교량의 설계에 있어서 정확한 하중의 산정은 교량의 안전성 확보에 가장 핵심적인 사항이며 향후 유지관리 측면에서도 매우 중요하다. 교량구조물에서 차량에 의한 하중효과는 주로 활하중(충격하중 포함) 및 피로하중으로 나타난다. 이들 하중의 정형화를 위해서는 실제 교량상을 주행하는 중차량의 중량 및 통행특성을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해서 주행중인 차량을 정지시키지 않고 중량을 계측할 수 있는 시스템(Bridge Weigh-In-Motion, BWIM)의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 기능을 갖는 BWIM시스템을 국내실정에 맞게 개발하고 이를 고속도로상의 교량에서 검증하였다.
본 논문에서는 국내철도차량안전기준의 충돌안전 요구사항을 만족하는 동력 분산형 고속전철의 충돌안전도 개념설계에 대하여 연구하였다. 국내안전기준에는 36km/h 열차 대 열차 충돌, 15ton 변형체 장애물과 110km/h 충돌 등 2가지 중충돌 사고에 대한 충돌안전성능을 요구한다. 한국형 분산형 차세대고속열차는 17ton 축중의 동력집중형 KTX와 달리 13ton 축중을 가지는 2TC-6M로 구성된다. 이론적 수치적 해석을 통하여 주요 압괴구조 및 부품의 평균압괴하중과 변형량을 에너지 흡수 관점에서 충돌안전도 개념설계안으로 도출하였다. 도출된 개념 설계안은 1차원 막대-스프링-댐퍼-질량 동역학 시뮬레이션 결과로부터 국내 충돌안전기준을 잘 만족시킬 수 있음을 보였다.
갇광성 관능기를 갖는 중합체, 이를테면 polyglyceryl phthalate(PG), bisphenol A-epichl-orohydrin 축중합체(BE) 및 polyvuinyl alcohol(PVA)의 naphthoquinone-1,2-diazide-5-sulfonyl esters(PGND, BEND 및 PVAND)를 합성하였다.빙점강하법으로 측정한 모체수지들의 분자량은 PG의 경우 650${\sim}$1500, BE는 780${\sim}$1320이었다. PG, BE 및 PVA를 naphthoquinone-1,2-diazide-5-sulfonyl chloride로 ester화 시켜 얻은 PGND, BEND 및 PVAND의 원소분석의 계산치와 실측치가 잘 일치하고 있는 점으로 보아 모체수지인 PG, BE 및 PVA의 중합도는 ester화 된 경우에도 변하지 않는다는 것을 알 수 있었다.
과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하므로 시설물의 내구성을 단축시켜 이에 따른 유지보수 비용을 증가시킨다. 기존의 단속 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 주행중인 과적차량의 지능형 무인과적 단속 시스템 개발을 위하여 유비쿼터스 센서네트워크 시스템을 구성하고, 무선통신프로토콜을 통한 실내성능실험으로 축중 WIM센서 선정, 하중 및 온도에 따른 변수, 자율공간 송수신 거리 실험을 통해 U-도로 과적차량 무인관리 시스템의 가능성을 검토하였다. 그리고 고속 주행 상태에서도 차량의 하중 측정이 가능한 High Speed WIM Sensor의 성능에 대해 검증하였다. 또한 USN구성을 위한 센서의 무선화 테스트를 실시하였다. 본 연구에서 실시한 실험은 기본적으로 고속 WIM센서와 함께 USN의 구성과 Internal/External Network의 완전 무인, 무선화 시스템을 통한 사용자 중심의 시스템을 구축하는 것이 최종 목적이므로 향후 WCDMA/HSDPA를 이용한 External Network의 구성과 실제 과적 단속 적용을 위하여 Test Bed를 통한 실험이 실시되어야 할 것이다.
본 논문은 철도 차량용 electro-mechanical brake (EMB)의 클램핑 포스 과도응답 향상을 위한 토크 예측 제어 방법을 제안한다. 일반적으로 철도 차량에는 공압식 제동 시스템이 사용된다. 공압식 제동 시스템은 외부환경 변화에 민감하며, 과도응답 속도가 느리기 때문에 공주시간이 증가한다. 또한, 긴급 제동과 같은 기준 이상의 제동 토크를 인가하는 경우에 제동 효율이 낮은 단점이 있다. 이러한 공압식 제동 시스템의 단점은 철도 차량용 EMB 시스템을 적용하여 극복할 수 있다. 철도 차량용 EMB 시스템은 차량의 축중을 감소시키고, 설계 공간을 확보하기 때문에 연비 증가 및 설계 유연성 확보 등의 장점을 갖는다. 본 논문에서는 철도 차량용 EMB의 클램핑 포스 과도응답 향상을 위한 제어 방법을 제안한다. 제안하는 제어 방법의 타당성은 시뮬레이션을 통해 검증한다.
고속화가 이루어지면서 철도수송의 안전성에 대한 요구가 한국의 기존선에도 더욱 증가하고 있다. 또한 더욱 무거운 축중을 가진 화물열차의 주행이 기존선에 요구되고 있다. 이와 같은 요구를 해결하기 위하여 레일의 중량화와 장대화가 기존선에서 진행되어 왔다. 그러나 자갈도상궤도에서 궤도강성에 절대적으로 영향을 미치는 자갈도상용 철도침목에 관한 연구는 큰 진전이 없었다. 본 연구에서는 궤도강성을 증대시키고, 궤도틀림을 저감시킬 수 있도록 새로운 H형 침목을 개발하였다. 또한 FE 프로그램을 이용한 구조해석을 통해 새로운 H형 침목의 설계도를 제안한다.
최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만 장의 데이터셋을 비교 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 또한 객체 추적을 통해 실시간 검지를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
철도교에서는 일정한 간격의 축중을 가지는 차량하중이 반복적으로 재하되므로 정적성능과 더불어 동적성능이 매우 중요하다. 또한 철도교의 상부에 부설되는 궤도시스템은 교량의 정 동적 성능에 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 실제 궤도시스템을 적용한 거더시험체를 제작하여 궤도시스템에 따른 교량의 정 동적거동을 분석하였다. 정적거동 분석에서는 교량 처짐 및 응력을 검토하고 중립축위치를 분석하였으며, 동적거동 분석에서는 고유진동수, 감쇠비, 하중크기, 하중진폭에 대한 영향을 궤도시스템별로 검토하였다. 궤도부설에 따른 정적처짐 변화검토를 통해 궤도 부설전에 비해 자갈궤도는 약 7%, 콘크리트궤도는 약 50%의 강성 증가 효과가 있음을 확인하였고, 궤도 부설 시 교량의 고유진동수가 낮아졌으나 감쇠비 변화는 없는 것으로 분석되었다. 또한, 최대하중 크기가 증가할수록 철도교량의 동적응답(처짐 및 가속도)이 선형적으로 증가하였으며, 하중진 폭은 공진 시 교량의 동적응답을 크게 증가시키는 것으로 분석되었다. 따라서, 자갈궤도는 교량의 강성을 일정 부분 증가시키고, 콘크리트궤도의 경우 자갈궤도 부설 교량에 비해 상당한 강성기여도를 가지고 있음을 실험적으로 입증하였으나, 정량적인 강성기여도의 크기는 자갈궤도 및 콘크리트궤도의 설계값에 따라 상이할 수 있기 때문에 이를 적용할 수 있는 궤도의 질량 및 강성기여도 분석방법 개발이 필요할 것으로 판단된다.
열차가 주행할 때 발생하는 차륜-레일 상호작용력은 열차의 주행속도, 차량축중과 선형조건(곡선반경, 캔트) 등 여러 변수의 영향을 받는다. 구조물의 안정성을 확보하기 위해서는 증속이전에 각 변수별로 구조물에 대한 영향 평가가 필요하다. 최근 차세대고속철도사업으로 국내에서 개발된 HEMU 430-X는 지난 2013년 3월, 경부 2단계구간에서 최고 421.4km/h의 속도를 달성한 바 있다. 향후 호남고속선 Test-Bed 구간(오송기점 K.P 100-128km)에서 추가적인 증속주행시험을 하는 경우 동적효과 증가로 인한 동적하중증가와 원심하중에 의한 외측레일에 대한 궤도작용력에 대한 검토가 필요하다. 본 논문에서는 HEMU열차의 추진력, 실측주행저항과 호남고속선의 선로선형을 고려하여 TPS 분석을 수행하여 선로에서의 속도변화를 계산하였다. 그리고 HEMU 열차주행시 곡선구간에서의 원심하중과 충격계수를 고려한 궤도부담력을 평가하였다.
최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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