This paper presents a method to optimize train radio communication network for train control (CBTC) or multimedia services. To determine the optimized distance between wayside radio stations in a radio communication network constructed along railway, radio frequency allocation and hand-over capability is studied in terms of radio communication cell coverage and roaming feasibility.
Korea Railway aims to be the most important public transportation for nationwide basic industries in 21st century. It is urgently necessary for us to construct economical railway network and to strengthen(strengthen) its competitive power in advance. In this paper the economical construction of railway network in Germany will be introduced. They lay emphasis on train speed and higher efficiency of railroad track.
Jo, Hyun-Jeong;Hwang, Jong-Gyu;Lee, Kang-Mi;Lee, Jae-Ho
Proceedings of the KIEE Conference
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2006.04b
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pp.293-295
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2006
철도 신호제어시스템은 철도의 선로변에 위치하면서 열차의 안전운행을 책임지는 매우 중대한 시스템이다. 이러한 신호제어장치들은 각자의 고유의 기능을 수행하면서 다른 제어장치들과 링크되어 하나의 신호제어시스템으로 구성되어진다. 요즘 철도신호시스템에 사용되는 각 장치들이 전자화되어감에 따라 철도신호장치들간 정보전송을 위한 네트워크에 대한 중요성이 증대되었다. 철도신호시스템과 같은 고신뢰성이 요구되는 시스템에서 실시간 요구조건과 신뢰도를 만족시킬 수 있는 네트워크 기술에 대한 필요성 또한 증대되고 있다. 가장 널리 쓰이는 기술인 이더넷은 프로토콜 자체의 랜덤 특성으로 인해 실시간 요구사항을 만족하지 못하였으나 최근 들어 스위치드 이더넷으로 진화하면서 산업용 제어시스템에 이더넷 기술이 적용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 스위치드 이더넷의 이론적 해석을 통해 철도신호시스템에 적용 가능성을 확인하였고, 네트워크에 결함발생 시 결함검지 및 회복 알고리즘이 포함된 높은 신뢰성을 가진 이더넷 기반 네트워크 알고리즘과 모의시험을 통한 그 성능을 분석하였다.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.1
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pp.229-236
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2017
The railway has recently been expanded with the phase of the future transportation. Accordingly, using the new technologies such as smart devices and LTE-R, the needs for reducing operational costs and improving passenger services have emerged. To realize these needs, the government is pushing to build the dedicated wireless network for the railway systems. In this paper, the shunting route indicator was selected for this study because it has the best effect for the wireless system removed lots of wired cables. And the wireless shunting route indicator applied with LTE-R technology was developed to replace the current wired control system. The functional goal(the wireless control function applied LTE-R), the performance goal(less than 300ms for transferring the control information), and the reliability goal(over the 100,000 hours for MTBF) were set, and these goals were achieved and demonstrated through the test and validation.
This study develops a damage detection method based on neural networks. The performance of the method is numerically and experimentally verified using a three-story shear building model. The framework is mainly composed of two hierarchical stages to identify damage location and extent using artificial neural network (ANN). The normalized damage signature index, that is a normalized ratio of the changes in the natural frequency and mode shape caused by the damage, is used to identify the damage location. The modal parameters extracted from the numerically developed structure for multiple damage scenarios are used to train the ANN. The positive alarm from the first stage of damage detection activates the second stage of ANN to assess the damage extent. The difference in mode shape vectors between the intact and damaged structures is used to determine the extent of the related damage. The entire procedure is verified using laboratory experiments. The damage is artificially modeled by replacing the column element with a narrow section, and a stochastic subspace identification method is used to identify the modal parameters. The results verify that the proposed method can accurately detect the damage location and extent.
As civil infrastructure has continued to age worldwide, its structural integrity has been threatened owing to material deteriorations and continual loadings from the external environment. Structural Health Monitoring (SHM) has emerged as a cost-efficient method for ensuring structural safety and durability. As SHM research has gradually addressed an increasing number of structure-related problems, it has become difficult to understand the changing research topic trends. Although previous review papers have analyzed research trends on specific SHM topics, these studies have faced challenges in providing (1) consistent insights regarding macroscopic SHM research trends, (2) empirical evidence for research topic changes in overall SHM fields, and (3) methodological validations for the insights. To overcome these challenges, this study proposes a framework tailored to capturing the trends of research topics in SHM through a bibliometric and network analysis. The framework is applied to track SHM research topics over 15 years by identifying both quantitative and relational changes in the author keywords provided from representative SHM journals. The results of this study confirm that overall SHM research has become diversified and multi-disciplinary. Especially, the rapidly growing research topics are tightly related to applying machine learning and computer vision techniques to solve SHM-related issues. In addition, the research topic network indicates that damage detection and vibration control have been both steadily and actively studied in SHM research.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.11
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pp.53-60
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2020
The bogies of railway vehicles are one of the most critical components for service. Fatigue defects in the bogie can be initiated for various reasons, such as material imperfection, welding defects, and unpredictable and excessive overloads during operation. To prevent the derailment of a railway vehicle, it is necessary to evaluate and detect the defect of a connection weldment between the car body and bogie accurately. The safety of the bogie weldment was checked using an ultrasonic test, and it is necessary to determine the occurrence of defects using a learning method. Recently, studies on deep learning have been performed to identify defects with a high recognition rate with respect to a fine and similar defect. In this paper, the databases of weldment specimens with artificial defects were constructed to detect the defect of a bogie weldment. The ultrasonic inspection using the wedge angle was performed to understand the detection ability of fatigue cracks. In addition, the convolutional neural network was applied to minimize human error during the inspection. The results showed that the defects of connection weldment between the car body and bogie could be classified with more than 99.98% accuracy using CNN, and the effectiveness can be verified in the case of an inspection.
Uiwang ICD, which is the only inland container depot in the capital area, is equipped with modern facilities, and loading and unloading equipment, and can handle 1,000,000 TEU annually.It has many advantages such as advantageous conditions of location, the role of foothold for distribution transportation in the capital area, so it plays an important role of vitalizing the railroad transport. However, Uiwang ICD has reached the limit in the vitalization of railroad transport of containerized cargo due to the current problems in facilities and operations. This research analyzed the Uiwang ICD's problems by dividing them into facilities problems and operational problems, and presented short-term and medium and long-term improvement measures with the year 2023 when the private use permission expires as the basic year. However, the vitalization of railroad transport of Uiwang ICD can be attained only when it has support and cooperation from the government, Uiwang-si, Korea Rail Network Authority, and other related organizations together with efforts of Korea Railroad Corporation, and occupant companies. Such improvement measures for Uiwang ICD are expected to contribute to establishing combined transport system and forming efficient railroad distribution infrastructures and vitalizing railroad distribution, and also contribute to the government's low-carbon green growth policy by building environment-friendly transport system.
This paper proposes a new wireless backhaul technology based on MHN(Mobile Hotspot Network) which uses a wide frequency band of millimeter wave to provide wideband Wi-Fi services for subway passengers. Performance analysis of MHN up and down links, based on data: up and down links structure analysis of physical layer and simulation study of the MHN wireless backhaul link model, show that the proposed MHN-based wireless backhaul network can transmit data at a 1.2Gbps data rate and provide Internet service 100 times faster than that of conventional WiBro-based wireless backhaul networks. These results indicate that the proposed MHN technology is appropriate for subway mobile networks.
Today we live in the Hyper-Connected Society. The Hyper-Connected Society is the network society connected with hyper-connectivity. We know that this technical substructure of hyper-connectivity is the 4th industrial revolution. In this paper, I want to find the origin of the Hyper-Connected Society by clarifying the pattern of the staged development of industrial revolution. The variation pattern of technical revolution including industrial revolution can be summarized very simply as follows; (1) technical revolution ${\rightarrow}$ network revolution, (2) network revolution화 ${\rightarrow}$ the variation of social network, material revolution${\rightarrow}$spiritual revolution. The pattern of the staged development of industrial revolution is as follows. Therefore, in the aspects of network revolution, the origin of the Hyper-Connected Society is the railroad revolution in USA after 1840.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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