1939년 4월 처음으로 개통한 중앙선은 1942년 4월  청량리-경주 전구간이 개통되었을 당시 많은 승객들이 각 지역을 잇는 구불구불한 철로를 따라 서있던 간이역들을 통해 열차를 이용해왔었습니다. 중앙선 개통 이라 86년의 세월동안 많은 것이 변하였는데 특히 청량리에서 부전까지 비둘기호가 반나절 넘게 달려야 완주하던 중앙선 철길은 직선화되면서 소요시간이 점점 줄어들었고 이제는 무궁화호를 타고 무려 6시간 남짓이면 될 정도로 소요시간이 무려 절반이나 줄었습니다. 심지어 전철화까지 완료되어 KTX-이음이 달리게 되면 시간을 이보다 더 줄어들 예정이니 말 그대로 격세지감이라는 어르신들의 말의 의미가 이런 경우에 쓰임을 깨닫습니다.

 2005년 청량리-덕소 구간 복선화 및 직선화를 시작으로 양평, 원주, 제천, 단양, 영주, 안동, 의성까지 차례차례 진행되었고 어느덧 이러한 변화는 의성-북영천 구간을 제외한 전 구간이 완공되었습니다. 이러한 변화를 아는지 모르는지 내년부로 더이상 열차가 다니지 않게될 화본역은 오늘도 무궁화호를 타고 찾아온 승객들을 맞이하고 있었습니다.

아화역에서 무궁화호를 타고 화본역에 도착하였습니다.

전역과 다음역인 두 역은 여객 영업을 하지 않고 있습니다.
내년 선로가 이설되면 두 역은 승객 없이 쓸쓸히 마지막 열차를 보내겠지요. 

퇴역한 새마을호 객차가 역 인근에서 카페로 사용되고 있는 듯 합니다.

화본역에도 기관차가 다니던 시절 사용되었던 급수탑이 있습니다.

역 구내는 올해 마지막 영업하는 역 치고는 상당히 잘 관리되고 있습니다.

옛날 양식의 역명판도 그대로 재현해 두었군요.

이전에는 이 곳에서 강릉역에도 갈 수 있었지요?

어느덧 열차 문이 닫히고

열차는 청량리역을 향히 달려갑니다.

역사안으로 들어가봅니다.

역의 유명세 덕에 현대 양식이 아닌 옛모습으로 리모델링된 역사의 모습입니다.

승차권이 없는 방문객의 경우 기념권 성격의 입장권을 구매후 역무원의 안내에 따라 승강장에 입장할 수 있습니다.

열차는 하루에 총 6회 정차하네요.

그러고보니 저는 화본역 방문으로 군위는 처음 방문해보네요.

역광장은 상당히 넓습니다.

치즈냥 한 마리가 더운날 휴식을 취하고 있습니다.

군위군이 대구광역시에 편입됨에 따라 경상북도라고 적혀있어야 할 부분을 가렸네요.

무더웠던 2024년 7월말이었어서 열차카페에서 오미자에이드 한잔 샀습니다.

멀리서 바라본 화본역 역명판

삼국유사 군위를 형상화한 듯 한 캐릭터들일까요?

인근에 화본역에 대한 정보를 설명하는 비석이 보입니다.

한적한 시골 간이역 치고는 광장이 나름 넓습니다.

진입로에서 바라본 화본역

역세권에 무려 식당도 있습니다!

다음 열차가 들어오기 전 역앞 마을 구경을 잠시 하다가

아화역으로 돌아가기 위해 다시 승강장으로 들어옵니다.

요 역명판도 철도청 시절에 쓰던 것으로 보이는데?

역 주변 구경에 정신이 팔려있던 찰나에 벌써 열차가 들어옵니다.

새로운 철로로 이설되면 이 구간에서 디젤기관차를 볼 기회기 많지는 않겠죠?

잠시 짬을 내어 찾아온 간이역 여행을 마치고 다시 일상으로 돌아가봅니다!

 Pytorch는 Meta AI(구 페이스북 AI연구소)에서  만든 딥러닝 라이브러리로, 오늘날 AI 관련 논문등에서 많이 사용되고 있으며 Github를 통해 오픈소스로 공개되는 AI모델 다수가 Pytorch를 사용하고 있습니다. 과거 Google의 TensorFlow가 산업용 AI분야에 주로 사용되고 있다고 알려져 있으나 대학원에서 Pytorch를 접했던 연구원들이 산업 현장에서 Pytorch 사용을 이어가게 되면서 산업용 AI분야에서도 Pytorch의 점유율이 높아져가고 있습니다.

 TensorFlow에 비해 Pytorch가 갖는 강점으로 모델 설계가 직관적이고 수정이 쉽다는 점입니다. 다만, Pytorch로 자신이 원하는 모델을 만들 수 있다 하더라도 지금까지 공개된 수많은 모델들을 일일히 공부하고 이를 이해하고 설계를 하는 과정은 개발시간이 소요되며, 개발자별 소스코드의 구조에 차이가 있을 경우 모델 설계를 처음부터 하는 것이 나을 정도로 복잡한 과정이 필요할 수 있습니다. 심지어 같은 구조의 AI모델임에도 소스코드 구조가 달라지게 되면 각각의 모델들이 파편화되어 모델 구조 관리에 더 큰 어려움이 생기게 되기 마련입니다.

 OpenMMLab에서 공개한 오픈소스 라이브러리인 MMCV는 자주 사용되는 기능들을 단일화하고, 기본에 공개된 AI모델들을 MMCV 라이브러리로 설계하여 모델들의 구조를 단일화하여 개발자 입장에서 간단하게 소스코드 일부 수정만으로 AI모델을 쉽게 변경할 수 있어 개발이 쉽습니다. 

 이번 포스팅에서는 MMCV라이브러리에 자신이 직접 모델을 만들어 적용하는 방법을 소개시켜드리고자 합니다.

 본  포스팅에서는 MMSegmentation을 기준으로 설명드리도록 하겠습니다. MMSegmentation 라이브러리에서 FCN모델은 Backbone으로 ResNet과 HRNet이 기본으로 적용되어 있는데, 저는 여기에 VGG 백본을 추가해보고자 합니다.

 VGG는 2014년 공개된 AI분야 입장에서 보았을 땐 고전 CNN 구조의 모델입니다. 지금 시점에서 보았을 땐 단순한 구조로서 CNN, max pooling, Relu, softmax 등으로 Layer가 구성되어 있어, AI에 입문하시는 분들께서 자신이 직접 AI모델을 만드는 실습자료로 훌륭한 모델 중 하나입니다.

 MMCV 라이브러리에서 VGG 모델이 기본으로 제공되고 있어, MMSegmentation에서는 VGG모델을 상속하는 방법으로 Backbone 모델을 추가해보겠습니다. 아래와 같은 경로에 소스코드를 추가해줍니다.

mmseg/models/backbones/FCNVGG.py

추가한 Backbone 모델이 mmsegmentation 라이브러리 import시 불러오도록 설정합니다.

mmseg/models/backbones/__init__.py

끝으로, VGG를 Backbone으로 하는 FCN모델을 Config로 구성해줍니다.

fcn_vgg16.py

 위와 같이 설정해주신 다음 아래의 명령어를 실행하시면 VGG Backbone이 적용된 AI모델이 학습되는 것을 확인하실 수 있습니다.

$ python tools/train.py fcn_vgg16.py

지난 2021년 즈음 중앙선 경주 구간이 이설되기 전 폐역 예정이던 역들을 방문했었습니다. 어떤 역은 이설 전부터 여객업무가 중단되어 열차조차 지나가지 않게 될 운명을 기다리던 역도 있었고, 이설 직전까지 승객을 맞이하다 사라진 역들도 있었지요. 그런데 놀랍게도 폐역만을 기다리던 역이 새롭게 이설된 선로 위에서 다시 부활한 역도 있었습니다.

2024년 어느 무더웠던 여름, 지난 2021년 12월 27일까지 여객영업을 하다 사라진 건천역과 바로 다음날 다시 승객들을 맞이하게 된 아화역을 방문하였습니다.

먼저 현재는 폐역이된 건천역부터 방문합니다. 이전에 건천역이 아직까지 여객영업을 하던 순간을 찍었던 당시의 흔적도 같이 보셨으면 합니다.

2021.11.23 - 코앞 아파트가 역세권인 간이역 - 중앙선 건천역 [2021.11.21]

 폐역이 된 건천역을 뒤로하고 바로 옆동네에 있는 아화역을 향해갑니다. 중앙선 철길이 이설되기 전 방문하였던 아화역의 모습을 아래의 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.

2021.11.25-잊혀진 간이역, 다시 부활할것인가 - 중앙선 아화역[2021.11.21]

 건널목이 있던 자리에서 마을 방향으로 쭈욱 걸어가 새로 이설되어 영업중인 아화역에서 열차를 탑니다.

 바쁜 일상속에서도 그 때 그 모습 그대로 있는 간이역들을 보면서 먼 미래엔 치열했던 내 모습도 추억이 되겠지 하는 상상을 하며 사라져가는 일상속 풍경들을 오늘도 한 장씩 남겨봅니다.