이 논문에서는 선형 푸시브룸 방식으로 촬영한 위성영상에 대한 다양한 센서모델들의 정확도를 비교분석하고자 한다. 특히 이 논문에서는 센서모델의 정확도를 번들조정의 정확도와 외부표정요소추정의 정확도로 분리하여 고찰하려고 한다. 번들조정 정확도는 수립된 센서모델이 얼마나 기준점에 잘 부합하는 가를 알려주는 척도로 이제까지 대부분의 센서모델 정확도 분석에 사용되어온 기준이다. 이에 반하여 외부표정요소추정의 정확도는 센서모델이 얼마나 정확하게 촬영당시의 위성의 궤도 및 자세를 예측할 수 있는 지의 척도로서 매우 중요한 요소임에도 불구하고 기존의 연구에서 간과해온 부분이다. 이 논문에서는 여러 센서모델 중에서 사진측량분야에서 주로 사용하는 변형된 공선방정식기반 모델과 위성지상국 또는 자세제어분야에서 주로 사용하는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델의 정확도를 비교분석하고자 한다. 실험은 다목적실용위성 1호 EOC 영상과 GPS 수신기에서 취득한 기준점을 사용하였다. 실험결과 번들조정 정확도는 두 모델이 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났으나 외부표정요소추정 정확도는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델이 더 나은 성능을 보였다.
철도분야에서도 계측자료를 바탕으로 머신러닝 기법을 이용하여 예측 분석하는 시도가 점차적으로 증가하고 있는 실정이다. 이 논문에서는 열차의 차상가속도 데이터를 기반으로 궤도의 품질을 결정하는 지표 중에 하나인 궤도품질지수를 머신러닝 기법을 활용하여 예측하였다. 머신러닝 기법으로 활용하고 있는 대표적인 3개의 모델로 궤도품질지수를 예측하여 가장 정확도가 높은 모델은 XGBoost으로 데이터셋에서 85% 이상의 예측정확도를 보였다. 또한 윤축과 대차의 z축의 진동가속도가 고저 궤도품질지수의 기여도가 높은 것으로 나타났으며, 이는 기존 연구결과와도 잘 일치하였다. 이러한 결과를 볼 때 단일 알고리즘인 서포터 벡터머신보다는 앙상블 알고리즘을 적용한 랜덤포레스트와 XGBoost이 정확도가 높은 것으로 판단된다. 따라서 머신러닝 기법에서 적용모델에 따라 정확도가 달라질 수 있기 때문에 차량진동가속도를 이용한 궤도품질지수를 예측하기 위해서는 앙상블 알고리즘을 가지는 모델을 적용하는 것이 적절할 것으로 판단된다.
건축물을 중심으로 개발된 데이터 스키마인 Industry Foundation Class(IFC)를 토목구조물에 적용하기 위하여 IFC 요소를 확장하는 노력이 진행되고 있지만, BIM소프트웨어에서 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성하는 방법이 충분하지 않아 어려움이 따른다. 본 연구에서는 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 철도 궤도부 정보모델을 생성하기 위하여 독립적인 선형중심의 철도 궤도부 요소모델을 생성하고, 생성된 모델을 기반으로 확장 IFC 기반의 모델을 생성하는 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 첫째, 철도 궤도부 요소를 연속적 구조물과 비연속적 구조물로 분류하였다. 연속적 구조물은 선형 기반 소프트웨어에서 생성하였고 이산화된 선형정보 연계를 통해 비연속 구조물을 독립적인 객체로 생성하고 이들을 통합하여 철도 궤도부 정보모델을 생성하였다. 둘째, 철도 궤도부의 정보관리를 위한 분류체계 및 확장 IFC 스키마를 제시하였다. 마지막으로 속성정보와 User-interface를 활용하여 객체의 의미정보를 식별하여 확장 IFC 요소와 매핑하였다. 제시한 방법론을 통하여 오송 철도종합시험선로를 대상으로 정보관리가 가능한 확장 IFC 기반의 정보모델을 생성됨을 확인하고 실용성을 검증하였다.
본 연구에서는 콘크리트 슬래브 궤도를 가지는 교량의 사용성 검토에 있어 단위 축하중, 단위 수직 단차, 단위 회전에 의해 발생되는 레일 지지점의 작용력에 대한 기준 값을 구하였다. 해석방법에 있어서는 레일이 탄성 스프링에 의해 연속적으로 지지되는 모델과 이산적으로 지지되는 모델이 이용되었다. 해석결과 얻어진 레일 지지점에서의 작용력은 콘크리트 궤도의 사용성 검토에서 참조되고 있는 DS 804 기준에 제시된 값과 비교되였으며, 그 결과는 잘 일치하였다. 또한, 레일 지지점의 간격과 체결장치의 강성이 레일 지지점에서의 작용력에 미치는 영향을 분석하였다.
콘크리트궤도는 고속, 고밀도의 운행선로에서도 차량의 주행안정성이 높고, 이용승객에게 좋은 승차감을 제공할 수 있으며, 궤도 보수 비용을 대폭 절감시킬 수 있는 장점을 가지고 있어 고속선을 중심으로 점차 적용 구간이 늘어나고 있다. 하지만, ◯◯고속철도 토공 구간의 노반 침하로 기인된 콘크리트궤도의 2차적 침하가 발생하는 사례가 빈번히 발생하고 있어, 이로 인한 철도 운행의 안정성 문제가 대두되고 있다. 허용 잔류침하량을 초과하는 콘크리트궤도에 대한 효율적인 유지보수 방안 수립을 위해서는 공용 기간 중 발생하는 콘크리트궤도의 장기 침하 거동을 합리적으로 예측하는 것이 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 인공지능 기술 중 순환신경망을 활용하여 콘크리트궤도의 장기 침하 거동을 예측하는 모델을 개발하였다. 또한 기존 모델의 침하 예측 결과와 비교를 통해 개발된 모델의 적용 가능성을 모색하였다.
위성이 궤도를 운용함에 있어서 원으로 운용되는 저궤도(LEO)에서는 대기저항(Drag)에 의한 섭동 영향이 가장 크게 미친다. 이 연구에서는 대기저항 섭동에 의해 감소되는 위성의 고도를 전기추력기를 이용하여 고도를 유지할 때 이를 해석적인 측면에 대해 살펴보고 지구 관측 위성에서 많이 쓰이는 태양 동기 궤도(SSO)에 적용하여 궤도를 유지하는 방법에 대해 알아보았다. 태양활동에 의한 대기의 밀도변화를 John kennewell의 모델을 통해 예측하여 대기저항에 의해 감소되는 고도량을 구하고 위성에서 추력(thrust)을 줄 때는 Gaussian Variation of Parameters식을 이용하여 해석적인 방법으로 궤도 장반경의 증가량을 구하였다. 위성에 추력을 줄때 이심률이 증가하게 되는 문제는 구속조건으로 이심률 값의 최대 허용치를 정하여 증가하는 것을 방지하도록 하였다. 또한 $J_2$ 섭동에 의해 가장 영향을 받는 승교점(Ascending Node)과 추력에 의해 변화할 수 있는 근지점(Perigee)을 살펴보고 궤도 유지를 위한 적절한 추력 방향을 구하였다. 각각의 궤도 요소의 변화를 살펴보고 일반적인 태양 동기 궤도 위성의 제원을 이용하여 궤도 유지에 적용하였다. 저궤도 위성의 궤도 유지에 대한 복잡한 수치적인 방법으로 궤도요소의 변화를 정확하게 구하지만 해석적인 방법으로도 위성의 궤도 유지를 위한 정보를 얻을 수 있었다. 이를 저궤도 위성의 궤도 운용과 변화 예측에 적용할 수 있다.
장기선 네트워크 RTK(Real-Time Kinematic) 측량, 정밀단독측위(precise point positioning) 및 전리층/대류권 지연 모니터링등 GPS를 이용한 실시간 데이터 처리를 위해서는 IGS(International GNSS Service)에서 제공하는 정밀궤도 수준의 정확도가 시간지연 없이 확보되어야 한다. 본 연구는 준 실시간 위성궤도결정을 위한 선행연구로서 일반적인 위성궤도 결정 방법, 특히 동역학적 방법에 대한 이론적 고찰과 가속도 적분을 위한 지구기준/관성좌표계 변환 방법에 대한 테스트를 수행하였다. IAU 1976/1980 세차/장동모델은 IAU 2000A 모델과 0.05mas 수준의 허용범위 내 차이를 보였다. IAU 2000A 모델은 기본적으로 복잡한 장동모델로 인해 변환행렬 계산에 많은 시간이 소요된다. IAU 2000A 모델에 기존 변환 방법을 사용하는 경우가 NRO(non-rotating origin) 방법에 비해 2배정도 빠른 결과를 보인 반면 회전행렬의 실질적인 차이는 없는 것으로 나타났다.
철도의 고속화와 관련하여 궤도와 구조물의 진동 및 열차소음 등에 대한 대처가 중대한 과제가 되고 있다. 이에 대한 대책으로 궤도패드에 대한 저 탄성화를 제안하여 궤도시스템의 저 탄성화를 추구하고 있지만 곡선부 선로에서 열차의 주행안전을 저해하는 횡압에 의한 레일의 회전이 문제가 되고 있다. 따라서 궤도의 저 탄성화를 위해서는 열차의 주행안전성을 만족하는 궤도패드의 최소 수직 스프링계수의 결정이 매우 중요하다. 이러한 경향에 따라서 본 논문에서는 궤도패드의 최소 수직 스프링계수 결정을 위해 기존의 레일 회전에 관한 이론해와 궤도의 3차원 비선형 유한요소모델간의 결과를 비교 검토하여 열차의 주행안전성을 만족할 수 있도록 하였다. 해석 하중은 차량조건과 궤도조건을 고려한 윤중 횡압 추정식을 구성하여 안전측으로 산정한 하중과 일본의 신간선 하중을 비교 검토하여 궤도 모델에 적용하였다. 구조해석 결과 레일의 회전은 횡압/윤중비와 패드의 강성에 따라서 두 가지 구조해석 모델간 차이가 변화함을 확인하였고, 그 결과 중에서 안전측으로 패드의 최소 강성을 결정하였다.
본 논문에서는 다양한 기준점 배치와 미지수 조합 모델을 이용하여 궤도모델링의 정확도를 검증하고자 하였다. 실험에 사용된 기준점의 개수는 총 152개로 전체 영상 스트립에 포함되는 지역에 대해 GPS 측량을 통해 획득하였다. 전체 스트립 영상의 길이는 춘천지역에서부터 나주지역까지 약 420km 길이에 해당한다. 궤도모델을 위해 적용된 미지수 조합은 위성의 위치와 속도, 자세를 표현하는 방정식의 계수를 미지수로 선택하여 일곱 가지 방식으로 조합하였다. 실험은 우선 모델점의 배치를 일곱 가지 경우로 결정한 후에 각 경우의 배치에 대해 일정한 개수의 모델점을 선택하였다. 그리고 각 모델점의 배치에 따라 미지수 조합 모델을 각각 다르게 적용해 본 후 그 결과를 분석해 보았다. 실험 결과 모델점의 위치에 관계없이 지리적, 시간적, 경제적 효율성을 갖는 최적의 미지수 조합을 찾을 수가 있었다.
구조 형식이나 공법의 선정, 유지보수 시기, 보수방법의 결정 등의 의사 결정에서 수명주기비용(life cycle cost, LCC)의 평가가 중요하다. 철도 궤도구조의 경우 초기시공비 뿐 아니라 유지보수비가 총 비용의 상당 부분을 차지하고, 특히 자갈궤도일수록 그 비율은 더욱 높으므로 수명주기비용 평가의 필요성이 더욱 높다. 이 연구에서는 궤도 구조 형식, 연간 통행량, 축중, 열차 속도, 곡선 비율, 구조물(교량, 터널) 비율 등 다양한 설계변수를 고려할 수 있는 LCC 산정 모델을 개발하고, 각 비용의 산정에 필요한 기초 자료를 제시하였으며 구축된 모델과 자료를 바탕으로 주요 설계변수에 따른 고속철도 자갈궤도와 콘크리트궤도 LCC의 변화 경향을 분석하고, 이로부터 궤도 LCC 분석에 있어서의 고려해야 할 주요 변수를 검토하였다. 검토 결과 자갈궤도는 교체 및 운영 비용의 비중이 콘크리트궤도에 비해 현저히 높았으며, 연간 통행량과 자갈 탬핑 주기가 자갈궤도의 LCC에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 콘크리트궤도는 초기 시공비의 비중이 현저히 높았고, 연간 통행량이나 열차속도, 축중 등에 상대적으로 영향을 적게 받는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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