Kim, Chi-Tae;Lee, Sung-Uk;Jung, Do-Won;Joo, Chang-Hoon
Proceedings of the KSR Conference
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2006.11b
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pp.130-137
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2006
In these days abnormal climate occurs frequently because of global warming and earthshock. So it is necessary to prepare for the abnormal conditions like gale, rainfall, heavy snow and high temperature. Fortunately, Korea high speed rail(KTX) have a safety climate detection system for the abnormal weather by using CTC. So the safety is guaranteed in most aspect. But in convention line there isn't any alarm system for the abnormal condition and the train runs until the railroad loss occurred. So convention line need additional regulation same as KTX for the abnormal climate and in the near future passenger safety must be protected by new alarm system.
Came to make a many development from the domestic railroad operation. The light rail transit enterprise is constructed plentifully. Consequently, the passenger safety importantly this, is recognized. The safety device which is applied in train control technique of the new railroad enterprise is important. Respects the updated technology development and an introduction of train control the safeguards is applied. Consequently, From the present paper researched the type and a technical development present condition of perception technique from platform safety device.
한국형 틸팅열차의 시험평가를 실시하기 위한 상시계측시스템은 크게 두 부분으로 이루어져있다. 하드웨어는 센서 계측용 랙, 계측용 콘솔 Desk, 전원공급 랙, 센서부 및 케이블부로 이루어지며, 소프트웨어는 계측프로그램, 후처리 프로그램, 분석 프로그램 등으로 구성되어있다. 이 중에서 차량 네트워크 신호를 입력받기 위한 TMS 신호 검지시스템은 기존에 개발되어 운용중인 타 시스템과 구별되는 틸팅열차 종합계측시스템만의 장점이라고 할 수 있다.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.59
no.4
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pp.384-389
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2010
Workers maintaining at the railroad trackside may collide with the train since they cannot recognize the train approaching because of the sensory block phenomenon occurred due to their long hours of continued monotonous maintenance work. To reduce these casualty accidents of maintenance workers working at the trackside of railroad, we developed the wireless communication-based safety equipment for preventing accidents. The motor-cars for maintaining trackside facility have unique operational patterns suitable for urban environment. The several mechanism for developed safety equipment are represented in this paper.
Among all transportations, railway transports have been promisingly offering excellent energy conservation and travelling time. Inevitably, they become a main role in not only transport goods but also passengers. With leap in development of technology, trains have tremendously enhanced their services in terms of speed, accessibility and comfort. However, the safety and ride quality have become a main issue as the train speed increased. The higher speeds have led the structural dynamics and health must be monitored from time to time to ensure that they are in good condition to provide reliable ride. Among all monitoring systems, the structural health monitoring (SHM) systems are imperative important due to its capability of in-situ monitoring and inherently reduce the maintenance frequencies and the huge associated cost. In this paper, SHM systems and the related non-destructive test and evaluation methods were discussed. The types of damages related to train vehicles as well as the damage hot spots are also included in this paper.
In this paper, presented was the research work of finding practical application systems using IT that would be adopted by the next generation high speed train for the safety, convenience, and comfort of the passengers and crew members. Study on the applications using smart sensors and IT brought up 26 feasible application cases. Among them 16 cases were related with IT applications and 10 cases smart sensor applications. After having public hearings and surveys to make the decision more objective and generally acceptable, 7 applications - such as information providing service using personal LCD monitor, alarm service, individual internet access service, automatic and remote air conditioning, wireless visual communication with an attendant, extraordinary sound detection, urgent situation in toilet monitoring - out of those 26 were chosen as the final applications.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.6
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pp.600-606
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2012
Upon investigation of the damaged wheels for high speed train it was determined that the damage was caused by rolling contact fatigue during operation of train. The major problems that railway vehicle system using wheel-rail has to face during operation of railway vehicle are rolling contact fatigue, cracks in wheels, cracks in rails and wheel-rail profile wear. If these deficiencies are not controlled at early stages the huge economical problems due to unexpected maintenance cost in railway vehicle can be happened. Also, If the accurate knowledge of contact conditions between wheel and rail can be evaluated, the damage of wheel can be prevented and the maintenance operation can save money. This paper presents the applicability of electro-magnetic technique to the detection and sizing of defects in wheel. Under the condition of continuous rolling contact fatigue the damage of wheel has continuously monitored using the applied sensor. It was shown that the usefulness of the applied sensor was verified by twin disc test and the measured damaged sizes showed good agreement with the damaged sizes estimated by electro-magnetic technique.
Lee, Jae-Ho;Park, Sungsoo;Kim, Seong Jin;Ahn, IL Yeup
Journal of the Korean Society for Railway
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v.20
no.5
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pp.602-611
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2017
In railway systems, the exchange of information between running trains and wayside equipment is a very important role in various applications such as position detection and train control. Track circuits have been used as the medium for information transmission between trains and wayside. However, track circuits must be installed continuously along the track on the ground, resulting in an inevitable increase in installation and maintenance costs. One of the most promising solutions to reduce these costs is to mix continuous information transmission (via wireless communication) and discontinuous information transmission (via transponder). In this study, we designed antennas of railway high-speed transponder readers and tags for wireless power transmission, which can be used to transmit information from ground to high-speed trains with a maximum speed of 400km/h. We also verified system performance through computational simulation and prototyping.
Background: Inspection of livestock farms using surveillance cameras is emerging as a means of early detection of transboundary animal disease such as African swine fever (ASF). Object tracking, a developing technology derived from object detection aims to the consistent identification of individual objects in farms. Objectives: This study was conducted as a preliminary investigation for practical application to livestock farms. With the use of a high-performance artificial intelligence (AI)-based 3D depth camera, the aim is to establish a pathway for utilizing AI models to perform advanced object tracking. Methods: Multiple crossovers by two humans will be simulated to investigate the potential of object tracking. Inspection of consistent identification will be the evidence of object tracking after crossing over. Two AI models, a fast model and an accurate model, were tested and compared with regard to their object tracking performance in 3D. Finally, the recording of pig pen was also processed with aforementioned AI model to test the possibility of 3D object detection. Results: Both AI successfully processed and provided a 3D bounding box, identification number, and distance away from camera for each individual human. The accurate detection model had better evidence than the fast detection model on 3D object tracking and showed the potential application onto pigs as a livestock. Conclusions: Preparing a custom dataset to train AI models in an appropriate farm is required for proper 3D object detection to operate object tracking for pigs at an ideal level. This will allow the farm to smoothly transit traditional methods to ASF-preventing precision livestock farming.
Due to the increase in energy consumption, and eco-friendly policies, there is a need for efficient energy consumption in buildings. Anomaly power detection based on deep learning are being used. Because of the difficulty in collecting anomaly data, anomaly detection is performed using reconstruction error with a Recurrent Neural Network(RNN) based autoencoder. However, there are some limitations such as the long time required to fully learn temporal features and its sensitivity to noise in the train data. To overcome these limitations, this paper proposes the TCN-USAD, combined with Temporal Convolution Network(TCN) and UnSupervised Anomaly Detection for multivariate data(USAD). The proposed model using TCN-based autoencoder and the USAD structure, which uses two decoders and adversarial training, to quickly learn temporal features and enable robust anomaly detection. To validate the performance of TCN-USAD, comparative experiments were performed using two building energy datasets. The results showed that the TCN-based autoencoder can perform faster and better reconstruction than RNN-based autoencoder. Furthermore, TCN-USAD achieved 20% improved F1-Score over other anomaly detection models, demonstrating excellent anomaly detection performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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