본 논문은 서울교통공사 및 한국철도공사의 기관사를 대상으로 인적오류 위험요인과 관련 경험빈도에 대한 설문을 수행하여 기관별 운행시스템과 호선별 운행시스템 관점에서 오류유발 요인을 분석하였다. 도시철도 사고유발의 근본적인 원인 제거와 감소를 목적으로 하며 도시철도를 운영하는 시스템에서 발생하는 인적오류는 사고발생의 종류와 상황에 따라 대처하는 문제와 인지적 문제를 포함하고 있기 때문에 요인별 관점에서의 연구를 기반으로 접근하고자 한다. 인적오류를 감소시키는데 기여하여 도시철도 사고를 저감 하고 지속적으로 안전한 철도 운행이 될 수 있도록 하고자 한다.
철도 시스템은 차량, 전력, 신호, 선로구축물시스템이 유기적으로 결합된 복합시스템으로 사고 발생 시 원인규명이 어렵고 인명에 치명적인 결과를 초래하게 되며 사소한 고장이라도 열차지연에 미치는 파급효과는 지대하여 시스템의 신뢰성확보가 매우 중요하다[26]. 실제로 세계 각국의 철도산업은 시스템의 신뢰성 향상을 위해 신뢰성 기법에 기반을 둔 다양한 이론을 통해 신뢰성 향상과 안전성 향상에 최선을 다하고 있다. 본 연구에서는 철도 신뢰성관리와 관련된 국내 연구동향과 철도 운영기관 및 기업에서 적용하고 있는 신뢰성 적용 현황을 분석한다. 그리고 국외 연구 동향과 주요 적용 현황을 정리한다. 또한 철도 신뢰성과 관련된 국내외 규격을 조사하고 이들 규격의 내용을 분석한 후 국내 적용방향을 제시한다.
새 정부는 국민의 행복실현을 위해 안전의 중요성을 강조하고 있다. 이에 해양수산부에서도 해양사고 30% 감소를 목표로 해양안전실천운동본부 발대식 및 해양안전헌장 선포, 선박안전관리자협의회 출범 등 민 관이 함께 해양에서의 안전 확보에 노력하고 있다. 그러나 안전관리의 주체인 해운선사의 안전관리 수준을 객관적으로 평가하기 위한 평가지표 및 안전관리 평가시스템 등은 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 도로, 철도, 항공 등 타 분야의 안전관리 정보시스템 구축 및 운영사례를 조사 분석하여 시사점을 도출하였다. 또한 해운선사의 안전관리 수준을 평가하기 위해 해양사고정보, 항만국통제 점검결과, 안전관리체제 심사결과 데이터를 분석하여 이들 데이터를 통합 관리할 수 있는 데이터베이스의 구축, 평가프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 안전관리 평가시스템을 이용하여 해양안전 우수사업자 평가업무, 우수 선박관리사업자 인증업무 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
2014년 철도운영자들과 철도시설관리자의 자발적인 안전관리를 정착시키기 위하여 철도안전법에서 '철도안전관리체계'를 강화하였다. 이에 따라 위험도를 평가하고 위험도를 관리하기 위한 안전대책을 수립하고 시행할 것으로 판단하였으나 현재 위험도 평가 체계는 개별 분야 내 단편적인 안전관리 수준으로 진행되고 있다. 또한 안전관리체계의 기술기준에서 철도 운영기관의 위험도 평가에 관한 내용이 의무사항으로 명시되어 있어 철도시설 및 철도차량유지보수의 위험도 평가를 위한 표준화된 기준이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 최근 10년간 철도사고 데이터를 분석하여 먼저 철도 위험도 수준을 검증하였고, 철도차량유지보수 부분에서 데이터를 기반으로 개발된 상태기반 스마트 유지보수 시스템 사례를 통해 위험도를 효과적으로 평가하고 관리할 수 있는 표준화된 프레임워크를 제시하였다.
철도 분야에서의 최근 수년간의 사고 통계에 의하면, 관련 기술 발전과 안전정보 관리시스템의 구축으로 사고발생 빈도가 현저히 줄고 있다. 그럼에도 불구하고 운영 및 유지보수에서의 오류와 안전설계에서의 결함으로 인한 사고는 지속적으로 발생하고 있다. 이에 따라 철도사고를 예방하기 위해, 철도차량 개발 시 안전성을 고려하는 설계 및 제작을 위한 지침이 작성되었고, 이와 더불어 안전 설계에 대한 독립적인 안전성평가의 수행에 대한 요구가 제시되었다. 이를 충족시키기 위해 철도시스템 개발업체는 안전성 활동 산출물인 Safety Case를 작성해야 한다. 이에 따라 Safety Case의 주요 항목 중 하나인 안전성 적용조건 (SRAC: Safety-Related Application Conditions)의 도출 및 관리에 대한 중요성이 커지고 있다. 지금까지 보고된 SRAC에 관한 연구 결과에서는 도출 절차의 간략성과 설계단계에서의 특정 안전성 활동 분석 방법에만 초점을 맞추고 있다. 이러한 방법은SRAC 항목 들을 빠르게 도출 할 수 있는 장점이 있지만, 안전성 측면에서 고려되어야 할 중요한 항목들이 누락될 위험이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시스템 수명주기 전반에 걸쳐 안전성 설계 및 안전성 평가 활동을 수행하고 이를 기반으로 SRAC의 도출방법의 개선 방안을 제안한다. 이렇게 함으로써 SRAC를 보다 체계적으로 도출 및 관리를 수행할 수 있는데, 특히 설계 초기단계에서부터 SRAC를 고려함으로써 안전성 요구사항을 최대한 반영한 안전설계가 가능하다. 또한 철도신호시스템에 대한 적용사례 연구를 통하여 본 논문에서 제시하는 방법이 시스템 수명주기 전체에 걸쳐 SRAC를 고려함으로써 중요한 안전성 관련 항목들의 누락이 줄어들 수 있음을 보여준다.
철도분야에서의 전기$\cdot$신호설비 고장은 열차의 정상운행에 차질을 일으켜 사회적으로 커다란 영향을 끼치게 되므로 설비의 유지관리를 위해서는 많은 노력이 필요하다. 또 이러한 보전작업에는 철도 설비가 널리 산재되어 있기 때문에 이동을 수반하는 작업, 열차가 통과하지 않는 야간 작업, 만일의 경우 위험을 수반하는 작업 등, 이 분야 특유의 작업이 있다. 한편 보전작업에 종사하는 기술자는 해마다 줄어들고 있으며 앞으로 젊은 근로자의 부족은 더욱더 심해질 것으로 보인다. 그러한 이유로 설비보전의 자력화, 미연의 고장방지, 고장의 조기복구와 재발방지를 목표로 지금까지 사람의 손에 의지해 오던 설비보전을 기계화하고 자동화하는 시스템을 개발하게 되었다. 이 시스템은 대상설비에 따라 다음의 3가지 시스템으로 분류된다. $\cdot$신호설비 보전시스템 $\cdot$변전$\cdot$수배전설비 보전시스템$\cdot$연선전기설비 보전시스템 이들시스템에 공통적인 주요 특징을 들면 아래와 같다. (1)사고를 미연에 방지하고 사고원인을 규명 이벤트발생 전후의 변화나 중장기트렌드를 원격감시할 수 있다. (2)시스템의 변경$\cdot$증설이 용이 인텔리전트단말에 의하여 처리를 계층화하였기 때문에 빌딩블록식으로 시스템을 확장할 수 있다. (3)경제적인 시스템 필드 네트워크의 채용으로 공사비를 삭감할 수 있다.
최근 현대사회는 자동차, 철도 및 항공 등 대형 복합 시스템의 체계 속에서 지내고 있으며, 고장 및 사고로 인한 시스템의 안전 설계에 대한 고려와 안전에 대한 인식이 증가하고 있다. 따라서 기존의 시스템공학 프로세스에서 다루는 시스템 설계에 대한 단계별 안전 활동의 강화의 필요성 역시 강조되고 있다. 그 중에서도 시스템 설계의 최종 활동에 해당하는 검증 단계 활동이 제대로 수행되어야만 초기에 의도한 시스템 설계의 안전도 향상을 바라볼 수 있을 것이다. 본 논문에서는 안전 활동을 고려한 시스템공학 프로세스의 검증 단계의 개선사항 도출과 모델링을 통해 안전중시 시스템인 철도 차량 운전실 시스템을 대상으로 적용 및 조정 구축에 대한 내용을 기술하고 있다. 본 연구의 결과를 토대로 향후 품질 향상 및 비용 절감과 데이터의 관리 및 추적기능을 개선함으로써 안전사고 발생 가능성을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 모든 발생 가능한 철도 사고시나리오를 기반으로 비상대응절차를 정의하여 철도사고 별 비상대응 절차를 구축하였으며 이를 유비쿼터스 센서 네트워크 시스템과 연동하여 u-철도 방재시스템을 제안하였다. u-철도 방재 시스템은 u-예방 시스템, u-대비시스템, u-대응 시스템, u-복구 시스템 4개의 단위 시스템들로 구성되어 있으며 각각의 데이터베이스별로 분리되어 있다. 수집된 정보는 각 시스템별로 분석되고 각종 매체를 통해 정보를 제공하며, 연계된 타 시스템과 유기적으로 정보를 교환하는 구조로 설계되었다. 특히 u-철도 방재 시스템은 오감인지기능을 바탕으로 한 센서 네트워크와 모니터링 시스템을 통하여 비상사고 발생 시 적절한 초기 대응이 가능하도록 설계되었다. 또한 2차원, 3차원 공간 정보 인터페이스에 유비쿼너스 센서 네트워크와 예상 시나리오를 함께 연동시키므로 서 종합적 의사 결정이 가능하도록 구축하였다.
선로전환기는 분기기에서 철도의 궤도를 변경하는 핵심장치 중 하나로서, 해당 부품의 고장은 열차사고에 직접적인 영향을 미친다. 현재 철도 현장에서는 관리자가 모니터링 시스템을 통해 선로전환기의 장애 및 이상상황을 감시하고 지침서에 따라 관리를 수행한다. 본 논문에서는 실제 현장에서 발생하는 대규모의 선로전환기 이상상황 데이터를 대상으로 빅 데이터 해석학적 입장에서 심층 분석이 가능한 새로운 철도 유지보수 분석 시스템의 프로토타입을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 유지관리시스템에 저장된 선로전환기 데이터와 이상상황 데이터를 정규화하고 추출하여 베이스 테이블을 생성한다. 둘째, 베이스 테이블 상의 속성들을 스타 스키마로 설계하여 철도 유지보수 큐브로 구축한다. 마지막으로, 매핑된 철도 유지보수 큐브와 오라클에서 제공하는 AWM을 활용해 다차원적이고 심층적인 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석이 가능하다.
정부는 대구 지하철 대형 화재 사건을 계기로 2004년 철도안전법 제정과 동시에 철도안전 종합계획 추진을 통해 철도안전관리를 도모해 왔다. 그러나 여전히 열차 충돌, 탈선 및 화재 등 대형 인명피해로 이어질 수 있는 열차사고가 지속적으로 발생하고 있음에도 불구하고, 사후 처리 중심의 안전관리시스템이 운영되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 분산되어 운영되고 있는 안전검지 장치 데이터를 통합하여 선제적 안전 관리를 위한 실시간 철도 안전 감시제어 시스템 개발에 대한 기본 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한 철도 안전 감시제어 시스템의 효과적인 작동 여부를 모니터링하기 위한 안전성과모니터링지표에 대한 개발 방향을 제시하고자 한다. 제안된 프레임워크는 향후 추진될 실시간 철도 안전감시 제어시스템의 구현을 위한 기틀을 마련할 수 있을 것으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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