기존의 철도용량의 개념은 하루동안 최대한 통과시킬 수 있는 최대 열차 횟수를 기본으로 하여왔다. 그러나 이러한 단순한 최대횟수는 그 사용상의 여러 가지 제한사항을 가지고 있다. 최대열차 운행횟수는 열차의 속도, 신뢰성등과 같이 고려하여야 하며, 이러한 고려는 자연스럽게 서비스수준과 같은 과거철도에서는 구체적으로 고려하지 않던 새로운 용량에 대한 접근을 요구하게 된다. 2004년에 세계철도연맹(UIC)에서 제안한 철도용량 산정절차는 이러한 측면에서 많은 점을 시사하고 있다. 새로운 절차의 한국의 지역간 철도에의 적용가능성을 검토해 본다. 본 연구에서는 2006년 11월 새로 개편된 경부선, 호남선의 열차시간표를 이용하여, 문제가 되고 있는 서울역${\sim}$시흥역 구간에 대해 UIC에서 새롭게 제시한 선로용량의 개념을 OpenTrack을 이용한 시뮬레이션을 통해 적용해보고, 이에 따라 선로 용량 산정시 적용할 수 있는 MOE를 찾아내 서비스수준(LOS)을 결정할 수 있는 방안을 제시해보고자 한다.
본 논문에서는 마일드 하이브리드 자동차에 적용 가능한 복합형 에너지 저장 장치의 운용 효율 및 수명 개선이 가능한 스위치 제어 알고리즘을 제안하였다. 제안한 제어 알고리즘은 복합형 에너지 저장 장치를 구성하는 축전지와 울트라커패시터의 전압, 전류, 전력 및 SOC의 변화에 따라 스위치를 적절히 제어함으로써, 시스템 전체의 운용 효율을 개선하고, 또한 축전지에 대전류 충/방전 상황 발생을 제한시켜 축전지의 수명저하 현상을 둔화시킨다. 본 논문에서는 마일드 하이브리드 자동차의 운행 조건을 모사한 사이클 프로파일과 차량 시뮬레이터 장비를 활용하여, 단순병렬 구성의 에너지 저장장치와 스위치 제어 알고리즘이 적용된 에너지 저장장치의 운용효율을 비교함으로써 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하였다.
고속철도 운행 및 급증하는 철도교통 수요에 대처하기 위해 기존선 속도향상이 요구됨에 따라 180km/h급 틸팅차량을 개발 중에 있다. 일반적으로 곡선부에서 승객들의 승차감을 위해 열차의 통과속도를 제한하지만 틸팅차량은 대차에 틸팅장치를 장착하여 차량의 곡선 통과속도를 향상시킬 수 있다. 곡선부에서 증가된 속도로 이 열차를 주행할 수 있도록 허용할 뿐만 아니라, 운전자의 실수, 고속주행으로 인한 탈선을 예방하기 위해 연속적으로 열차속도를 감시하는 것이 필요하다. 게다가, 기존선의 어떤 구간에서는 엄격한 틸팅의 승인이 있어야 하는 구간이 존재할지도 모른다. 틸팅열차가 열차간 충돌, 터널, 다리, 반대편의 열차와 충돌을 피해만 한다. 이러한 문제점의 해결은 TASS장치의 개발과 설치로 해결될 수 있다. 본 논문은 EMU 타입 틸팅열차에 적합한 TASS 장치의 적용방안을 제시한다.
장경간 케이블 교량은 과도한 변위 발생 등의 이유로 엄격한 안전성 및 사용성이 요구되는 철도교량에서는 제한적으로 적용되고 있다. 즉, 철도교량으로서 요구되는 주행안전성과 승차감을 만족하기 위해서는 면밀한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 교량/열차 상호작용 해석을 수행하여 열차에서의 응답을 통해 교량 상을 주행하는 열차의 주행안전성 및 승차감을 직접적으로 평가하고자 하였다. 즉, 중앙경간 300m의 현수교를 주행하는 KTX 열차에 대하여 열차 내부의 가속도와 윤중감소율을 구해 평가하는 방법을 취하였다. 또한, 이동 열차하중과 지진하중이 동시에 작용할 경우를 고려한 교량/열차/지진 상호작용해석을 수행하여 지진 시의 응답을 평가하였다.
Safety of railroad is result of reliability which is received from test & evaluation of system. Railroad system is consisted of various sub system such as vehicle, supply of electric power, signal, communication, rail track construction, operation. To secure safety of railroad, evaluation about parts, assembly, sub system, whole system etc.. that compose railroad is essential. In this paper, I wish to describe for results that analyze korean tilting vehicle's derailment coefficient developed by national research achievement. Result that evaluation korean tilting vehicle's running safety, verified that secure even if speed-up 30 km/h than operating speed of present in curved track.
연강(mile steel)은 철도차량 차체의 주요 재질로 오랫동안 사용되어 왔으며, 다양한 강도 특성과 저렴한 가격, 용이한 작업성등의 이유로 현재까지도 널리 적용되고 있다. 그러나 연강은 부식에 취약하므로 도장작업이 필수적이고, 부식에 대한 여유로 인해 판두께의 감소가 제한적이므로 경량화가 곤란하고, 정기적인 유지보수가 필요한 단점이 있다. 반면에 스테인레스강(stainless steel)판재는 내부식성이 강하므로 무도장이 가능하고, 차체의 내구 수명이 증가하며, 유지보수가 편리하다는 장점이 있다. 또한 내부식성과 고강도 특성으로 차체 판재의 두께 감소가 가능하므로 경량화에 유리하고, 차체 표면의 다양한 표면처리가 가능하므로 외관의 미려함을 높일 수 있다. 스테인레스강는 연강에 비해 상대적으로 고가의 재질이지만 유지보수 측면과 경량화에 따른 운행비용 측면에서 볼 때 철도차량 차체의 재질로서 유용성을 가지고 있어 활발히 적용되고 있다. 국내에서는 1990년대초 과천선 전동차를 시작으로 스테인레스강 철도차량이 본격적으로 개발되어 상용화되었고, 새마을호를 비롯한객차에도 스테인레스강 차체를 적용하고 있다. 국내의 스테인레스강 철도차량 제작 기술은 이제 상당한 수준에 올라와 있으며 차량의 해외 수출은 물론 기술 이전도 활발히 진행되고 있다. 본 강좌에서는 스테인레스강 철도차량 차체의 특성과 함께 설계 방법을 정리하여 봄으로써, 향후 스테인레스강 철도차량 차체의 개선 및 발전을 위한 기초로 삼고자 한다.(중략)
최근 차량용 블랙박스는 단순히 차속 및 주행 거리를 기록하는 차량 운행 기록기의 기능을 넘어, 각종 센서 및 영상 처리, GPS 장치 등을 통하여 수집된 정보를 토대로 자동차 사고 분석이나 부품 결함을 발견할 수 있는 기능을 추가 하는 것을 목표로 하고 있다. 본 논문은 자동차로부터 얻을 수 있는 정보를 다각도로 분류해 보고 자동차 사고 중 가장 놓은 비율을 차지하고 있는 차대차 사고재현을 위한 필수적인 파라미터를 선정함으로써 제한된 프로세싱 자원 하에서 사고 재현 효과를 극대화 할 수 있는 영상 블랙박스 모델을 제안하고 수집된 파라미터의 분석 절차를 제시한다.
디지털당안관을 건설하는 주요한 목표는 디지털당안 관리, 디지털당안관의 조작 및 전통당안의 디지털화에 대해 완전한 해결 방안을 제시하여 선진응용 시스템을 개발하고, 유관한 업무 규칙과 기준을 건립하며, 각 유형의 디지털 자료창고를 건설하는 것이다. 또한 그것의 최종목적은 당안관 관장의 정보에 디지털식 관리를 실현하고, 인터넷 서비스를 통하여 독자들이 언제 어디서나 열람할 수 있도록 하는 것이다. 주요 특징은 정보관리의 디지털화 자동화 서비스의 네트워크화와 다양화 정보내용의 광범성인데, 예를 들어 각 종의 매체 정보, 정보의 저장과 사용자 방문이 지역적인 제한을 받지 않는다. 정보자원의 집산처로서 당안관이 네트워크 운행을 실시하는 것은 필연적이며 필수적인 것이기 때문에 사회 발전의 수요에 따라 당안관은 새로운 운영 모델을 찾아 네트워크사회에서의 경쟁능력을 높여 사회대중을 위해 서비스하고 이로써 미래 사회의 공중 정보의 중심이 될 것이다.
대중교통은 현대 사회에서 필수적인 요소이며 특히 출퇴근 시간대에는 도로 교통 상황에 영향을 덜 받는 지하철의 수요가 높은 편이다. 그러나 제한된 물리적 자원으로 인해 열차 내 혼잡도 증가와 열차 운행 지연은 불가피한 상황이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 강화학습기반 DQN 알고리즘을 이용한 열차 정차 시간 최적화 기법을 제안했다. 열차 정차 시간과 승차 인원 모두 고려하면서 최적화를 진행했을 때와 그렇지 않았을 때를 비교하면서 실험을 진행하여 성능을 분석했다.
컴퓨터 비전 응용은 우리 생활에서 중요한 역할을 한다. 현재, 대규모 모델의 등장으로 딥 러닝의 훈련 및 운행 비용이 급격히 상승하고 있다. 자원이 제한된 환경에서는 일부 AI 프로그램을 실행할 수 없게 되므로, 경량화 연구가 필요하다. YOLOv8 은 현재 주요 목표 검출 모델 중 하나이며, 본 논문은 다중 스케일 Ghost 컨볼루션 모듈을 사용하여 구축된 새로운 YOLOv8-pose-msg 키포인트 검출 모델을 제안한다. 다양한 사양에서 새 모델의 매개변수 양은 최소 34% 감소할 수 있으며, 최대 59%까지 감소할 수 있다. 종합적인 검출 성능은 비교적 대규모 데이터셋에서 원래의 수준을 유지할 수 있으며, 소규모 데이터셋에서의 키포인트 검출은 30% 이상 증가할 수 있다. 동시에 최대 25%의 훈련 및 추론 시간을 절약할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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