• 제목/요약/키워드: 에스컬레이터

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도시철도 에스컬레이터에 대한 이용선호 및 지불의사금액 추정 (Preference of Rail Station Lifts(Stairs & Escalation) & Estimating the User Benefit of Escalation)

  • 고광화;최재성;김상엽
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.76-85
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    • 2018
  • 본 연구는 도시철도 출입구의 계단과 에스컬레이터에 대한 시민이용자의 선호, 계단 높이에 따른 에스컬레이터 설치 요구 정도를 확인하고, 에스컬레이터 편의(amenity)에 대한 지불의사금액(WTP)을 조사하였다. 조사결과 지하철 이용자 89%가 계단보다 에스컬레이터를 선호하고, 2층 높이 이상인 계단에 대해 에스컬레이터가 필요하다고 응답하였다. 특히 연령이 30대 이상인 경우, 성별은 여성일 때 더욱 에스컬레이터를 선호하는 것으로 나타났다. 따라서 통로 폭만을 고려한 설치기준에 이용자의 인적 특성과 시설 특성(계단의 높이)을 고려할 필요가 있다. 지불의사와 관련 개선분야, 경사로높이, 성별, 연령이 상관관계가 높은 것으로 나타났고, 다중로지스틱모형 중 이항로짓모형을 이용하여 WTP를 산출하였다. 서울도시철도를 이용하는 일반 시민은 에스컬레이터 사용가치(신체적 편의)로 34.37원을 지불할 의사가 있는 것으로 분석되었다.

LSTM Autoencoder를 이용한 에스컬레이터 설비 이상 탐지 (Escalator Anomaly Detection Using LSTM Autoencoder)

  • 이종현;손정모
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.7-10
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    • 2021
  • 에스컬레이터의 고장 여부를 사전에 파악하는 것은 경제적 손실뿐만 아니라 인명 피해를 예방할 수 있어서 매우 중요하다. 실제 이러한 고장 예측을 위한 많은 딥러닝 알고리즘이 연구되고 있지만, 설비의 이상 데이터 확보가 어려워 모델 학습이 어렵다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제의 해결 방안으로 비지도 학습 기반의 방법론 중 하나인 LSTM Autoencoder 알고리즘을 사용해 에스컬레이터의 이상을 탐지하는 모델을 생성했고, 최종 실험 결과 모델 성능 AUROC가 0.9966, 테스트 Accuracy가 0.97이라는 높은 정확도를 기록했다.

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자동운전 에스컬레이터 제작 (Manufacture of escalator automatic operation system)

  • 조준석;이제현;손영민;김영훈;박재민;이치훈;양광천;한창욱
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.39-40
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    • 2011
  • 본 논문에서는 포토커플러와 DC모터를 이용한 축소형 자동운전 에스컬레이터를 제작한다. 포토커플러는 전기신호를 빛으로 변환하고 그 빛을 다시 전기신호로 전환하는 회로패스이다. 이 축소형 자동운전 에스컬레이터에는 3개의 포토커플러가 사용이 되고 입구에 하나 출구에 두개를 사용하여 입구의 포토커플러가 켜지면 운행이 되고 출구의 두개의 포토커플러 중 2번 포토커플러가 켜지면 안전을 위해 경보음이 울리게 한다. 여기서 에스컬레이터 양축의 힘의 평형을 위해 두개의 DC모터를 사용해 제작하게 된다. 이 축소형 자동 에스컬레이터는 광센서를 이용하여 전기절약과 안전을 생각한다. 직접 제작을 통해 에스컬레이터가 계속 켜져 있지 않고 필요할 때 켜지게 되므로 전기절약이 되고 경보음으로 인해 안전에 유의할 수 있다.

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IoT 기반 에스컬레이터 고장 예지 시스템 (IoT-based escalator failure prediction system)

  • 이창호;이창훈;박상현;이유진;김풍일;최상방
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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    • pp.11-12
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    • 2019
  • 본 논문에서 에스컬레이터 기계실 내부 전동기, 감속기, 구동 체인의 IoT 소음 및 진동 센서를 부착하여 에스컬레이터 운영중 실시간 상태 감시가 가능한 IoT 기반 에스컬레이터 고장 예지 시스템을 제안한다. IoT 소음 및 진동 센서는 에스컬레이터 운영 중 발생하는 소음 및 진동 데이틀 수집하여 PHM(Prognostics and Health Management) 서버로 전송하며, 서버에서는 진단 알고리즘을 통해 고장 유 무를 판단한다. 소음 데이터를 이용한 체인 피치 길이 알고리즘을 검증하기 위하여 실제 체인의 길이를 측정한 결과 값과 비교한 결과 99.8% 정확도를 가지며, 진동 데이터를 이용하여 전동기, 감속기의 상태 판단을 위한 알고리즘 검증을 위해 AST 사의 진동 센서와 비교한 결과 약간의 오차는 발생하지만 ISO 10816-3을 기준으로 한 판단 결과 값은 동일한 결과 값을 가지는 것을 확인하였다.

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에스컬레이터 스텝 및 수평보행기 팰릿의 수명시험방법 개발 (Development of Life Test Methods for Assessment of Escalator Steps and Moving Walk Pallets)

  • 임창근;원민호;강인구;박정원;함중걸
    • 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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    • 한국신뢰성학회 2006년도 학술발표대회 논문집
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    • pp.149-157
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    • 2006
  • 에스컬레이터 스텝 및 수평보행기 팰릿의 가속수명시험 국제 기준인 5백만회 시험조건 및 하중조건의 등가 현장 수명에 대한 근거를 산출하였다. 업체 및 산기원의 시험 데이터로부터 Weibull 모델을 추정하여 분석한 결과 에스컬레이터 스텝 및 수평보행기 팰릿의 형상모수가 각각 2.4$\sim$2.6 및 2.7$\sim$2.8로 산출되었다. 이 형상모수를 이용하여 본 연구에서 대상으로 한 에스컬레이터 스텝 및 수평보행기 팰릿의 B$_{10}$ 수명이 각각의 목표 수명 7년과 6년을 보증할 수 있음을 확인하였다.

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머신러닝을 활용한 Edge 컴퓨팅 기반 에스컬레이터 이상 감지 및 결함 분류 시스템 (Edge Computing based Escalator Anomaly Detection and Defect Classification using Machine Learning)

  • 이세훈;김지태;이태형;김한솔;정찬영;박상현;김풍일
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.13-14
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    • 2020
  • 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 환경에서 머신러닝을 활용해 에스컬레이터 이상 감지 및 결함 분류를 하는 연구를 진행하였다. 엣지 컴퓨팅 기반 머신러닝을 사용해 에스컬레이터의 이상 감지 및 결함 분류를 위한 OneM2M환경을 구축하였으며 에스컬레이터에서 발생하는 소음에서 고장 유형에 따라 나타나는 주파수를 이용한다. Edge TPU를 활용해 엣지 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화함으로써 엣지 컴퓨팅 환경에서 이상 감지와 결함 분류를 수행할 수 있다.

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다구찌기법을 이용한 에스컬레이터의 소음저감에 관한 연구 (A Study on the Noise Reduction of Escalator using Taguchi Method)

  • 권이석;박선용;김성대;서장원;김석관;이종원
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 1996년도 춘계학술대회논문집; 부산수산대학교, 10 May 1996
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    • pp.142-147
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    • 1996
  • 본 연구에서는 다구찌기법을 이용하여 소음원을 규명하고 생산성의 저하없이 사용자의 어떤 사용조건하에서도 일관된 저소음의 성능 특성을 발휘할 수 있도록 소음에 대해 강건성과 안정성을 갖는 설계인자를 규명하였다. 설계인자의 소음에 대한 기여도를 파악하여 파라메터설계, 이동보도와 같은 다른 유형의 시스템에도 적용할 수 있는 범용성과 차세대 에스컬레이터에 대한 선행성을 확보하였다.

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