전주 효자동 코오롱하늘채 서울시가 도시철도 신호 체계를 열차의 위치를 1ｍ 단위로 파악할 수 있는 무선통신 기반으로 2032년부터 단계적으로 전환한다. 열차를 더 촘촘히 운행할 수 있어 혼잡도가 평균 20% 이상 줄어들 것으로 전망된다.
서울시는 신호체계 개선만으로 혼잡도를 개선할 수 있는 ‘도시철도 혼잡개선 혁신방안’을 26일 발표했다. 열차를 증량하거나 노선을 신설하는 등 과도한 투자나 시설 개선 없이도 혼잡도를 획기적으로 개선할 수 있다는 게 시의 설명이다.
서울 도시철도의 일일 통행량은 2021년 386만5000명에서 지난해 492만5000명으로 증가했다. 교통수단 분담률은 매년 상승해 일부 구간의 혼잡도도 높아지고 있다.
실제 아침 시간대 혼잡도는 9호선 노량진역 182.5%, 2호선 사당역 150.4%, 우이신설선 정릉역 163.2% 등으로 매우 높다. 혼잡도 100%는 정원이 꽉 찬 상태, 150% 이상은 밀착상태로 구분된다.
이번 방안의 핵심은 도시철도 신호시스템을 기존 궤도회로 방식에서 무선통신 방식으로 전환하는 것이다. 궤도회로 방식은 열차가 달리는 선로를 하나의 전기 회로로 인식하는 구조다. 일정 구간을 하나의 ‘회로’로 보고, 그 안에 열차가 있으면 다른 열차가 진입하지 못하게 막는다.
이 방식에서는 열차의 위치가 특정 구간에 있다는 건 알 수 있지만 정확한 위치는 알 수 없다. 구간 시작점과 끝점을 통과하고 나서야 위치가 바뀌기 때문이다. 열차의 안전을 확보하려면 2개 구간(우이신설선 240ｍ·9호선 800ｍ)의 안전거리를 두고 운행해야 해 배차 간격을 줄이는 데 한계가 있다.
반면 무선통신 방식은 선로 바닥에 통신기(AP)를 촘촘하게 깔아 열차 위치를 1ｍ 단위로 실시간으로 추적·관제한다. 열차의 위치를 정확히 알 수 있으니 더 촘촘히 열차를 운행할 수 있다. 선로 바닥에 AP(통신기)를 촘촘하게 깔아 GPS 방식처럼 열차 위치를 실시간으로 추적·관제한다.
결과적으로 대기시간이 줄고, 혼잡도도 개선되는 방식이다. 시는 무선통신 방식으로 전환하면 약 20% 수송력 향상과 혼잡 완화를 기대할 수 있다고 설명했다. 신호 장애가 많이 발생하는 궤도회로를 사용하지 않아 고장을 최소화하고 안정성도 높일 수 있다. 9호선에 투입된 궤도신호 장비는 해외 장비 업체의 단종 통보로 무선통신 방식으로의 전환이 불가피한 상황이기도 하다.
안전거리(800ｍ)를 맞춰야 해 더는 선로에 열차를 투입할 수 없는 9호선도 안전거리(25ｍ)가 줄면 추후 열차를 증편할 수 있는 여유가 생긴다. 무선통신 방식으로 전환하면 출퇴근 시간대 열차 간격을 2분30초에서 2분 정도로 줄일 수 있고, 이렇게 되면 5차례에 한 편성씩 추가 투입이 가능해져 혼잡도를 낮출 수 있다고 시는 보고 있다.
국내의 경우 신림선에 한국형 무선통신 방식인 KTCS-M을 적용해 안정적으로 운행 중이다. 뉴욕, 런던, 파리, 홍콩 등 해외 주요 도시도 무선통신 방식을 적극적으로 도입하고 있다.
시는 무선통신 방식 신호체계를 혼잡도가 160%가 넘는 우이신설선에 우선 적용해 2032년 연장선 개통과 함께 전환한다. 이후 9호선과 2호선을 대상으로 단계적인 전환을 추진한다.
여장권 서울시 교통실장은 “도시철도 혼잡은 시민의 삶과 직결된 문제로, 시설 확장에만 의존하기보다 무선통신 방식 등 혁신 기술을 적극적으로 도입해 개선해야 한다”면서 “앞으로도 시민의 평온한 출퇴근을 위해 교통 혁신을 지속해 나갈 것”이라고 밝혔다.
기업과 대학 간 보상 격차가 갈수록 커지면서 인공지능(AI) 연구자들이 학계 대신 빅테크 기업에서 일하는 비중이 지난 20년 새 크게 늘어난 것으로 나타났다. 기업으로 간 연구자는 논문 발표보다 특허 출원에 집중하면서 AI 연구가 ‘공유’보다 ‘기업 독점’으로 쏠린다는 지적이 나온다.
우푸크 악지기트 미국 시카고대 경제학과 교수, 에민 딘러소즈 미 인구조사국 이코노미스트 등은 지난 16일(현지시간) 전미경제연구소(NBER)를 통해 ‘왜 대학은 AI 인재를 붙잡는 데 어려움을 겪는가’라는 제목의 논문을 발표했다.
연구진은 AI 연구자 4만2000명의 고용·소득·연구 데이터 약 20년치를 분석했다.
분석 결과, 2001년 AI 연구자 48%가 산업계에서 일했는데 2019년에는 이 비중이 68%로 20%포인트 증가한 것으로 나타났다. 즉, 2001년만 해도 학계가 아닌 기업에서 일하는 AI 연구자가 10명 중 5명에 그쳤으나 2019년에는 10명 중 7명으로 늘었다는 뜻이다.
학계보다 기업을 더 많이 택하는 배경은 기업과 대학 간 보상 격차에 있다. 기업에서 일하는 상위 1% AI 연구자의 연봉(2015년 달러 기준)은 2001년 59만5000달러에서 2021년 194만달러로 3배 이상 늘었다.
반면 학계에 있는 상위 1% AI 연구자 연봉은 같은 기간 30만1000달러에서 39만2000달러로 30% 오르는 데 그쳤다. 상위 1% AI 연구자가 빅테크 기업에 가면 대학에 남을 때보다 연간 150만달러(17억원·2015년 연평균 환율 1131.52원 기준) 이상을 더 번 셈이다.
기업에 있는 AI 연구자가 스톡옵션을 받을 수 있다는 점까지 고려하면 격차는 더 벌어질 수 있다고 연구진은 설명했다. AI 연구를 위한 막대한 인프라 투자 비용을 대학이 감당하기 힘들어진 것도 젊은 AI 인재가 산업계로 유출되는 요인으로 꼽혔다.
연구진은 AI 인재가 기업으로 옮겨가면서 지식 공유 대신 상업화 흐름이 두드러졌다고 짚었다. 기업으로 간 AI 연구자들은 연간 논문 수가 학계 연구자에 비해 65% 적었고, 논문을 발표할 가능성도 30%포인트 더 낮았다. 이에 반해 연간 특허 수는 530% 증가했고, 특허를 낼 확률도 6%포인트 상승했다.
연구진은 “대학은 전통적으로 개방형 지식 플랫폼이었으며 논문 발표, 인력 양성을 통해 널리 퍼지는 과학적 성과를 만들어왔다”며 “(학계에서 산업계로의 인재 이동은) 지식 파급 구조가 ‘개방형 과학’에서 ‘기업 소유형 혁신’으로 바뀌는 것을 의미한다”고 말했다.
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