철도운영기관은 수송수요예측과 열차차량의 수송능력을 토대로 수송계획을 세우고 이에 따른 열차운행계획을 수립한다. 열차운행계획을 통해 열차 운행간격이 조정되어 열차운행시간표(열차다이아)가 작성되고, 열차운행에 사용되는 열차의 차량운영계획이 수립된다. 열차운영기관에서는 열차 운영관리의 효율성을 높이기 위해 다이아에 편성되어진 열차들의 승무인원을 판단하고 배치하는 승무일정계획을 수립해야 한다. 본 연구에서는 승무일정계획 문제인 승무다이아 작성단계에 제약조건을 만족하는 이웃해 탐색기법을 적용하여 승무 계획의 효율적 관리가 가능하도록 하는 방법론을 제시한다. 연구에서 제시한 방법론에 의해 생성된 승무 다이아는 실제 운영하는 열차시간표를 대상으로 기존 승무다이아와 결과 값을 비교하여 제시된 방법론의 효율성을 검증하였다.
승무일정계획이란 특정 기간 동안 운행할 차량들을 대상으로 각 차량마다 필요로 하는 승무원을 배정하는 계획을 말한다. 최적 승무일정계획의 수립은 일반적으로 제약 조건을 만족하는 모든 종류의 개별 다이아를 생성한 다음 이들을 대상으로 모든 차량을 운행할 수 있는 최적조합을 선정하는 방식으로 이루어지고 있다. 승무일정계획 문제의 난이도는 제약 내의 개별 다이아 생성하는 단계에서 생성되는 후보다이아 집합에 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 승무일정계획 문제의 난이도를 줄일 수 있는 후보다이아 집합을 생성하기 위한 방안 2가지를 제시한다. 실제 현장의 승무일정계획 문제를 대상으로 한 실험 결과, 방안들을 적용한 경우에 기존의 방법으로는 수립하기 어려웠던 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다.
열차운용이라 함은 열차의 출발과 도착 시간을 나타내는 열차번호들에 여러 객차들로 구성된 하나의 열차를 일컫는 열차 다이아(train DIAgram)들을 여러 제약조건을 고려하여 배정함으로서 열차 번호가 열차 다이아에 의해 운행될 수 있도록 열차운용 다이아를 작성하는 작업이다. 이러한 작업을 다수의 스케줄링 전문가들이 스케줄링 할 경우 많은 시간과 노력을 감수해야만 하며, 전문가의 실수로 인해 오류가 발생할 가능성이 있다. 뿐만 아니라, 복잡한 스케줄의 특성상 운용 비용이 적게 드는 스케줄 결과를 이끌어 내기가 어렵다. 본 연구에서는 열차운용 시스템을 구성하기 위해서 현재 철도청에서 사용하는 시스템을 분석하여, 열차운용 스케줄링 시스템을 모델링 하였고, 이에 모델링한 시스템을 바탕으로 CSP(Constraint Satisfaction Problems: 제약조건 만족 문제) 해결 기법을 적용하여 계산시간 및 계산 복잡성 면에서 효율적인 스케줄링을 행함과 동시에 비용 최적 함수를 적용함으로서 열차 운용 비용이 최소가 되는 열차운용 스케줄링 시스템을 구현하였다. 더불어, 시스템모델 검증과정의 하나로 과거 운용되었던 새마을호 열차시간표와 열차 데이터를 사용하여 열차 운용 및 운용 비용의 최적화를 실험하였다.
정부는 수도권 집중화로 인해 야기되는 각종 사회문제들을 해결하기 위해 주변지역의 개발을 통한 서울 집중화를 분산시키려는 노력을 하고 있지만, 수도권의 구먹구구식 철도개발은 주변지역에서 서울중심으로의 접근을 어렵게 만들고 있다. 이에 국내 최초로 완행, 급행열차가 혼용 운행하는 서울9호선 운영계획을 통하여 "주변지역으로부터 서울도심으로의 접근성 향상"과 "다양한 열차 패턴 서비스" 등과 같은 승객서비스질 향상에 대해 생각해 보고자 한다.
현재 도시철도의 열차운행계획 수립과정은 열차 운용에 필요한 철로의 구조, 역사 내 철로 구조, 차량 정비시간 등 다양한 제약조건을 고려하여 이루어 지기 때문에, 매우 복잡한 구조를 가지게 되는 문제점이 있다. 이러한 문제점들로 인하여 다양한 열차운행 시간표(Time-Table)에 대한 비교 분석에 큰 어려움이 있다. 본 연구는 도시철도 운행계획 수립의 효율성 및 체계성을 제고하기 위하여, 철도 운행계획 수립 과정 중 수립 가능한 다양한 차량 시간표(Time-Table)의 기대효과를 열차다이아 작성 이전에 비교분석하여 가장 효과적인 차량 투입계획 및 운행일정을 선정할 수 있도록 하는 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 열차 운행 시간표(Time-Table)을 분석하기 위하여 Line-Blocking 이론을 활용하였으며 광역철도 4호선중 사당~안산 구간을 대상으로 사례 분석하였다.
차량운용문제 혹은 열차반복문제는 수송계획, 열차운행계획에서 작성된 열차운행시각에 기초하여 편성유형 또는 차종에 따라 주어진 제약조건(선회조건, 검수조건, 기지복귀조건 등)을 반영하여 최적의 차량운용 다이아, 운용순서를 구성하는 문제이다. 일반적으로 이 문제는 집합분할(Set Partition)문제로 모델링하여 열생성(Column Generation) 기법을 사용하여 제약조건에 맞는 운용을 생성하였다. 하지만, 본 연구에서는 지하철과 같이 열차운행의 빈도는 높고 물리적 네트웍은 간단하며 시종착역의 수가 적을 경우 많은 대안 경로(Alternative Routing)들이 생성되는 특징 및 일반 철도와는 다른 역에서의 공간적 제약에 따른 차량 선회 제약을 고려하여 차량운용수를 최소화할 수 있는 지하철 차량운용 문제에 대한 수학적인 모델을 제시하고자 한다. 먼저, 차량선회제약만을 고려하여 최소비용 흐름 모형으로 네트워크 모형을 구성하였다. 최소비용 흐름 모형을 결과로 생성된 운용을 바탕으로 각 운용의 운행거리를 정규화(Normalize)하는 휴리스틱 기법을 제안하였다. 또한, 이 방법론을 실제와 유사한 지하철 열차 스케줄에 적용하였고 약 14%의 차량소요 감소 및 최대 영업거리 약 11%, 표준영업거리편차 약 5% 감소를 통하여 본 연구결과의 유용성을 확인하였다.
현재의 수도권 도시철도는 완행으로만 운행되기 때문에 통행시간측면에서 질 낮은 서비스를 제공하고 있어 시간가치가 증대한 현대 사회인들의 욕구를 충족시켜 주지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 해외 사례 및 기존의 연구를 검토하여 현실에 적용 가능한 급행전철 도입방안을 찾아내고, 기존 노선 및 신설노선에 급행전철 도입방안을 제시함으로써 수도권 도시 철도의 기능회복 및 효율적인 광역교통망으로서의 역할을 수행할 수 있도록 하고자 하였다. 사례연구는 안산선만을 고려 하였을 경우와 안산선과 수인선을 모두 고려하였을 경우를 대상으로 하였으며, Branch & Bound(분기한정법) 알고리즘을 활용하여 열차의 지체를 최소화 하는 스케쥴을 작성 하였다. 열차의 운행계획은 배차시격 3분~10분에 배차패턴(완행:급행) 1:1~3:1로 기존에 설치된 대피선 및 확보된 부지를 고려하여 운행대안을 작성하였다. 안산선만을 대상으로 한 경우 대안들의 평균 결과값을 비교하였어도 표정속도 3.2km/h(7.3%)가 증가하였고, 통행시간은 4.14분(11.6%)가 감소하는 결과를 얻을 수 있었으며, 안산선+수인선의 경우에는 서울방향으로의 접근시간 및 표정속도를 비교해본 결과 수인선 개통시에는 인천 연수구 지역에서 서울로 진입 시간이 5.1~8.1분(8.6~12.5%)이 감소하는 것으로 분석 되었다. 연구를 종합해 보면 안산선과 수인선을 대상으로 급행열차 도입의 가능성을 검토한 결과 현재의 대피선을 활용하여, 간단한 시설의 추가만으로도 급행열차의 운행이 충분히 가능한 것으로 판단된다.
AGT 시스템은 복잡한 대규모 시스템이며 이 시스템에 도입된 무인운전의 운영 개념은 한국 철도 기술의 환경에서는 처음 시도되는 기술이다. 게다가 신호시스템을 무선 기술을 이용하여 구현해 한다는 요구사항이 추가되어 신호시스템 개발은 더욱 도전적인 문제가 되었다. 이와 같이 실천하기 어려운 요구사항이 많은 무선열차 제어시스템 개발의 위험을 줄이기 위해 시스템공학팀은 전산지원 시스템공학 도구를 사용한 재공학의 개발공정을 수행하도록 하였다. 본 연구에서는 기존의 정적인 데이터모텔에 추가하여 시나리오 기반으로 동적거동 분석을 수행하여 기능 모델을 구축하였고 기능 모델을 토대로 한 시스템 아키텍처를 구성하였다. 특히 기능 요구사항의 취약성을 보완하기 위해 CORE의 FFBD(Functional Flow Block Diagram)기능을 활용하여 열차 운행 중 발생할 수 있는 여러 가지 시나리오를 분석함으로써 기능 모델의 완전성의 기여하였다. 이는 정적인 데이터 흐름 다이아그램(DFD:Data Flow Diagram)이 가지는 한계를 모델 기반 시스템공학 도구에서 지원하는 동적인 기능 분석을 수행하여 보완함으로써 모델의 충실도를 높였음을 의미한다. 이를 통해 기능의 오류를 개념단계에서 최소화함으로써 기술 위험이 높은 제품을 개발할 수 있다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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