본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.
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)
본 연구는 철도여행인솔자 288명을 대상으로 이들의 감정노동을 내면행동과 표면행동으로 구분하고, 감정노동이 고객지향성에 미치는 영향과 감정노동과 고객지향성 사이에서 조직지원인식의 조절효과를 실증분석 하였다. 분석결과를 요약하면, 우선, 철도 여행인솔자의 내면행동은 고객지향성에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 표면행동은 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 철도여행인솔자의 조직지원인식은 내면행동과 고객지향성과의 관계에서는 유의한 조절효과를 보이지 않았으나, 표면행동과 고객지향성과의 관계에서는 유의한 조절효과를 보이는 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구는 철도여행인솔자의 고객지향성을 높이기 위해서는 그들의 감정관리와 조직적 차원의 지원이 중요함을 시사하고 있다.
철도차량의 차륜에서 발생하는 크랙은 표면으로부터 개시하는 표면크랙, 내부에서 개시하는 내부크랙으로 나눌 수 있고, 이들 크랙은 철도의 안전운행에 위험요소가 된다. 그러므로 이들 크랙의 성장수명 판단은 매우 중요하다. 본 연구에서는 철도차륜의 표면크랙 및 내부크랙의 응력분포상태, 변위 및 성장수명을 연구하였다. 특히 내부 및 표면크랙에 대해 유한요소해석을 실시하여 크랙선단의 응력상태, 변위, 응력확대계수를 찾아내었고, 이를 바탕으로 Paris 공식을 사용하여 성장수명을 예측하였다.
차륜과 레일의 반복적인 구름접촉은 레일 표면결함을 유발하고, 레일 표면결함은 충격하중을 유발하여 소음 진동, 레일파단, 궤도파괴로 이어지고 심할 경우 열차사고(탈선)를 발생할 수 있다. 이러한 레일 표면결함을 제어하기 위한 방법으로 레일연마가 시행되고 있다. 본 연구는 KTX차륜과 UIC레일에서 발생하는 최대 접촉압력을 유한요소해석을 통해 산정하였고, 일반레일 및 열처리레일에 대한 구름접촉피로시험을 수행하여 접촉압력 및 반복횟수에 따른 레일표면 경화층 형성 경향을 분석하였으며, 누적통과톤수에 따라 고속철도 레일에서 발생하는 표면 경화층을 제거하여 건전한 레일표면을 유지하기 위해 0.2mm/2천만톤의 적정 레일연마량을 제안하였다.
고체 표면의 박테리아 부착억제를 목적으로 고분자를 이용한 친수성 표면 개질 연구가 주목을 받고 있다. 부착억제기능은 세포독성이 아닌 작용으로 바이오필름 형성의 초기단계 방지를 목적으로 하며 친수성 또는 이온성 고분자가 도입된 고체 표면은 단백질, 박테리아 등 생물 개체의 부착방지에 효과적이다. 이는 표면에서의 친수층 형성으로 인한 표면 장벽 형성, 고분자 사슬에 의한 반발력과 삼투압성 응력 작용, 그리고 이온성 고분자와 세포 표면의 정전기적 상호작용에 기인한다. 부착억제를 위한 고분자의 표면 도입은 주로 표면 기능기와의 결합을 이용한 접합 방식과 자연모방 접착 기능기를 활용한 침적 방식으로 이루어지고 있다. 본 총설에서는 표면 도입 시 부착억제 기능을 보이는 대표적인 고분자의 종류, 코팅방법, 및 항균 특성을 소개하고 향후 공공시설, 산업 등으로의 대면적 응용을 위한 고려사항들을 다루고자 한다.
레일 피로 열화손상유형들은 크게 레일표면에서 발생하는 결함들과 레일내부에서 진전되어 발생하는 결함들로 구분되어질 수 있다. 본 연구에서는 국내에서 연간 누적통과톤수가 가장 많은 도시철도의 운행조건을 고려하여 현장측정을 통해 레일표면 요철성장률을 분석하였으며, 연마 후 누적통과톤수에 따른 시험편을 현장에서 발췌하여 현미경을 이용한 조직검사, 화학성분검사, 마이크로 비커스 경도시험을 수행하였다. 시험결과 신품레일의 경우 유효탈탄층 제거를 위해 약 0.3mm의 초기연마를 시행해야하며, 예방연마의 경우 전구간을 일괄적으로 연마할 경우와 특정 구간별로 구분하여 연마할 경우에 대하여 2가지 방안을 제시하여 레일표면에서 발생하는 RCF결함을 예방하거나 제거할 수 있도록 제시하였다.
철도교량의 경우 교면방수 시공 후 방진매트, 궤도자갈 및 침목부설, 레일 설치 등의 후속공정이 뒤따르고, 시공 및 경제적인 여건으로 인해 위의 공정이 연속적으로 시행되지 못하고 일정 구간 단위로 후속공정이 이루어지는 특수성을 갖고 있다. 이로 인해 교면방수 시공 이후 표면의 노출이 장기화 되는 것이 불가피한 실정으로, 시간 경과에 따른 열화현상으로 인해 발수재의 분해 및 용출이 발생하여 방수시공 초기의 침투깊이를 유지하지 못하고 있는 경우가 많다. 이처럼, 철도교량이 갖고 있는 시공적인 특수성과 궤도자갈이 부설되지 않고 영구적으로 표면이 노출되는 부분을 고려한다면 표면의 장기적인 노출에도 방수성능이 저하되지 않는 내구성을 갖고 있는 방수공법을 선택하는 것이 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 장기간 표면노출에 따른 열화현상을 방지하는 열화억제형 방수공법(DRA방수공법)에 대하여 시험시공을 통한 객관적인 분석 결과를 도출하고, DRA 방수 공법의 KNOW-HOW를 습득하는 것으로, 이를 통하여 철도교량의 교면방수 열화현상으로 인해 발생하는 하자를 방지하여 잦은 보수와 보강으로 인한 경제적 손실을 최소화하고 현장에서의 시공관계자들이 방수공법을 선정하는데 따른 합리적인 판단 기준을 제공하는데 있다.
레일 표면 결함이 발생할 경우 매우 높은 충격하중이 발생하여 레일 피로 진전 또는 레일 파단에 이를 수 있고 레일이 파단될 경우 열차탈선 등 대형 사고가 발생할 수 있으므로 레일 결함부에 대한 관리기준의 정립이 매우 중요하다. 본 연구에서는 차량-궤도 동적 상호작용 해석 프로그램을 이용하여, 실제 고속철도 자갈궤도에서 결함이 발생한 43개 지점에서 측정된 레일요철을 입력값으로 하여, 요철 깊이에 따른 충격 윤중과 레일 휨응력을 산정하였다. 궤도틀림을 감안하여 윤중 및 레일 휨응력의 한계값을 설정하고, 해석결과로부터 얻은 윤중 및 레일 휨응력 최대값과 결함 깊이 및 폭과의 상관관계를 분석함으로써 레일 표면 결함부에 대한 관리기준을 제시하였다. 분석 결과, 허용할 수 있는 요철 깊이는 충격 윤중에 의하여 발생할 수 있는 레일 두부의 소성 변형을 방지하기 위하여 관리되어야 하며, 엄격한 조건을 평가할 경우 그 값은 0.2mm 정도가 적당함을 알 수 있었다.
장대레일 교체주기는 자갈궤도 레일두부 표면요철과 레일 휨피로의 상관관계 분석을 통해 산정되었다. 본 연구에서는 국내 도시철도(서울메트로) 콘크리트궤도에서 레일두부 표면요철량에 따른 레일 휨응력을 측정하였다. 또한, 콘크리트궤도 레일두부 표면요철, 속도와 레일 휨응력의 상관관계를 분석하였다. 결론적으로, 중회귀분석을 통해 운행속도(U), 표면요철(v, w)에 따른 레일 휨응력(Y) 예측식을 도출하였다. 본 연구결과는 콘크리트궤도 장대레일 교체주기를 수립하기 위한 기초데이터로 활용이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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