• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.128-139
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• 2017

철도는 항공기, 선박 등과 더불어 대표적 대중교통 수단으로서 최근 고속 철도의 등장으로 인해 그 비중이 점점 더 높아지고 있으며, 아울러 대형사고의 위험 또한 증가하고 있다. 이중에서 철도 차량의 차축 베어링은 높은 안전성이 요구되는 부품으로서 최근 이의 고장예측을 위한 건전성 관리기술(Prognostics and Health Management, PHM)에 많은 연구가 집중되고 있다. PHM은 센서를 통해 얻은 데이터로부터 결함관련 특징신호를 추출하고 현재의 고장수준 진단과 미래의 고장싯점을 예측하는 기술로서, 이중에서 가장 중요한 부분은 올바른 특징신호를 추출하는 것이다. 그러나 지금까지의 특징신호들은 잡음으로 인한 심한 변동이나 비단조 경향으로 인해 고장예측에 이용하기에 부족한 점이 있었다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 주파수 에너지 이동현상을 기반으로 정보 엔트로피를 특징신호로 사용하는 새로운 특징신호 추출법을 개발하고 IEEE 2012 PHM 경진대회에서 공개된 FEMTO 베어링 수명시험 데이터를 대상으로 기존의 특징신호들과 고장예측 성능비교를 함으로써 그 우수성을 검증하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.11-22
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• 2018

철도터널의 방재시설 계획 시 터널의 안전성을 정량적 위험도 평가에 의해서 정량화하여 방재시설의 적정성 여부를 판단하도록 하고 있다. 이에 본 연구에서는 터널화재에 대한 정량적 위험도 평가 시 결과에 크게 영향을 미치는 화재열차의 터널 내 정차확률을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해서 열차의 주행저항계수를 고려하여 타력운전거리를 계산하기 위한 모델을 개발하였으며, 타력운전특성과 비상제동거리를 고려하여 몬테카를로 시뮬레이션 기법에 의해 터널연장 및 경사도, 초기주행속도를 변수로 하여 화재열차가 터널에 정차할 확률을 예측하였다. 타력운전거리의 예측을 위한 운동방정식은 KTX II의 주행저항계수를 반영하여 분석하였다. KTX II 열차의 경우, 타력운전거리는 상향경사의 터널에서는 경사도가 증가할수록 감소하나 하향경사구간에서는 정지하지 않고 계속하여 주행이 가능하다. 화재열차의 터널 내 정차확률은 열차의 주행속도가 증가할수록, 경사도가 낮을수록 감소하며, 고속열차(주행속도 250 km/h 이상)는 인적오류를 고려하지 않는 경우, 경사도 0.5% 이하의 터널에서는 화재 시 열차가 터널에 정차할 확률은 0%이고, 경사도가 증가하고 터널연장이 증가하면 정차확률은 급격하게 증가하는 것으로 나타났다.

• 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.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.685-690
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• 2023

도시의 인구증가 및 고밀화에 따라 기존 지하구조물에 인접하여 대심도 굴착 공사 물량이 증가하는 추세인 것으로 분석되었다. 현재 지하구조물 및 궤도는 외부요인에 의해 지하구조물의 손상이 다수 발생되는 실정이며 터널 내의 계측결과로 원인을 분석하여 예방차원이 아닌 사후처리에 대해서 측정을 하고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 공용중인 도시철도 선로와 인접한 굴착공사에 따른 구조물의 변형에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 또한 외적 요인으로 인해 지하구조물 및 궤도 손상 및 파괴가 발생하기 전 구조물의 변위를 머신러닝 기법을 통해 구조물의 안전성을 평가하고자 한다. 분석결과, 분석한 데이터세트에서 구조물관리기준치에 도달하는 시간을 예측하기에 적합한 모델은 다항회귀 머신러닝 알고리즘인 것으로 분석되었다. 그러나 본 연구에서 적용한 자동화계측 데이터에 한정될 수 있으므로 추가적으로 구조물 조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 향후 연구가 필요하다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권3호
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• pp.277-291
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• 2020

쉴드 TBM은 기존 재래식 터널(Drill and Blast)에 비하여 터널을 굴착하는 지반 및 선형조건에서 적용범위가 넓은 공법으로 대단면, 대심도, 초연약지반에서의 터널링 공법으로 중요성이 부각되고 있으며, 현재 13.3 m의 대구경 slurry 쉴드 TBM이 한강 하부 통과를 위한 시공을 준비하고 있다. 쉴드 TBM은 이수압식과 토압식 쉴드 TBM으로 구분되고, 각각의 특성에 따라 시공 중 관리 항목이 달라진다. 본 논문에서는 연약지반에 주로 시공되는 이수압식 쉴드 TBM을 대상으로 장비형식, 발생기원, 적용 사례 및 트러블 사례를 분석하였다. 또한, 적정 챔버압, 장비 전방으로의 이수 분출(또는 누수)가능성을 토피고 조건에 따라 2D 및 3D 모형실험 실시하였다. 이를 토대로 연약지반 조건에서 이수압식 쉴드 TBM 시공 시 적정 굴진면 토압과 챔버압 예측을 위한 기초 및 참고자료 제공 그리고 토피고 조건에 따른 이수분출 위험 높이를 제안하여 이수분출로 인한 안정성 및 환경요인 저하원인을 최소화하기 위한 방안을 제안하였다.