Public transportation network in our country is concentrated and advanced focusing on urban area in order to secure economic feasibility. As a result, as dependence on private vehicles is relatively getting higher in public transportation vulnerable area, traffic problem occurs since the average running speed in urban area is 22.5km/h. This paper has an objective to suggest an improvement plan by selecting public transportation vulnerable area, and defining according to urban structure, formation and function, and understand traffic characteristics and draw problems. As a method selecting public transportation vulnerable area, an area with high division rate of vehicle was selected as a primary proposed site by calculating division rate of means of public transportation according to area. Final proposed site was selected by using GIS Buffering technique aiming at selected proposed site, and selecting non-benefit area 500m outside, which is the road limit distance from each subway and bus station. Lastly, the degree of improvement effect was studied by constructing imaginary public transportation network aiming at final proposed site and comparing to the amount of change in division rate of means of transportation.
본 논문은 구조물이 위치한 구간에 대하여 향후 최고시험속도 430km/h 차세대 고속철도 차량 및 고속열차 운영속도의 증속이 이루어지는 구간인 열차하중의 직접적인 영향이 예상되는 구조물 접속부를 대상으로 열차 증속에 따른 구조물의 동적영향을 시스템적으로 거동을 분석하였다. 그리고 열차하중에 의한 동적영향 검토를 수행하여 지중구조물과 인접 토공부의 거동특성을 분석하고 궤도노반의 성능평가 분석, 열차이동하중의 동적영향으로 인한 구조물의 안정성을 평가하기 위해 수치해석을 수행하였다. 분석결과 열차하중에 따른 동적영향은 적지만 연직가속도가 다소 크게 나타나는 것으로 분석되었다.
The development project of Korean High Speed Train (KHST) was started in 1996. As a national research project, the KHST project aims for a development of the next generation prototype train that has a maximum speed of 350 km/h. The development process of prototype KHST including 7 vehicles was completed last year and currently the prototype train is on its way of test running over the test track with gradually increased speed. The prototype KHST uses the real time network called TCN (Train Communication Network) for exchanging information between various onboard control equipments. After 10 years of development and modification period, TCN was confirmed as international standard (IEC61375-1) for the electrical railway equipment train bus. In the prototype KHST, all major control devices are connected by TCN and exchange their information. Such devices include SCU (Supervisory Control Unit), ATC (Automatic Train Control), TCU (Traction Control Unit), and so forth. For each device that sends and receives data using TCN, a device has to find out whether TCN is in normal or failure state before its data exchange. And also a device must have a proper method of data validation that was received in a normal TCN state. This is a one of the major important factors for devices using network. Some misleading information can lead the entire system to a catastrophic condition. This paper briefly explains how TCN was implemented in the prototype KHST train, and also shows what kind of the fault diagnosis method was adopted for a fail safe operation of TCN system
최근 이동환경에서의 고속 위성통신 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 유럽 및 북미지역에서는 지난 수년간 Ku대역을 활용한 고속이동체 대상의 이동형 위성통신 시스템 개발이 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 이동형 위성통신 시스템은 수십 Kbps 정도의 전송속도를 제공하기 때문에 고속열차와 같이 다수의 그룹 사용자들을 대상으로 한 위성 인터넷 서비스 제공에 한계가 있다. 또한, 철도 운행구간에서 발생하는 N-LOS 환경에 대처하는 기술의 부재로 서비스 가용도가 크게 저하된다. 본 논문에서는 고속열차 승객을 대상으로 위성무선연동 전송기술을 이용하여 지상무선망과 동일한 수준의 끊김없는 인터넷 서비스를 제공하기 위한 이동형 광대역 위성 인터넷 접속 시스템에 대해 기술한다. 고속열차를 대상으로 이러한 서비스 제공을 위해서는 터널이나 역사(Railway Station)와 같은 N-LOS 환경에 대한 대처기술이 필요하며, LOS 환경에서도 철로상에 설치되어 있는 Electric Power Post 나 Power Bridge 등으로 인한 주기적이고 짧은 시간 동안의 신호열화 현상이나 고속 이동에 따른 도플러 현상에 대한 극복기술이 필요하다. 이를 위해 본 시스템에서는 안테나 다이버시티 기법 및 갭필러와 지상무선망과의 연동기술이 적용되어야 하며, 상위 레이어에서의 에러 정정 기술이 적용된다. 본 논문에서는 위와 같은 기술이 적용되어 고속열차 승객들을 대상으로 한 위성인터넷 서비스 기술에 대해 기술한다.
기존 전동차 제어시스템의 경우에는 종합제어장치를 통하여 차량 내의 각종 정보를 운전자 화면에 현시하여 운전자가 차량의 상태를 감시하도록 구성되어 있다. 그러나 차량고장 등과 같이 갑작스런 사고가 발생할 경우에는 운전자가 당황하여 정확한 고장조치를 하기 어려운 것이 현실이다. 또한 제동제어기 및 보조전원장치 등 주요장치들의 제어정보를 분석하기 위하여 차량이 기지에 입고되고 난 후에 유지보수원이 현장에서 일일이 수동으로 데이터를 저장하는 매우 비효율적인 유지보수시스템으로 운영되고 있다. 이러한 점을 개선하기 위해서는 차량 내에 센서통신네트워크 및 감시시스템을 설치하여 차량 내의 모든 정보를 실시간으로 송수신하는 시스템을 구축하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 시스템 구축을 위하여 전동차 제어 및 감시시스템의 표준화 방안을 제시함으로써, 이를 통해 차량시스템의 안전성을 향상하고 유지보수를 보다 효율적으로 개선하고자 한다.
The Train Networks has a goal which requires the fast and correct data communication for distributable equipment systems. For this, in 1999, some train makers had established the standard TCN(IEC61375-1) for the inter-operating between equipment systems. Recently, TCN is being used in EU, China and the requirement to use it is growing up by many other countries more and more. The TCN was adopted at Korea High-speed Train with first in Korea, and Rotem Company finished the design of TCMS with TCN network for Istanbul EMU and KTX-2 Train and tests them. TCN(Train Communication Networks) defines the set of communication vehicle buses and train buses. The MVB(Multifunction Vehicle Bus) defines the data communication interface of equipment located in a vehicle and the WTB(Wire Train Bus) defines the data communication interface between vehicles. This paper examines whether the result of on-board test is satisfied with the IEC61375-1(International Electrotechnical Commission 61375-1) which is the international standard of TCN and introduce the results.
무인 운전 도시 철도시스템은 기관사 없이 열차를 운행 할 수 있는 장점을 갖지만, 이례상황 발생 시 유인운전의 기관사처럼 즉각적인 고장상태 파악, 관제보고, 수동조치가 어렵다. 따라서, 본선 운행 동안 차량 고장 / 상태 정보를 실시간으로 검지하여 차량기지 입고 시에 효율적으로 정비할 수 있는 유지보수 정보시스템의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 무선통신망을 활용한 열차제어시스템, 관제 - 열차제어 정보시스템 콘솔 및 차량기지 유지보수 정보시스템간의 인터페이스를 실시간으로 구현하는 개념설계 방안을 제안하였다. 우선적으로 운행 중 발생되는 800,000 건/일의 많은 열차 상태 정보를 전송하기 위하여 본 연구에서 제안한 데이터 처리 알고리즘을 이용하여 56byte의 데이터 테이블로 수집한다. 이러한 상태 정보를 4자리의 헥사 코드화하여 분류하고, 본선 운행 동안 실시간으로 전동차 상태와 고장정보를 맵핑함으로서, 차량기지 내에 차량 유지보수 정보시스템에 전송한다. 또한 열차제어 정보시스템과 차량기지 유지보수 정보시스템 간에 실시간으로 송 / 수신 데이터의 전송을 각각 확인하고, 이로부터 현장에서 사용하도록 고장정보 화면구현을 구현하였다.
본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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