In accident analysis, it is essential to understand the causal pathways of the accident. Although numerous accident models have been developed to help analysts understand how and why an accident occurs, most of them do not include all elements related to the accident in various fields. Thus analysis of human error accidents in railway operations using these existing models may be possible, but inevitably incomplete. For a more thorough analysis of the accidents in railway operations, a more exhaustive model of accident causation is needed. This paper briefly reviews four recent accident causation models, and proposes a new model that overcomes the limitations of the existing models for the analysis of human error accidents in railway operations. In addition, the usefulness and comprehensiveness of the proposed model is briefly tested by explaining 12 railway accident cases with the model. The proposed accident causation model is expected to improve understanding of how and why an accident/incident occurs, and help prevent analysts from missing any important aspect of human error accidents in railway operations
Given a schedule of train to be routed by a Railway Stock, Railway Stock Routing Problem determine a sequence of train while satisfying turnaround time and maintenance restrictions. The objective is to minimize the Railway Stock during a week and each day simultaneously. And we prove that Railway Stock Routing Problem with maintenance restrictions is NP-hard. In this paper, we present two stage approaches that solve the Railway Stock Routing Problem in a reasonable time. In first stage we relax maintenance restrictions and formulate as a Min-cost-flow problem. Then, in the second stage, we attempt to satisfy maintenance restrictions using ours heuristic algorithm. We show the computational result of applying to an actual train schedule data.
Although human error is recognized as the primary cause of railway accidents and incidents, there have been limitations in finding the root causes of errors and developing effective corrective actions in the Korean railway industry, due to the absence of a systematic method and lack of professional knowledge and skills of investigators. Therefore, there has been a strong need for a systematic methodology for human error analysis. This paper introduces a methodology for analyzing human error m railway operations, called HEAR (Human Error Analysis and Reduction). HEAR is intended to help analysts identify the sequences and various levels of causes of operators' erroneous actions in railway accidents or incidents and make recommendations to eliminate or reduce the future possibility of similar errors and accidents. It was developed based on a thorough investigation of various techniques for human errors analysis and feedback from field investigators.
Cracks in railway sleeper are an inevitable condition and has a significant influence on the safety of railway system. Although the technology of railway sleeper condition monitoring using machine learning (ML) models has been widely applied, the crack recognition accuracy is still in need of improvement. In this paper, a two-stage method using edge detection and convolutional neural network (CNN) is proposed to reduce the burden of computing for detecting cracks in railway sleepers with high accuracy. In the first stage, the edge detection is carried out by using the 3×3 neighborhood range algorithm to find out the possible crack areas, and a series of mathematical morphology operations are further used to eliminate the influence of noise targets to the edge detection results. In the second stage, a CNN model is employed to classify the results of edge detection. Through the analysis of abundant images of sleepers with cracks, it is proved that the cracks detected by the neighborhood range algorithm are superior to those detected by Sobel and Canny algorithms, which can be classified by proposed CNN model with high accuracy.
The integration of nanoparticles into various industries has spurred interest in understanding their impact on logistics and transportation systems. In this study, we investigate the effect of nanoparticles on the economic aspects of railway logistics transport using a mathematical model. By incorporating factors such as transportation costs, time efficiency, and environmental considerations, we aim to assess the overall economic feasibility of integrating nanoparticles into railway logistics operations. Through mathematical modeling and analysis, we explore how the introduction of nanoparticles affects cost-benefit analyses, resource allocation, and decision-making processes within railway logistics. Our findings provide valuable insights into the economic implications of nanoparticle integration in railway transport, offering potential strategies for optimizing logistics operations and enhancing overall efficiency and sustainability.
본 연구에서는 철도 운영에 따른 계층 간 형평성 향상 가치 산정방안을 제시한다. 이를 위하여 교통부문의 계층간 형평성을 사회집단 간 이동성 격차의 측면에서 살펴보고, 철도 운영에 따른 이동성 격차 완화의 사회적 가치를 형평성의 향상으로 해석한다. 특히 철도 서비스 등급별 형평성 향상 가치 원단위를 공익목적 요금감면액 규모로 정량화하며, 요금감면에 탄력적/비탄력적 수요의 소비자 잉여 산정방안의 차이점을 논의한다. 본 연구의 결과가 보다 신중한 철도사업 타당성 평가수행에 일조할 수 있기를 기대한다.
The purpose of this study is to suggest a method to support decision making of researchers, when we estimate the safety of the high-speed railway using F-AHP. To apply this method, Korean type of high-speed railway was engaged, and the 8 Stages of accident type and the five criteria were suggested that we must meet. Then, the interview with the researchers working for high-speed railway was used to confirm the alternatives suggested. The employed F-AHP for this study estimate using emotional words based on AHP of Saaty, so it is very good to estimate the high-speed railway safety.
유라시아 대륙에는 다양한 궤간이 존재하고 있다. 이런 차이는 서로 다른 궤간의 접속점에서 화물을 환적하거나 혹은 차량 운행 조립체를 교환하여야 하는 등 철도수송 시스템의 운영에 많은 영향을 준다. 그러므로, 철도 수송 시스템의 효율성은 복잡한 하역 및 교환 기술에 관련된 궤간 극복 방법에 매우 의존한다. 본 논문은 대륙철도 연결을 통한 국제 화물 수송에서 발생되는 1520/1435mm 궤간차이를 극복하기 위한 철도 수송 시스템의 효율성 평가를 목적으로 하였다. 먼저 궤간 변경지점에서 현재 수행되고 있는 수송 시스템을 간략하게 설명하고, 교환 기술에 대한 사전 분석을 수행하였다. LCC 모델에 기초하여 리프트에 의한 대차교환 방식과 자동궤간가변 시스템의 효율성을 비교평가 하였다.
In railway system, the transportation plan corresponds to master plan for transport services. This service plan must be constructed to minimize operational cost or maximize revenue considering transportation demands and resource capacities in the operation company, and includes several sub-planning activities such as train operation frequency plan, train (schedule) plan, train capacity assignment plan, and rolling stock requirement plan. In this paper, we present profitability evaluation system for current transportation plan. The proposed system can be used for evaluating profitability by estimating train service revenue considering customer demands.
철도 승무원 교번표 작성은 보통 한 달을 주기로 승무원에게 기 작성된 승무다이아를 근무 기준에 맞게 배치하는 작업으로 균등한 사업 시간을 갖도록 작성해야 한다. 본 연구는 기존 철도 운영시에 승무 교번작성과 관련된 문제점을 파악하고, 승무 운영의 합리적 계획 시에 적용할 수 있는 최적화된 승무 교번표 작성 방안을 제시하고 있다. 이를 위해 실제 철도운영기관의 근무 기준을 파악하였으며, 실제 근무패턴을 고려한 교번표 작성 및 유전알고리즘을 통한 최적화 과정을 통해 균등한 사업 시간을 갖는 교번표를 도출하고자 하였다. 교번표 최적화 과정은 입력데이터 분석, 근무패턴생성, 해생성, 최적화 단계로 구성하였으며, 최적화 단계에서는 유전알고리즘을 적용하여 교번표를 도출하는 방안을 제시하였다. 또한 연구에서 제시한 과정을 통해 도출한 교번표와 수작업으로 작성된 교번표의 차이를 비교하여 연구에서 제시한 방안을 검증하고 있다. 연구에서 제시한 승무교번 배치 방안은 사업시간의 표준편차 최소화를 목적함수로 하였으므로 교번 작성시 사업시간 편차를 감소시키는 방법론으로 활용성이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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