 문국현 책임연구원

○ [배경: '트루 디지털 트윈'을 통한 예지보전 패러다임 전환] 영국 철도 산업은 노후 인프라와 기후 변화 위기 극복을 위해 기존 사후 수리 방식에서 '예지보전' 중심의 디지털 트윈을 전면 도입 중임. 특히 단순 3D 시각화를 넘어 6D BIM 기반 접근법을 통해 전차선 등 핵심 설비의 물리적 거동을 실시간으로 예측하는 '트루 디지털 트윈' 단계로 진화하고 있음.
○ [네트워크 레일-클라우드 기반 SaaS 통합 플랫폼 조달] 영국 철도공사(북동부 노선)는 파편화된 과거 도면과 실시간 IoT 센서 데이터를 단일 진실 공급원(SSOT)으로 통합하기 위해 2025년 10월 SaaS 기반 디지털 트윈 플랫폼 조달을 개시함. 이를 통해 머신러닝 기반으로 선로 균열 및 침하 패턴을 분석하고, 시스템 셧다운 전 최적의 유지보수 개입 시기를 산출하는 고도화된 자산 관리 체계를 구축함.
○ [지능형 자산 관리 아키텍처 및 머신러닝 분석] 선로에 배치된 IoT 센서와 검측 장비의 실시간 스트리밍 데이터를 API 기반으로 유기적으로 결합함. 특히 머신러닝 알고리즘을 통해 선로의 미세 균열이나 지반 침하 패턴을 분석하여 자산의 열화 속도를 정밀하게 예측함. 이를 통해 단순한 고장 알람을 넘어 인프라의 잔존 수명을 수치화하며, 시스템 셧다운 발생 전 가장 경제적이고 안전한 유지보수 개입 시기(Maintenance Window)를 자동으로 도출하여 자산 수명을 극대화하는 성과를 거둠.
○ [HS1의 항공우주 기술 기반 AI 엔터프라이즈 디지털 트윈 실증] 영국 고속철도 HS1(High Speed 1)은 인프라 관리의 불확실성을 통제하기 위해 항공우주 분야에서 검증된 'AI 엔터프라이즈 디지털 트윈' 모델을 세계 철도 업계 최초로 전면 도입함. 항공기 엔진 정비 등 극한의 신뢰성이 요구되는 분야의 정비 알고리즘을 철도망에 이식하여, 수천 개의 자산 상태뿐만 아니라 기상 예측 데이터, 정비 인력의 실시간 가용성, 부품 공급망 변수까지 동시에 연산하는 '다학제적 의사결정 체계'를 갖춤.
○ [중장기 시나리오 시뮬레이션 및 국가 전략(CP7) 반영] 향후 수개월에서 수년 단위의 유지보수 시나리오를 가상 공간에서 수만 번 시뮬레이션하여 가장 경제적이고 안전한 자원 배분 안을 도출함. 해당 모델은 영국의 2025-2030 핵심 운영 전략(Control Period 7, CP7)의 공식 도구로 채택되어, 디지털 트윈이 기술 실증을 넘어 국가 기간망의 장기 운영 정책과 예산을 결정하는 핵심 거버넌스 시스템으로 안착함. 이는 기상 이변 등 이례 상황 시 실시간으로 유지보수 계획을 재조정(Rescheduling)함으로써 고속철도 서비스의 강력한 복원력을 제공함.
○ [137년 역사의 세번 터널(Severn Tunnel) iTwin 기반 현대화] 영국과 웨일스를 연결하는 7km 길이의 세번 터널(Severn Tunnel)은 지속적인 누수와 가혹한 환경으로 관리가 극도로 어려웠으나, Bentley iTwin 플랫폼을 통해 19세기의 물리적 인프라를 21세기의 지능형 자산으로 탈바꿈시킴. 라이다(LiDAR) 스캔과 3만 개 이상의 고화질 이미지를 결합하여 터널 라이닝, 신호기, 배수 시설 등 62개 핵심 구성요소를 가상 공간에 완벽히 복제함. 디지털 트윈을 활용한 원격 점검으로 위험한 터널 내 현장 방문 횟수를 50% 절감하고 수동 측량 작업을 70% 축소하여 작업자 안전을 획기적으로 향상함. 고난도 3D 자산 모델링을 자체 역량으로 완수하여 단일 프로젝트에서 35만 파운드(약 6억 원)의 예산을 직접 절감했으며, 문서 관리 효율성 또한 60% 개선함. 이는 노후 철도 인프라의 디지털 전환이 가져오는 즉각적인 비용 편익과 안전성 확보를 상징적으로 보여주는 성공적인 실증 사례임
○ [신호 시스템 현대화-디지털 트윈 기반 가상 검증(Virtual Testing)] 영국 신호 현대화 사업(ECDP)은 새로운 신호 장비 도입 시 노선 전체를 가상화한 디지털 트윈에서 사전 검증(Simulate-before-execute)을 수행하여 선로 차단 시간과 테스트 비용을 획기적으로 감축함. 또한 GIS 기반 '디지털 서베이어' 기술을 연계해 원격으로 유지보수 개입을 설계함으로써 물리적 현장 조사를 90% 이상 축소함.
○ [시사점 및 정책 제언: CPS 고도화 및 예산 패러다임 전환] 영국의 사례는 철도 디지털 트윈이 실시간 물리 현상을 역해석하는 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical Systems, CPS)으로 진화했음을 시사함. 우리나라도 단순 시각화를 넘어 자산의 열화 패턴을 예측하는 SaaS 기반 통합 플랫폼 도입이 시급함. 특히 기술 종속 방지를 위한 글로벌 데이터 표준(IFC) 준수를 조달 조건으로 명문화하고, 기획 단계부터 사이버 보안 거버넌스를 법제화해야 함. 또한 HS1의 사례처럼 디지털 트윈을 국가 기간망의 예산과 정책을 결정하는 핵심 도구로 안착시켜야 함. 이를 위해 하드웨어 구매 방식에서 벗어나 '소프트웨어 구독(OPEX)' 중심의 예산 집행 패러다임으로 전환함으로써, 기후 변화와 인구 감소 시대에 대응하는 지속 가능한 지능형 철도 생태계 구축을 위한 국가 차원의 로드맵 수립이 필요함.

※ 사진 및 내용 출처 :
-GOV.UK (2025.10), "North and East Digital Twin - Find a Tender“
https://www.find-tender.service.gov.uk/Notice/068850-2025
-MDPI (2026.03), "Digitalised Predictive Maintenance in Railways: A Systematic Review of AI, BIM, and Digital Twins"
https://www.mdpi.com/2412-3811/11/3/87
-Bentley Systems (2025.10), "Network Rail Built Digital Twin to Modernize Tunnel Maintenance"
https://blog.bentley.com/software/yii-project-profile-network-rail-creates-digital-twin-of-historic-severn-tunnel/
-Aerogility (2024.10), "Network Rail High Speed and HS1 collaborate to spearhead the digital future of UK rail"
https://www.aerogility.com/network-rail-high-speed-and-hs1-collaborate-to-spearhead-the-digital-future-of-uk-rail/
-Innovate UK / DfT (2025.09), "First of a Kind (FOAK) 2025 competition winners"
https://iuk-business-connect.org.uk/wp-content/uploads/2025/09/FOAK_2025_Competition_Winners.pdf