2004년 4월 1일 한국의 고속철도인 KTX가 개통되었고, 100년이 넘는 한국철도의 역사 가운데, 철도의 안전관리는 상대적으로 소홀히 취급되어 왔다. 이에 본 연구에서는 철도안전을 도모하고, 철도사고를 효율적이며 체계적으로 관리할 수 있는 시스템의 구축방안을 제시하였다. 먼저, 국내외의 철도사고 관리시스템과 국내 철도사고의 현황을 파악하였으며, 이에 따라 위치개념을 도입하는 GIS(geographic information system)기반 철도사고 관리시스템의 프로토타입을 개발하였다. 이 관리시스템은 공간 데이터베이스와 속성데이터베이스로 구성되어 있으며, 비상대응지도를 제공하는 기능을 가지고 있다.
오늘날 기술의 발전으로 시스템들은 점차 대형화 복잡화 되어가고 있다. 이처럼 점차 대형화 복잡화 되어가고 있는 시스템들은 더욱 커진 사고 및 고장에 대한 위험을 내재하게 된다. 또한 대형 복합 시스템에서 발생하는 사고 및 고장은 바로 큰 재산피해나 인명피해와 직결 될 수 있다. 따라서 체계적인 안전관리의 필요성이 점차 커지고 있다. 이에 대응하여 철도, 항공, 해양 등의 산업에서는 각 산업에 적합한 안전관리체계를 수립하려 노력하고 있으며, 표준 및 매뉴얼을 제정하여 보급에 앞장서고 있다. 또한 시스템에서 전장품 및 소프트웨어가 차지하는 비중이 커지면서 기능안전이 안전분야의 이슈가 되고 있다. 이에 따라 IEC 61508, ISO 26262, IEC 61511 등 기능안전관련 표준들이 제정되어 기능안전을 달성하기 위한 기반을 제공하고 있다. 한편 국내 철도산업에서도 철도안전법의 재정을 기점을 철도 산업전반에 걸쳐 많은 환경변화가 이뤄지고 있고 이에 대응하기 위해 철도 안전시스템을 바탕으로 한 안전관리체계를 구축하였다. 한편 다양한 운영체계를 갖고 있는 철도시설 및 운영기관이 존재하는 국가 철도 안전관리체계의 안전규제를 체계화하기 위해서는 체계적인 요구사항의 분석에 따른 시스템 아키텍처의 설정이 요구되고 있다. 이러한 아키텍처의 설정은 현재에 대한 분석과 미래의 철도안전시스템의 특성을 구조화하여 향후 비전을 프레임워크로 표현함으로서 구현이 가능해진다. 본 논문에서는 현재의 안전관리체계의 도입 배경 및 도입 현황에 대해서 분석하고, 최근 기존의 안전관리체계와 더불어 최근에 안전분야에서 이슈가 되고 있는 기능안전 표준을 반영한 안전관리체계의 구축을 위해 안전관리체계에 대한 아키텍처를 구현하고자 하며 이때, 모델링을 바탕으로 한 접근을 제시한다.
오늘날 기술의 발전으로 시스템들은 점차 대형화 복잡화 되어가고 있다. 이처럼 점차 대형화 복잡화 되어가고 있는 시스템들은 더욱 커진 사고 및 고장에 대한 위험을 내재하게 된다. 또한 대형 복합 시스템에서 발생하는 사고 및 고장은 바로 큰 재산피해나 인명피해와 직결 될 수 있다. 따라서 체계적인 안전관리의 필요성이 점차 커지고 있다. 이에 대응하여 철도, 항공, 해양 등의 산업에서는 각 산업에 적합한 안전관리체계를 수립하려 노력하고 있으며, 표준 및 매뉴얼을 제정하여 보급에 앞장서고 있다. 국내 철도산업에서도 철도안전법의 재정을 기점을 철도 산업전반에 걸쳐 많은 환경변화가 이뤄지고 있고 이에 대응하기 위해 철도 안전시스템을 바탕으로 한 안전관리체계를 구축하였다. 한편 다양한 운영체계를 갖고 있는 철도시설 및 운영기관이 존재하는 국가 철도 안전관리체계의 안전규제를 체계화하기 위해서는 체계적인 요구사항의 분석에 따른 시스템 아키텍처의 설정이 요구되고 있다. 이러한 아키텍처의 설정은 현재에 대한 분석과 미래의 철도안전시스템의 특성을 구조화하여 향후 비전을 프레임워크로 표현함으로서 구현이 가능해진다. 본 논문에서는 현재의 안전관리체계의 도입 배경 및 도입 현황에 대해서 분석하고, 안전관리의 방식의 변화에 적절히 대응하는 안전관리체계의 구축을 위해 안전관리체계에 대한 아키텍처를 구현하고자 하며 이때, 모델링을 바탕으로 한 접근을 제시한다.
철도 운전사고의 대부분을 차지하는 철도건널목에 대한 기존의 사고예측식은 국외의 경우 Peabody Dimmick Formula, New Hampshire Index, National Cooperative Highway Research Program(NCHRP) report 50, U.S. Department of Transportation(DOT) 사고예측식 등을 이용하고 있었으며, 국내의 경우, U.S. DOT 사고예측식의 입력변수를 다변량 분석법을 이용하여 국내에 맞게 조정한 사고예측식을 이용하고 있다. 그러나 위에서 제시한 철도건널목 사고예측식은 철도건널목에서 발생하는 사고를 단순히 철도통행량, 도로통행량, 선로수, 도로수 등의 요인에 국한하여 분석한 것이고, 사고예측식 자체가 철도건널목에만 국한된다는 맹점을 안고 있어서 철도건널목장치라든지 철도건널목을 이용하는 사람들의 성향 등, 여러 인자를 고려한 철도건널목에서의 안전성분석 및 대책을 제시할 필요가 있다. 본 논문에서는 철도건널목장치를 포함하여 다른 시스템에도 범용적으로 적용할 수 있고, 제한된 변수에만 국한하지 않아 여러 사항을 고려할 수 있는 안전성분석 절차를 제시하였는데 이 안전성 분석 절차를 철도건널목에 적용함으로써 시스템의 위험요인을 분석하고, 이에 대한 원인 및 결과, 손실을 도출한 후 대책을 제시할 수 있었다.
철도는 다양한 분야에서 이용되며, 현재 많은 인원과 물류를 운송할 수 있는 효과적이고 친환경적인 교통수단이다. 근래에 들어 지하철을 비롯한 철도에 사고는 인명피해 및 물적 사고로 대부분 인재에 속하며, 이를 방지하기위한 안전 대책을 강구하는 방안이 추진 중이다. 본 논문에서는 철도 건널목 사고 예방을 위한 시스템의 개발을 목적으로 열차의 상황정보를 기반으로 기본적인 철도 건널목 안전관리시스템의 확장뿐만 아니라, 시스템 측면에서도 유연성을 제공할 수 있는 OSGi 프레임워크 기반 상황인지형 스마트 철도 건널목 안전 관리시스템을 구현하는 것을 목적으로 한다.
국외에서는 대형시스템을 사용하는 항공, 해양, 원자력, 철도 등에서 발생하는 사고 중 인적오류가 포함된 사고에 대한 분석 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 국내의 경우 인적오류 연구에 대한 필요성도 미비한 상황이다. 특히, 철도산업의 경우 사고 분석을 위한 방법이나 절차, 인적오류와 관련된 원인요소에 대한 항목이 제한적이여서 사고 분석이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 인적오류가 내재된 사고 분석 및 분석 지원, 사고 사례 관리 등이 가능한 지원시스템의 프레임워크를 제안한다.
도시철도시스템은 차량, 전력, 신호, 선로구축물 등이 유기적으로 결합된 복합시스템으로 고장 또는 사고가 발생하면 원인규명이 어렵고 사고에 따른 영향이 매우 크기 때문에 시스템의 신뢰성과 안전성은 매우 중요하다. 본 논문에서는 철도에서 적용되고 있는 신뢰성관련 국제 규격을 분석하여 국내에서 개발하고 있는 무인운전 도시철도시스템에 이러한 규격들의 내용들을 충족하는 관리체계를 제시하고자 한다. 즉 기존에 적용하고 있는 신뢰성 관리체계인 IEC 60300, IEC 62278, MIL-STD-785B 등의 특성과 장점을 비교분석하여 도시철도시스템에 구체적으로 적용할 수 있는 신뢰성관리체계를 제시하고자 한다.
오늘날 기술의 발전으로 시스템들은 점차 대형화 복잡화 되어가고 있다. 이처럼 점차 대형화 복잡화 되어가고 있는 시스템들은 더욱 커진 사고 및 고장에 대한 위험을 내재하게 된다. 또한 대형 복합 시스템에서 발생하는 사고 및 고장은 바로 큰 재산피해나 인명피해와 직결 될 수 있다. 따라서 체계적인 안전관리의 필요성이 점차 커지고 있다. 이에 대응하여 철도, 항공, 해양 등의 산업에서는 각 산업에 적합한 안전관리체계를 수립하려 노력하고 있으며, 표준 및 매뉴얼을 제정하여 보급에 앞장서고 있다. 예로써 가장 활발히 안전관리체계의 도입을 추구하고 있는 항공 분야에서는 국제민강항공기구와 미 연방항공청의 주도로 안전관리체계에 대한 가이드와 매뉴얼을 만들어 각국의 사정에 맞는 안전관리체계를 도입할 수 있는 바탕을 제공 하고 있다. 이처럼 점차 중요해지고 있는 안전관리체계내에서도 위험원 식별 및 분석활동은 그 중요성이 크다. 이를 통해 도출되는 위험원 및 위험원의 영향 및 원인이 시스템 개발 및 운용에서 수행하게 될 안전관리활동의 바탕이 되기 때문이다. 따라서 위험원 식별 및 분석활동에 적용하기 위한 여러 기법에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 위험원 식별 기법 중 HAZOP을 이용하여 고속철도시스템의 위험원 식별 및 분석을 수행 했다. 또한 HAZOP의 수행 및 위험원 식별 활동의 프로세스 모델을 제시함으로써 실질적인 위험원 식별 활동의 수행에 도움이 될 것으로 기대한다.
국가에서는 철도운영 및 시설기관에 산재되어 있는 철도안전정보를 수집하여 분석할 수 있는 철도안전정보 종합관리시스템을 구축하야 철도안전관리를 효율적으로 수행하기 위하여 노력하고 있다. 매년 철도안전도를 평가하기 위하여 철도사고 자료를 분석하여 사망자 및 부상자 수를 산출하고 있으며 사고 원인 및 위험발생 경위를 규명하여 사고를 최소화 할 수 있도록 여러 안잔정책 및 안전관리방안을 시행하고 있다. 따라서 보다 선진적인 안전정책 수립 및 안전관리를 위해 철도안전도를 입체적으로 그리고 정량적으로 표현할 수 있는 방안이 필요하며 이를 위해서는 안전에 대한 주요 영향요소가 무엇인지를 파악해야 하며 선정된 개발적 요소들에 대한 정량적 철도안전지수(Railway Safety Index)를 개발해야 한다. 본 연구에서는 철도안전도를 정량적으로 평가할 수 있는 안전도 평가지표를 개발하여 안전목표 수립 및 관리 등 철도안전향상를 위한 전략적 방향 및 정책수립 과정에서 활용할 수 있는 모델을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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