• 제목/요약/키워드: 운행정보확인장치

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PRT 차량을 위한 자기표지 기반 무인 자율주행 시스템 (Magnetic Markers-based Autonomous Navigation System for a Personal Rapid Transit (PRT) Vehicle)

  • 변윤섭;엄주환;정락교;김백현;강석원
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권1호
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    • pp.297-304
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    • 2015
  • 최근 들어 무인 자율주행 기반의 수요응답형 순환교통(PRT)시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 유형 궤도 및 일반적인 도로에서 운용 가능한 PRT 시스템의 적용이 다양하게 검토되고 있다. 유형 궤도가 없이 일반 도로 상에서 운행되는 무인자동 차량의 경우, 실시간으로 차량의 위치 정보를 계측하는 것은 무인 차량의 자동안내를 위해 매우 중요하다. 위성항법장치(GPS)는 차량의 위치 확인을 위해 상업적으로 적용되어 활용되고 있다. 하지만 터널 또는 빌딩 등의 실내 환경에서 적용될 수 없다. 본 논문에서는 이러한 환경적 제약을 극복할 수 있는 자기표지 기반의 PRT 차량 무인운전 시스템의 구성장치와 제어시스템에서 사용하기 위한 차량의 주행제어 모델을 제시하였다. 또한 차량의 주행중 실시간 위치를 추정하기 위해 개발된 자기검출센서를 제시하였고 차량의 무인운전에 필요한 지령을 생성하기 위한 제어SW와 이를 통한 제어시험 결과를 제시하였다.

시뮬레이션 기법을 이용한 철도차량 중정비 공장 설계검증 - 디젤동차 및 발전차 중정비 공장을 중심으로 - (An Evaluation of Development Plans for Rolling Stock Maintenance Shop Using Computer Simulation - Emphasizing CDC and Generator Car -)

  • 전병학;장성용;이원영;오정헌
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.23-34
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    • 2009
  • 철도차량기지에서는 철도차량의 안전한 운행을 위해 연간검수 이상의 기기보전(지정보전, 장치보전), 차체 보전을 위한 장기계획에 의해 종합적인 유지보수 혹은 중대사고에 의한 차량의 파손으로 인한 차량의 보수작업이 이루어지는 중수선 작업을 수행한다. 본 연구에서는 용산기지 이전과 관련하여 대전철도차량관리단 부지 내에 계획 중인 CDC(Commuter Diesel Car)와 발전차를 정비하는 중수선 시설의 설계안에 대한 검증을 위한 시뮬레이션 모델을 개발하고 시뮬레이션 실험을 통하여 중수선 시설의 용량을 검증하였다. 시뮬레이션 모델은 철도공사의 중정비 검수공정도를 바탕으로 2가지 설계안의 설계용량을 검증하였다. 2가지 설계안을 평가하기 위하여 검수 완료 차량, 재장일, 작업장 점유율, 공정진행 차량수 및 입장검사 대기차량수 등 5가지를 분석하여 연간 검수용량이 충분한 설계안을 선정 하였다. 또한 우수한 결과를 보인 설계안의 연간 최대 검수 가능한 차량 수는 현재 연간 검수량 보다 약 15% 많은 총 340량임을 확인할 수 있었다.

차륜 및 차축베어링 고장진단을 위한 빅데이터 기반 머신러닝 기법 연구 (A Study of Big data-based Machine Learning Techniques for Wheel and Bearing Fault Diagnosis)

  • 정훈;박문성
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.75-84
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    • 2018
  • 본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.

플라스틱 광섬유를 이용한 All-IP 열차통신네트워크 구현에 관한 연구 (A Study on the Implementation of an All-IP Train Communication Network Using Plastic Optical Fiber)

  • 김동하;이소영;최규형
    • 한국철도학회논문집
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    • 제16권3호
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    • pp.189-195
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    • 2013
  • 최근의 철도차량은 안전성 향상 및 승객에의 멀티미디어 서비스 제공을 위해 광대역 열차통신네트워크를 설치하고 있다. 플라스틱 광섬유(POF)는 일반 광섬유에 비해 직경이 크고 내구성 및 유지보수성이 우수하기 때문에, 진동 및 온도변화가 큰 환경에서 운행하는 철도차량에 적합하다. 이에 따라, 철도차량내 모든 장치를 POF를 이용하여 All-IP 방식으로 접속하는 1Gbps급 열차통신네트워크를 구현하기 위한 연구를 수행하였다. 한국철도규격에 의거한 특성 시험을 통하여 POF가 철도차량의 진동 및 온도변화 환경에 적합하다는 것을 확인하였으며, POF 인터페이스를 갖는 전용의 Layer-2 스위치를 개발하였다. 개발된 Layer-2 스위치와 POF를 이용하여 시운전중인 도시철도차량에 1Gbps급 열차통신네트워크를 구성하고 데이터 전송률과 손실률을 측정하여 성능을 검증하였다. POF는 경제성도 우수하며, 향후 철도차량용 통신네트워크는 POF 기반으로 광대역화될 것으로 기대된다.