Advancement in information technology have enabled applying vision sensor to railway, such as CCTV. CCTV has been widely used in railway application, however the CCTV is a passive system that provide limited capability to maintain safety from boarding platform. The station employee should monitor continuously CCTV monitors. Therefore immediate recognition and response to the situation is difficultin emergency situation. Recently, urban transit operators are pursuing applying an unattended station operation system for their cost reduction. Therefore, an intelligent monitoring system is need for passenger's safety in railway. The paper proposes a vision based monitoring system and object detection algorithm for passenger's safety in railway platform. The proposed system automatically detects accident in platform and analyzes level of danger using image processing technology. The system uses stereo vision technology with multi-sensors for minimizing detection error in various railway platform conditions.
Passenger safety is a primary concern of the railway system. However, dozens of people are killed every year when they accidently fall on to the track from the boarding platform. This is one of the most urgent issues to solve regarding the railway platform. The installation environment, and the blind area problems as well as maintenance and operating costs which are not efficient have to be looked at. To solve these problems, we propose a 3D laser radar sensor based monitoring system for the railway platform. This paper introduces an overview, the detecting method, and the interface with the signalling system in detecting a fallen passenger from the platform using the 3D laser radar sensor.
In this paper, we propose a vision based passenger monitoring system for passenger's safety in railway station. Since 2005, Korea Railroad Research Institute (KRRI) has developed a vision based monitoring system, funded by Korean government, for passenger's safety in railway station. The proposed system uses various types of sensors, such as, stereo camera, thermal-camera and infrared sensor, in order to detects danger situations in platform area. Especially, detection process of the system exploits the stereo vision algorithm to improve detection accuracy. The paper describes the overall system configuration and proposed detection algorithm, and then verifies the system performance with extensive experimental results in a real station environment.
LTE-R 시스템은 All IP 기반의 서비스를 제공하는 Packet 망으로 구성되는 시스템으로, 승강장안전문과 관련된 지속적인 장애 발생과 이에 따른 승객 및 안전문작업자 관련 안전사고는 계속 발생하고 있으며, 이러한 승강장안전문의 장애 발생에 따른 2차 피해와 이와 관련된 인명피해는 사회적으로 큰 이슈로 떠오르고 있다. 현재 운용 중이거나 설지 중인 LTE기반 철도 무선망인 LTE-R(Long Term Evoluton-Railway) 망에 비콘 시스템을 연동하여 정교하게 열차의 위치를 파악하고, 이를 통하여 표준화된 관련 장애 경보를 열차 승무원에게 제공함으로써 장애 발생 역사에 진입 시 열차의 감속 운행을 실시하고 궁극적으로 안전운행 확보를 통해 도시철도교통 사상사고 감소를 도모한다.
본 연구에서는 대심도 지하역사에서 화재가 발생할 시 급/배기 팬의 동작 유무에 따른 승강장에서의 열 및 연기의 거시적인 거동을 화재시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 시뮬레이션 분석결과를 토대로 현재 설치된 급/배기 팬에 대한 제연/배연능력에 대하여 고찰하였다. 본 연구의 대상은 숭실대 입구 역사(7호선, 도시철도공사운영)이며, 숭실대 역사의 승강장은 길이 165m, 폭 23.5m, 깊이 47m 이다. 본 연구에서 전산수치해석을 위한 모델은 선로부 지하터널를 감안하여 전후 각 100m를 추가하였다. 따라서 모델링의 크기는 길이 365m, 폭23.5m, 깊이 47m 이다. 격자는 육면체 정렬격자계를 사용하였으며, 격자의 수는 대략 10,000,000 개가 사용되었다. 빠른 수치전산처리를 위하여, 병렬처리기법을 적용하였다. 본 전산수치해석에 사용된 CPU자원에 Intel 3.0GHZ Dual CPU 6개(core 12개)가 사용되었다.
최근 국내 도시철도 지하역사에는 승강장 안전문의 설치로 인한 승강장의 급 배기 불균형이 일어나며, 이러한 불균형은 승강장 내 오염물질 축적과 환기부족에 의한 쾌적성 저하를 일으키는 원인이 된다. 본 연구에서는 시뮬레이션 유동해석 프로그램을 이용하여 지하역사 바닥배기 시스템의 최적화 설계를 하고, 제작된 바닥배기 시스템의 미세먼지 제거 성능을 실험으로 검증하였다. 바닥배기 시스템의 시뮬레이션 유동해석은 CFX 17.0 프로그램을 이용하였으며, HEEDS를 최적화 소프트웨어로 적용하였다. 3차에 걸쳐 이루어진 최적화 결과, 약 430 Pa의 차압과 61%의 미세먼지 제거 성능을 갖는 전체높이 1.78 m의 바닥배기 시스템이 도출되었다. 최적화 설계에 따라 실규모로 제작된 바닥배기 시스템을 이용하여 미세먼지 집진 성능 실험을 실시하였으며, 약 65%의 집진효율을 보임으로써 수치해석을 통해 도출된 최적설계 결과와 유사한 수준임을 검증하였다. 결과적으로 최적화 프로그램을 활용한 바닥배기 시스템의 설계가 급배기 불균형을 갖고 있는 지하역사 승강장에 적용 가능함을 확인하였으며, 설계된 바닥배기 시스템이 공간상의 제약으로 추가적인 배기설비 설치가 어려운 기존 지하 역사에서 배기개선 및 미세먼지 제거에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Passenger safety is a primary concern of railway system but, it has been urgent issue that dozens of people are killed every year when they are fallen from train platforms. In this paper, we propose a vision based monitoring system for railway station platform. The system immediately perceives dangerous factors of passengers on the platform by using image processing technology. To monitor almost entire length of the track line in the platform, we use several video cameras. Each camera conducts surveillance its own preset monitoring area whether human or dangerous object was fallen in the area. Moreover, to deal with the accident immediately, the system provides local station, central control room employees and train driver with the video information about the accident situation including alarm message. This paper introduces the system overview and detection process with experimental results. According to the results, we expect the proposed system will play a key role for establishing highly intelligent monitoring system in railway.
지하철 승강장의 스크린도어가 설치되기 전에는 승강장을 통해 환기되던 공기가 스크린 도어가 설치된 후에는 터널 내부에 정체되면서 미세먼지에 의한 환경이 더 악화되고 있는 실정이며, 터널환기구가 터널에 정체된 공기의 유일한 순환구로 이용되고 있다. 스크린 도어는 기존 터널환기시스템을 설계할 때 고려되었던 사안은 아니었으며, 지하철 운행 시 스크린도어 설치로 인한 지하 터널 속에서의 공기역학적 변화는 매우 클 것이다. 그러나 지하철이 통과하는 공간인 터널환기에 대한 연구는 미미한 수준이다. 이에 열차가 지하 터널 구간을 운행할 때 발생하는 열차풍에 의한 기류속도를 측정하고, 전철구간의 자연 환기구를 통한 기류의 유입 및 유출 특성을 정량적으로 평가하여 대표적인 기류패턴을 추출함으로써 향후 지하 터널 신설 및 환기 설비 설계에 따른 기초 자료를 제공하고자 한다.
본 연구는 피난 시뮬레이션 프로그램 중 하나인 EXODUS를 사용하여 지하역사 피난모델분석에 그 목적이 있다. 이번 시뮬레이션에 사용된 모텔은 대구지하철(중앙로 역사) 이다. 시뮬레이션 조건으로는 사고당시의 상황을 참고하여, 지하3층 승강장에서부터 지하1층까지의 피난시간을 중점으로 하였으며, 승객수는 열차탑승인원 1079호 320명, 1080호 320명, 열차 외 승객360명 총1000명의 인원으로 시뮬레이션 하였고, 승객위치는 참고자료를 활용하였다. 화재시뮬레이션 부분은 CFAST 화제시뮬레이터를 이용하였다. 화재성장 시나리오로 $t^2$ 성장곡선 중 fast곡선을 선택하여 진행하였고, ZONE은 총 24개로 지 하3층 승강장 18개, 지하2층 6개로 나눴으며, 지하1층은 화재시뮬레이션에서 제외하였다. 화재 위치는 실제 화재발생 위치인 1079호 1호차로 하였으며 실제 사고타임테이블을 이용하여 가상 시나리오를 작성해 보았다. 총 시뮬레이션 시간은 1800s로 결정하였고, CFAST 결과값은 10초단위로 출력하였다. CFAST 결과값 중에서 ZONE별 상층부온도, 하층부온도, $CO^2$ 발생량을 사용하여 EXODUS시뮬레이터에 적용시켜 진행하였다. 진행결과 각 출구별방출률, 사망인원, 최종피난인원, 사망자 위치, 정체구간 등을 알 수 있었고, 이를 실제 대구지하철 사고와 비교 분석하여 보았다.
최근 도심지의 지하철 노선들은 과거에 지어진 지하철 노선들에 비하여 대심도 터널이 증대하고 있다. 신금호 역사(5호선, 깊이 : 46m)는 수도권에 있는 지하철 역사 중에서 3번째로 깊은 역사로서 대심도 역사의 모델로 선정되었으며, 신금호 전체 역사에 대한 화재시뮬레이션을 시도하였다. 신금호 역사는 3개의 출입구, 지하 1층 대합실, 지하 2층 대합실, 지하 2층에서 8층으로의 연결통로, 지하 8층 승강장으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 지하 8층 승강장에서 지상 출입구 까지 전체 역사를 대상으로 연기거동을 해석하기 위하여 9,000,000개의 격자를 생성하였으며, 계산 효율을 증대시키기 위하여 19개의 블록으로 나누어서 처리하였다. 화재해석은 화재에 특화된 CFD 코드인 FDS를 사용하였으며 난류해석 기법은 LES가 사용되었다. MPI의 병렬처리기법을 이용하여 19개의 블록을 각각의 CPU에서 분산처리 하였다. 본 전산수치해석에 사용된 CPU 자원은 Intel 3.0 GHz Dual CPU 10개 (Core 20개)이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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