• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.55-63
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• 2022

최근 중국에서 중대형 도시철도의 급속한 발전으로 고속철도의 총 운행거리와 총 EMU(Electric Multiple Units) 수가 증가하고 있다. 고속 EMU의 시스템 복잡성은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 장비의 안전성과 유지보수의 효율성에 대한 더 높은 요구사항을 제시한다. 현재 중국의 고속 EMU의 유지보수 모드는 여전히 계획적인 유지보수 및 고장보수에 기반한 사후 유지보수 방식을 채택하고 있어 유지보수가 미흡하거나 과도하게 이루어지며, 장비 고장 처리의 효율성을 떨어뜨리고 유지보수 비용을 증가시킨다. PHM(진단 및 예측관리)의 지능형 운영 및 유지관리 기술을 기반으로 합니다. 본 논문은 고속 EMU의 서로 다른 시나리오의 다중 소스 이기종 데이터를 통합하여 "차량 시스템-통신 시스템-지상 시스템"의 통합 PHM 플랫폼을 구축하고, 장비 고장 메커니즘을 인공지능 알고리즘과 결합하여 고속 EMU의 트랙션 모터에 대한 고장 예측 모델을 구축한다. 고속 EMU의 안전하고 효율적인 작동을 보장하기 위해 고장 예측 및 정확한 유지보수를 사전에 수행해야 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제29권10호
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• pp.57-66
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• 2013

보다 빠른 교통 수단에 대한 사회적 관심이 현재 운영 중인 KTX의 운행속도인 350km/h을 넘어서는 고속 열차의 운행을 요구하고 있다. 본 연구에서는 콘크리트 궤도 구조물에서 열차 속도 변화에 따른 노반 변위의 변화양상을 추적하고 비선형적인 노반 응력 변화를 살펴보기 위해 유한요소해석을 실시하였다. 궤도-차량 상호작용을 간단한 형태로 고려하기 위해 이동 하중의 질점 시스템을 개발하였다. 열차 하중의 이동 속도를 100km/h에서 700km/h까지 변화시켜 결과를 얻었다. 열차 속도 증가에 따라 레일과 노반 변위는 비선형적으로 증가하였으나 뚜렷한 임계 속도 효과는 나타나지 않았다. 낮은 열차 속도 대역에서는 열차 속도보다 노반에서 에너지를 전달하는 탄성파 속도가 빠르다. 하지만 400km/h 이상의 열차 속도 대역에서는 열차 속도와 에너지 전달 속도가 거의 일치하였다. 열차 속도 증가에 따라 노반 응력 이력이 크게 변하며 경로 의존적인 토질 재료에서 상당한 크기의 소성 변형률이 예상된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.275-287
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• 2017

신규 철도노선의 건설을 위한 타당성 검토시 관련 유지보수비용은 궤도연장을 기반으로 여러 요인을 단순화하여 예측하고 있으나 UIC 714의 선로등급 및 UIC 715의 유지보수비용 영향요인 개념을 반영하는 경우, 비용산정결과의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 국내외 사례를 기초로 유지보수비용과 선로등급에 따른 가중 철도연장, 곡선반경, 종단경사 및 노후도 등과의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 유지보수 위탁기관의 각 지역본부별 유지보수비용 중 대표성이 있는 자료를 기반으로 비용예측을 수행하였으며, 이 결과 기존노선의 선로등급 및 등급별 비용계수에 따른 유지보수비용 산정방안이 기존 적용방법에 비해 합리적임을 밝혔다. 또한 현재 개발중인 고속 종합검측차의 검측데이터 및 철도시설물의 이력정보를 고려한 비용산정 방안을 함께 고려하였으며 이를 기반으로 선로등급, 곡선반경, 노후도 및 선로 기울기 등을 종합적으로 고려한 유지보수비용 산정모델의 개발이 가능할 것으로 예상된다.

• 전기학회논문지
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• 제62권9호
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• pp.1324-1328
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• 2013

The reason of train location detection is generally the train interval control between the railway stations and the train path control in the railway station yard in order to avoid train collision. It is very important to know the train location for shortening the train headway, and improving the efficiency of railway maintenance as well as the safe operation of trains. Therefore, the accurate detection of train location is the prerequisite technology in railway signalling system. The track circuit and the wheel sensor of rolling stock have been used to detect the train location widely in urban railway as well as high speed train. The track circuit is continuously monitored by electrical equipment to detect the absence of the train and the tachometer and encoder is used for the wheel sensor to measure the train speed. But speed sensor failures are frequent due to the extremely harsh operating conditions encountered in rail vehicle. The CBTC(Communication based Train Control) system has been used in urban railway system recently. But the installation of CBTC system is very high and the modification of design is difficult. This paper deals with the feasibility of new train location detection method using magnetic sensors.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.165-172
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• 2017

도심을 지나는 철도 궤도는 급격한 곡선 구간이 존재하며, 철도차량이 곡선부를 주행하며 발생시키는 높은 주파수의 스킬소음은 곡선부 인근에 소음 민원을 야기하고, 해당 구간 궤도의 마모를 과도하게 발생시킨다. 본 논문에서는 대표적 비선형, 과도 특성인 스킬소음의 현상을 정확하게 파악하기 위해서 실차를 대상으로 곡선부 스킬 소음실험을 수행하였다. 특정 대차내 4 차륜을 대상으로 스킬소음의 음압의 크기, 주파수 특성, 주행 속도 변화에 따른 영향, 차륜의 진동응답특성과 스킬소음의 연관관계를 파악하였다. 동시에 차륜과 레일의 접촉 위치의 변화를 촬영한 영상을 분석하여 스킬소음 발생시 차륜의 레일에 대한 상대적 움직임에 대한 현상을 살펴보았다. 철도 차량 곡선 주행시 스킬소음은 내측 전륜에서 가장 크게 발생하며, 이는 차륜의 횡방향 진동 응답 특성과 관련이 있다고 생각된다. 이 발생 스킬소음의 크기는 차량 속도 증가와는 직접적인 관련이 없음을 알 수 있었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.692-700
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• 2007

국내에서 개발된 한국형 틸팅열차는 현재 시제차량 제작을 마치고, 충북선을 시작으로 시운전 시험이 단계적으로 진행되고 있다. 시운전 시험에서는 한국형 틸팅열차의 시스템 안정화를 위해 차량 외에 궤도, 구조물, 전차선, 신호 등 각 시스템 상호간의 인터페이스 검증이 필요하며, 선로구축물 분야에서는 개발차량의 증속이 궤도구조에 미치는 영향을 비롯한 궤도부담력 검토를 통해 궤도구조의 안정성과 주행안정성 평가가 수행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 틸팅차량이 기존선 선로중 취약개소인 곡선부를 증속할 때 궤도에 미치는 영향을 검토하고자, 현재 시운전 시험이 진행되고 있는 충북선 및 호남선 구간 중 일부 선호를 대상으로 틸팅차량 주행이 기존선 궤도성능에 미치는 영향을 분석하였다. 틸팅열차, 고속열차 및 일반열차(무궁화, 화물)가 기존선 주행시 궤도각부의 거동특성을 파악하기 위해 윤중, 횡압, 레일 휨응력, 레일 수직 횡변위, 침목 수직변위 등을 측정하여 비교 분석함으로써 향후 기존선 속도향상을 위해 투입될 틸팅차량이 궤도에 미치는 영향을 평가하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.516-521
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• 2016

본 연구에서는 장대터널의 철도차량 화재사고 진압을 위한 소방차량 운용 시 고려사항을 분석 및 검토하였다. 최근들어 터널연장 10 km 이상의 긴 장대터널 시공사례가 늘고 있으며 경부선의 금정터널(연장 20.3 km)을 시작으로 영동선의 솔안터널(연장 16.7 km) 및 2016년 하반기 개통 예정인 수서고속선의 율현터널(연장 50.3 km)까지 점점 터널의 길이가 증가하는 추세이다. 이에 따라 터널 내에서 철도차량 내 대형화재사고 발생으로 긴급정차 시에 승객의 피난시간이 길어지는데 반해 소방인력의 접근은 더욱 어려워져서 큰 인명피해의 발생이 우려된다. 이에 해외 선진국에서는 철도선로 주행이 가능한 특수소방차량을 개발 및 도입하여 운용 중에 있다. 따라서 국내에서도 기존 도로전용 소방차량이 아닌 철도터널 내에서 운행이 가능한 특수소방차량 도입을 통한 대응체계 구축이 요구된다. 상기 목적으로 본 연구에서는 철도터널의 주요 환경과 철도차량 내 화재발생에 따른 터널 내 열환경 변화를 분석하였다. 또한, 분석결과를 개발 중인 장대터널용 소방차량의 주요 사양과 연계하여 국내 장대철도터널에서 소방차량 운용 시 주요 고려사항을 제안하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제34권5호
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• pp.390-396
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• 2014

본 연구에서는 압전소자를 이용한 철도차량용 스마트 좌석 기술에 대한 적용성을 검토하였다. 이를 위해 스마트 좌석 기술에 대한 개념을 정립하였고, 실제 철도차량용 좌석을 단순화한 축소 모형을 제작하여 압전소자를 적용한 후 스마트 좌석의 기능에 대한 시뮬레이션 시험을 수행하였다. 시험을 통해, 본 연구에서 제안한 실시간 착석 확인 및 도착알림기능이 포함된 압전소자기반 스마트 좌석 시스템의 실현 가능성을 검증하였다. 본 연구 결과는 향후 실용화를 통해 검토 업무 효율화를 통한 고소철도 서비스의 질적 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제14권10호
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• pp.962-967
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• 2004

A bogie is the device that connects a car body and wheel sets of a rail vehicle. It is the critical component that determine:; the running safety, The bogie consists of a frame, suspensions, brakes and wheel sets. Various analyses including a numerical simulation using a finite element method, a static load test, a fatigue test, ai)d r running test should be carried out to design the bogie. However cracks have been found at some end beams of the bogies mounted on the freight cars running with the high speed. The cracks of the end beam results in deterioration of the brake performance an the running safety, A new design has been suggested to solve this problem by ROTEM company and it's performance has been tested in this paper. Numerical simulations and dynamic tests are carried out to figure out the causes of cracks in the conventional bogie, and the vibrational characteristics of the improved bogie are compared with those of the conventional one.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.109-116
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• 2020

고속철도의 출현과 함께 철도는 국내외에서 자주 사용하는 교통수단 중 하나이다. 또한, 환경적인 측면에서도 다른 교통수단에 비해 이산화탄소 배출량도 적은 편이며 에너지 효율성은 높다. 철도에 관한 관심이 높아질 수록 철도의 안전과 관련된 문제는 중요한 관심사 중 하나이다. 그 중 시각적 이상현상은 철도 앞에 동물이나 사람 등 다양한 장애물이 갑자기 나타나 사고가 발생한다. 이러한 사고들을 예방하기 위해 철도 레일을 탐지하는 것은 기본적으로 탐지해야하는 영역 중 하나이다. 철도에 설치된 카메라를 통해 영상을 수집할 수 있으며 철도 레일 탐지 방법은 전통적인 방식과 딥러닝 알고리즘을 이용한 방식이 있다. 전통적인 방식은 레일 주변의 다양한 노이즈로 인해 정확한 탐지가 어려우며 딥러닝 알고리즘을 이용하면 정확도 높게 탐지할 수 있으며 두 알고리즘을 융합하여 정확한 철도 레일을 탐지한다. 제안하는 알고리즘은 수집한 데이터를 기반으로 철도 레일 탐지에 대한 정확도를 판단한다.