철도사업을 추진함에 있어, 지금까지 대부분의 사업은 노선과 선형계획은 엔지니어가 현장 사전조사 결과 및 지형도 등을 이용하여 한정된 수의 대안을 설정하여 분석하는 방식으로 수행되어 왔다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용한 지능형 철도선형계획 프로그램(ei-Rail)을 개발하여, 가능한 모든 대안에 대하여 선형요소 및 공사비에 대한 평가를 가능하게 하였다. 그리고 기존에 계획된 노선에 대한 비교 평가를 통하여 기존 대안보다 사업비를 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 이에 소요되는 비용과 시간도 단축할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 국내외 철도사업 계획 수립에 소요되는 비용과 시간, 그리고 전체 사업비 절감을 가능케 함으로써 철도분야 발전에 도움이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
철도노선은 도로노선과 달리 운행비용, 특히 에너지비용이 전체 생애주기 비용에서 차지하는 비중이 높은 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 경부고속철도의 사례를 중심으로 철도 노반건설비와 에너지비용의 상대적 비중을 분석하였다. 이는 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 전산화된 철도선형 최적화가 단순히 건설비 최소화만을 목적으로 할 수 없으며, 에너지 비용을 포함한 전반적인 생애주기 비용의 최소화를 목표로 하여야 함을 의미한다. 경부고속철도 운행실적이 아직 10년에 불과하기 때문에 향후 20년간의 운영 시나리오를 다양하게 설정하여 분석한 결과, 에너지비용이 건설비용의 10~30% 수준으로 나타났으며, 이는 일반적으로 알려진 비중보다 낮은 수치이다. 철도 선형 최적화를 위한 방법론 정립에 있어 에너지 비용을 고려할 경우, 그 상대적 비중을 고려할 수 있는 방안을 제시한데 본 연구의 의미가 있을 것이다.
철도 운영측면에서 비용을 최소화하는 최적노선을 설계하기 위해서는 다양한 지형 위에 설계기준에 맞는 노선을 배치하여야 하며, 절토량과 성토량을 최소화 하거나 이 둘의 합을 균형화 하여 공사비용을 최소화하고 있다. 열차의 효율적인 운행을 가능하게 하는 노선의 설계는 다양한 변수의 해 공간을 모두 고려하여야하기 때문에 조합최적화의 문제라고 할 수 있다. 본 연구에서는, 공사비를 최소화 하는 최적 철도 노선을 설정하기 위한 수리적 모형을 개발하였으며, Genetic Algorithm을 사용한 문제의 해석을 하였고, Algorithm과 결과를 활용한 철도 최적 노선 설계 개념을 정립하였다. 그리고 가상의 구간에 대한 사례적용을 통하여 본 연구에서 제시하고 있는 방법론에 대하여 평가하여 성토량과 절토량을 균형화 할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 실제적으로 수명 동안의 에너지 비용이 공사비보다 높은 현실에서 철도노선설계의 최적화 과정에서 중요하게 활용될 수 있을 것이다.
As of July 1999, i,185 lomocotives(excluding metropolitan area electric locomotives) are in Korean National Railroad(KNR). With this limited number of resources assigning locomotives to each trains of timetable is very important in the entire railway management point of view because schedule can be regarded as goods in transportation industry. On a simple rail network, it is rather easier to assign proper locomotives to trains with the experience of operating experts and get optimal assignment solution. However, as the network is getting bigger and complicated, the number of trains and corresponding locomotives will be dramatically increased to rover all the demands required to service all of the trains in timetable. There will be also numerous operational constraints to be considered. Assigning proper locomotives to trains and building optimal cyclic rotations of locomotive routings will result in increasing efficiency of schedule and giving a guarantee of more profit. The purpose of this study is two fold: (1) we consider a planning-level locomotive scheduling problem with the objective of minimizing the wasting cost under various practical constraints and (2) development of implementation prototype program of its assigning result. Not like other countries, i.e. Canada, Sweden, Korean railroad operates on n daily schedule basis. The objective is to find optimal assignment of locomotives of different types to each trains, which minimize the wasting cost. This problem is defined on a planning stage and therefore, does not consider operational constraints such as maintenance and emergency cases. Due to the large scale of the problem size and complexity, we approach with heuristic methods and column generation to find optimal solution. The locomotive scheduling prototype consists of several modules including database, optimization engine and diagram generator. The optimization engine solves MIP model and provides an optimal locomotive schedule using specified optimization algorithms. A cyclic locomotive route diagram can be generated using this optimal schedule through the diagram generator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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