디지털 트윈 기반 철도현장 통합 안전관리 시스템의 고도화 및 구현 타당성 분석 = Enhancement and Implementation Feasibility Analysis of a Digital Twin–Based Integrated Safety Management System for Railway Worksites

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 철도 현장 작업자의 안전을 실시간으로 확보하기 위해 IoT 장비연계, MQTT 중심 데이터 수집·전파, Unreal Engine 5(UE5) 디지털 트윈 시각화를 통합한 시스템 설계 고도화와 구현 타당성을 제시한다. 선행 기초설계를 확장하여 수집–처리–서비스 3계층 아키텍처를 정립하고, 스마트 장비 착용 확인, 작업구역 이탈, 열차 근접 위험, 생체 이상(심박/체온 급변, 충격) 등 핵심 기능을 정의하였다. 실증 전 단계에서는 오봉역을 대상으로 UE5–MQTT 연동 환경에서 시나리오(미착용 진입, 착용 중 해제, 작업구역 이탈, 열차 근접, 생체 이상)를 설계하였다. 정량 실측이 어려운 제약을 고려하여 시나리오별 요구사항에 맞는 매핑 규칙을 제시하고 시나리오별 기대 결과를 통해 논리적 타당성을 검증하였다. 본 연구는 자산 중심에서 작업자 안전 중심으로 초점을 전환한 디지털 트윈 참조 모델과 사전 검증 절차를 제시하였으며, 후속 연구로 파일럿 실측 데이터에 기반한 정량 성능 검증과 임계값 재튜닝 등 업무시스템 연동을 계획하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study presents an advanced system design and feasibility for securing railway field workers’ safety in real time by integrating IoT device linkage, MQTT-centric data ingestion/propagation, and Unreal Engine 5 (UE5)–based digital-twin visualization. Building on a prior baseline design, we establish a three-tier architecture—data acquisition, processing, and service—and unify core safety functions through rule-based logic: verification of smart PPE compliance, work-area geofence breach, train-proximity hazards, and physiological anomalies (abrupt changes in heart rate/body temperature, impacts). Prior to field deployment, we designed scenarios at Obong Station within a UE5–MQTT integrated environment (unauthorized entry without smart helmet, smart helmet removal during work, geofence breach, train proximity, and biosignal anomalies). Given constraints that limit precise quantitative measurement, we specified scenario-level matching rules aligned with requirements and verified logical validity via expected outcomes. The study proposes a digital-twin reference model that shifts the focus from asset-centric to worker-safety-centric operations, together with a pre-verification procedure. As follow-up work, we plan quantitative performance evaluation using pilot field data, threshold retuning, and integration with operational enterprise systems, for which the present results will serve as a key reference.