철도차량의 대차는 열차 주행을 위한 핵심적인 장치이다. 철도차량의 대차에서 피로결함은 운행 중 기대되지 않거나 과도한 하중, 용접결함, 재료 결함 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 철도차량의 사고를 방지하기 위해서 차체-대차연결부의 손상을 검출하고 발생 결함에 대한 정확한 평가가 요구된다. 이러한 철도차량의 차체-대차 연결부는 초음파 비파괴 검사를 통하여 건전성을 확보하고 있으나 결함 발생에 대한 학습기법을 이용한 판정방법이 필요하다. 최근 미세한 결함이나 유사한 결함을 높은 인식율로 검출하기 위하여 딥러닝 기법에 관한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 철도차량의 차체-대차 연결부의 결함 검출능력을 위하여 용접부의 인공결함 시편에 대하여 데이터베이스 구축하였으며. 웨지형 초음파 센서를 이용하여 차체-대차 연결부에 대한 비파괴 검사를 수행하였다. 부가적으로 인적오류를 최소화하기 위하여 결함판단 학습기법인 합성곱 신경망기법(Convolutional Neural Network)을 적용하였다. 그 결과 합성곱 신경망기법 기법을 이용하여 철도차량의 차체-대차 연결 용접부의 균열을 99.98%이상 균열성 결함으로 판별할 수 있었으며 철도차량 차체-대차 연결부의 비파괴검사시 본 연구의 기술이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 이륜자동차의 안전검사제도가 도입될 경우 교통사고 절감효과에 관한 분석을 다루고 있다. 이를 위하여 우선, 독일 차량 및 운전자 연방국의 차령별 결함률을 이용하여 국내 차령별 이륜자동차 결함대수를 추정하고, 도로교통공단의 4년간 차량결함에 따른 사고건수 자료를 바탕으로 차량결함으로 인한 교통사고 확률을 산정한 뒤, 검사제도로 인한 차량결함 제거비율을 적용하여 검사제도 도입으로 인한 교통사고 감소건수 및 감소된 교통사고비용을 추정하였다. 배기량별 제도도입을 가정하여 시나리오를 구분하여 분석하였는데, 전체 이륜자동차를 대상으로 안전검사제도를 도입 할 경우 교통사고 642건/연 및 교통사고비용 325억 원/연이 감소되는 것으로 분석되었다. 이는 2014년 국내교통사고비용 26조 5,725억 원/연의 약 0.1%에 해당되는 수준으로 이륜자동차 안전검사제도 도입 시 차량적 요인으로 인한 교통사고 및 교통사고비용이 감소되는 기대효과를 제시하였다.
날로 증가하는 차량 화재 중의 방화에 대하여 재현 실험을 통해 화재 조사에서 방화와 차량 자체의 결함에 기인한 일반화재와의 변별 기준을 확보하고자 방화의 수단별, 조건별 재현 실험을 행하여 화재 조사 자에게 차량 화재에서 방화의 흔적 검사에 대한 검사 기준을 제시하고 그 방법을 제안하고자 하였다. 차량화재의 연소 조건 중에서 풍향이 지배적인 요인으로 작용함을 알았다. 정확한 발화지점 규명을 위해 흔적 검사의 대상에 포함되는 차량 구조물들을 확인하였다. 방화수단으로 사용한 것들의 검사 기준이 되는 흔적 검사 방법을 제안하였다.
1995년 이후 연평균 6.2%의 증가율을 보이는 자동차 등록대수에 반해 연평균 교통사고 발생건수는 1.5%, 사망자 4.7% 및 부상자 0.3%씩 감소추세를 보이고 있어 매우 다행스러운 일이나, OECD국가와 비교해서는 여전히 높은 교통사고율을 보이는 것이 사실이다. 이에 정부 및 각 기관에서는 교통사고를 감소시키기 위해 지속적인 교통안전사업을 추진하고 있으나, 각 제도 및 사업에 대한 시행 효과를 측정하는 부분에 대해서는 소홀히 하고 있는 현실이다. 정부가 교통안전을 위한 사업의 일환으로 시행중인 자동차검사제도는 차량의 도로운행 적합성 확인을 통해 자동차의 안전도 확보 및 교통사고로 인한 국민의 생명과 재산을 보호하는 것을 목적으로 하고 있다. 하지만. 이 제도에 대한 효과분석이 제대로 이루어지지 않은 상황이고, 자동차검사제도와 무관하게 운전자 스스로 자동차의 안전관리 상태를 수시 점검한다는 의견 등 자동차 검사방법, 검사기준, 검사의 실효성 저하에 대한 논의가 지속적으로 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 자동차검사제도가 구조장치의 안전성을 향상시키고. 자동차성능을 유지시킴으로써 자동차결함으로 인해 발생 가능한 교통사고의 사전예방에 어느 정도 기여하는지 정량적으로 보임으로써 자동차검사제도의 효과를 측정 해 보고자 하였다. 2005년도 자료를 기준으로 교통사고 감소건수를 추정해 본 결과 자동차검사제도 시행을 통한 교통사고 감소건수는 약 23,735건으로, 이는 2005년 총 교통사고 건수 214,171의 11%에 달하는 것으로 나타났다.
현장에서 수집되는 교통원시자료는 수집장비의 결함 및 주변환경 등에 의해 다양한 이상치가 발생한다. 원시자료의 품질은 추가 가공을 통해 생성되는 교통정보의 신뢰도에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인이다. 실시간으로 수집되는 교통원시자료를 1차 가공하는데 있어서 핵심은 이상치(Outlier)를 검지하고 보정하는 것이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 GPS장비를 이용해 얻은 개별차량의 주행속도에서 발생하는 이상치를 제거하고 보정하는 기법을 제안하였다. GPS는 광범위한 교통네트워크상의 차량추적에 용이하게 사용될 수 있는 장점이 있다. 수집된 개별차량의 주행속도에서 이상치를 검지하고 보정하기 위해 국소가중다항회귀분석(LWR: Locally Weighted Regression)을 적용하였다. 또한 국소가중다항회귀분석을 수행하기 위한 파라미터 결정 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 개발된 필터링 기법의 성능 평가를 위해 Synthetic Outlier를 생성 및 주입하여 개발된 필터링 기법을 통해 보정시키고 원시자료와 비교 분석 하였고, LWR을 이용한 기법의 상대적 성능 평가를 위해 지수평활화를 이용한 기법과 비교하였다. 평가 결과 LWR기법이 지수평활화를 이용한 기법보다 낮은 오차율을 보여 상대적으로 우수함을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 교통정보공학 분야의 자료처리 및 정보가공을 위한 도구로서 활용도가 클 것으로 기대된다.
현대의 도시철도차량은 부품과 시스템이 복잡하고 첨단화되어 고장관리 또한 과학적이고 체계적인 접근이 반드시 수행되어야 한다. 고장모드 및 영향분석(FMEA)은 설계의 불완전성이나 사용 중에 일어날 수 있는 잠재적 결함을 알아내기 위해 구성요소의 고장 형태와 그 상위 시스템에 미치는 영향을 분석하는 기법으로 개선대책을 수립하여 신뢰도를 향상시키는 목적이며, 특히, 시스템에 큰 영향을 미치는 치명도를 중시하는 경우는 고장모드 및 영향, 치명도 분석(FMECA)이라는 기법을 사용한다. 철도차량의 경우 FMEA는 최근 차량시스템에 대한 신뢰성 개념을 도입하면서부터 설계 및 제작단계에서 발생 가능한 위험요인과 고장을 제거하기 위한 분석기법으로 활발히 활용되어 왔으나, 철도차량의 유지보수에 있어서 FMEA 기법은 연구 및 활용이 미미한 실정이다. 서울메트로에서 운영 중인 차량도 최근 도입된 신조차를 제외하고는 설계 및 생산단계의 FMEA가 수행되지 못하였다. 이에 본 논문은 1호선에서 운용되는 차량의 주요 장치인 벨트식 출입문에 대하여 서울메트로에서 운영 중인 차량분야 정보화시스템(RIMS)에 축적된 고장 및 유지보수데이터를 분석하여 FMECA 절차에 따른 적용방안을 제시하고자 하였으며, 특히, 고장 시 고객들의 안전과 만족도에 직접적인 영향을 미치는 출입문전자변과 도어연동 스위치, 도어엔진 장치에 대한 FMECA 관련 세부적 사항까지 접근하고자 하였다.
안전 필수 분야의 전장 장비에서 다양한 고장요인 (고장모드)에 따른 고장 영향 분석 (FMEA, Failure Mode and Effects Analysis)이 필수적이다. 이는 기기나 시스템의 잠재적인 결함들을 식별하고, 그로 인한 발생 가능한 위험을 평가하여 이를 방지하거나 관리하기 위한 개선안을 수립한다. 그러나 최근 시스템의 복잡성이 증가하고 소프트웨어의 영향이 중요해지며 전통적인 FMEA 만을 설계 단계에 적용하는 것이 어려운 상황이다. 본 논문은 모델기반설계기법을 기반으로한 Automatic FMEA 방식을 제안한다. 모델의 구조와 동작을 자동으로 분석하여 FMEA를 수행할 수 있게 하여, 설계 초기 단계에서도 고장모드 분석이 가능하게 한다. 사례연구로 차량 연료 제어 시스템을 대상으로 Automatic FMEA를 수행하였다. 본 연구는 Automatic FMEA 분석도구의 성능을 입증하는 동시에, 향후 연구 방향을 제안한다.
교통사고는 인간의 생명과 직결되는 문제이므로, 교통사고 예방 및 심각도 감소를 위한 연구는 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 교통사고 심각도에 영향을 줄 수 있는 다양한 영향요소들을 고려하여 교통사고로 인한 피해를 최소화할 수 있는 대응책을 수립하고자 하였다. 본 연구에서는 2004~2006년 동안 서해안 고속도로에서 발생한 174개의 구간별 사고자료를 이용하여 사고 심각도 예측모형을 만들었다. 이렇게 분석된 모형을 이용하여 사고심각도에 영향을 미치는 주요요인을 찾고 이를 이용하여 교통사고로 인한 피해를 줄일 수 있는 다양한 방법들을 고려해 보았다. 분석결과 과속으로 인한 사고, 차량결함, 차대차 사고, 차대사람 사고, 교통량, 곡선반경 및 종단경사 변동계수에 의해 사고심각도가 정의되는 것을 알 수 있다. 이와 같은 사고심각도와 밀접한 관련이 있는 독립변수들을 대상으로 구간에 따른 각 영향의 정도를 그래프를 나타내 보았으며, 그 결과 심각한 사고를 유발하는 특정원인이 몇 가지 존재하며 이러한 특정원인 및 사고유형은 서해안 고속도로의 특정구간에서 주로 발생한다는 것을 알 수 있다. 이러한 결과들은 서해안 고속도로의 특정 구간에 속도제한 단속 카메라, 차내/외 경고정보제공등과 같은 선택적 교통정보 및 교통시설을 제공함으로써 사고를 예방하는 방법에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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