철도분야에서의 전기$\cdot$신호설비 고장은 열차의 정상운행에 차질을 일으켜 사회적으로 커다란 영향을 끼치게 되므로 설비의 유지관리를 위해서는 많은 노력이 필요하다. 또 이러한 보전작업에는 철도 설비가 널리 산재되어 있기 때문에 이동을 수반하는 작업, 열차가 통과하지 않는 야간 작업, 만일의 경우 위험을 수반하는 작업 등, 이 분야 특유의 작업이 있다. 한편 보전작업에 종사하는 기술자는 해마다 줄어들고 있으며 앞으로 젊은 근로자의 부족은 더욱더 심해질 것으로 보인다. 그러한 이유로 설비보전의 자력화, 미연의 고장방지, 고장의 조기복구와 재발방지를 목표로 지금까지 사람의 손에 의지해 오던 설비보전을 기계화하고 자동화하는 시스템을 개발하게 되었다. 이 시스템은 대상설비에 따라 다음의 3가지 시스템으로 분류된다. $\cdot$신호설비 보전시스템 $\cdot$변전$\cdot$수배전설비 보전시스템$\cdot$연선전기설비 보전시스템 이들시스템에 공통적인 주요 특징을 들면 아래와 같다. (1)사고를 미연에 방지하고 사고원인을 규명 이벤트발생 전후의 변화나 중장기트렌드를 원격감시할 수 있다. (2)시스템의 변경$\cdot$증설이 용이 인텔리전트단말에 의하여 처리를 계층화하였기 때문에 빌딩블록식으로 시스템을 확장할 수 있다. (3)경제적인 시스템 필드 네트워크의 채용으로 공사비를 삭감할 수 있다.
철도 시스템은 높은 수준의 안전성을 요구하고 있으며 열차속도와 교통량의 증가로 다양한 안전시스템이 도입되었다. 그러나 많은 철도 사고에서도 인간의 책임이 중요한 비중을 차지하고 있으며 철도 시스템의 안전은 여전히 신뢰성 있는 인간의 업무수행능력에 많이 좌우된다. 본 연구에서는 열차사고의 가장 중요한 원인으로 알려진 신호위반 진입(SAPD)에 대한 인간 신뢰도 모델을 제시하였다. 그리 신호 발생 과정과 운전자의 성능 특성을 고려하여 인간 신뢰도를 정량화 할 수 있는 수학적 표현식을 유도하였다.
교통사상사고 원인 중 선로근접 및 무단통행으로 인한 사고가 많이 발생하고 있다. 운행선 근접공사 시 열차운행에 지장을 주지 않고, 작업자의 안전확보 및 작업효율을 높이기 위해 철도선로용 안전펜스가 사용되고 있다. 하지만 철도선로에 적용되는 레일저부형 안전펜스는 열차주행 시 안전펜스의 간섭여부를 확인할 필요가 있다. 본 연구에서는 철도선로용 안전펜스의 열차운행 시 지장여부를 확인하기 위하여 국내에서 운행되고 있는 열차들과 안전펜스 설치 시 이격간격을 분석하였다. 또한, 국내 열차종류별 열차 풍압에 대한 횡방향 하중조건을 산정하여 철도선로용 안전펜스의 설치간격에 따른 수치해석을 수행하였다. 본 연구를 통하여 철도선로용 안전펜스의 적정 이격거리는 차량한계로부터 200mm 이상을 확보하고, 열차풍압을 고려한 철도선로용 안전펜스의 적정 설치간격을 산정할 필요가 있음을 확인하였다.
철도 시스템에서는 인프라 기반의 열차 검측시스템을 통해 열차의 위치정보를 획득하는 것이 일반적이다. 하지만 미검출 및 오검출에 의해 잘못된 위치정보가 제공될 수 있으며, 이로 인한 사고를 야기할 수 있는 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 센서 기반 복합항법시스템을 사용하여 열차의 위치정보를 제공하는 방법을 제안한다. 그러나 정확한 정보제공을 위해 복합 항법 시스템의 신뢰성을 검증해야 한다. 따라서 본 논문에서는 실 궤적을 기반으로 기준 궤적과 센서 데이터를 생성하고 다양한 시나리오에 따른 복합 항법 시스템의 성능을 실 궤적 상에서 분석할 수 있는 시뮬레이터를 개발한다.
최근 철도의 고속화, 자동화됨에 따라 철도 사고 역시 항공기 사고처럼 대형화 되고 인명피해 역시 매우 커지고 있다. 따라서 사고 발생시 사고원인을 신속하고 정확하게 분석하기 위해 철도 차량에 블랙박스의 설치를 법제화 하고 있고, 이에 대한 연구를 진행하고 있다. 사고의 정확한 판단을 위해서 블랙박스에 기록된 데이터를 분석하하는 분석 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문의 블랙박스 분석 소프트웨어는 신속하고 정확하게 사고 원인을 규명할 수 있고, 구간별 운행 패턴과 기관사의 습관등을 파악할 수 있어, 운행을 개선 할 수 있어 사고를 미연에 방지 할 것으로 기대한다.
LTE-R 시스템은 All IP 기반의 서비스를 제공하는 Packet 망으로 구성되는 시스템으로, 승강장안전문과 관련된 지속적인 장애 발생과 이에 따른 승객 및 안전문작업자 관련 안전사고는 계속 발생하고 있으며, 이러한 승강장안전문의 장애 발생에 따른 2차 피해와 이와 관련된 인명피해는 사회적으로 큰 이슈로 떠오르고 있다. 현재 운용 중이거나 설지 중인 LTE기반 철도 무선망인 LTE-R(Long Term Evoluton-Railway) 망에 비콘 시스템을 연동하여 정교하게 열차의 위치를 파악하고, 이를 통하여 표준화된 관련 장애 경보를 열차 승무원에게 제공함으로써 장애 발생 역사에 진입 시 열차의 감속 운행을 실시하고 궁극적으로 안전운행 확보를 통해 도시철도교통 사상사고 감소를 도모한다.
본 논문은 유럽 TSI와 국내철도차량안전기준에 정의된 건널목 충돌사고시나리오에서 요구하는 성능의 대형 변형체 장애물의 유한요소 모델에 대하여 2가지 종류의 모델을 개발하여 한국형 분산형 고속철도 차량에 적용하고 평가하였다. 규정에서 요구하는 대형 장애물은 기존 강체모델에서 현재의 변형체모델로 변경되었으며 규정에 정의된 방법으로 변형체 강성 값이 검증되어야 한다. 여러 번의 시뮬레이션을 통해 기준을 만족하는 균일한 밀도와 강성의 솔리드 형 장애물 모델과 균일하지 않은 셸 형 장애물 모델 등 2가지를 개발하였다. 본 연구에서 개발된 대형장애물을 사용하여 분산형 고속열차를 대상으로 규정의 대형장애물 충돌시뮬레이션을 수행하였고 그 결과를 평가하였다. 셸 형과 솔리드 형 장애물은 열차와 충돌 후 거동에 상당한 차이가 있었고, 셸 모델이 더 가혹한 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 고도의 전문가 수준에서 역구내 상황을 고려하여 실시간 전자연동처리전략을 수립함으로써 열차운행을 안전하고 정확하게 제어 열차충돌이나 탈선 등의 사고를 사전에 방지함으로써 보다 높은 안전도가 보장될 수 있도록 지원하는 전문가 시스템이 제안된다. 전문가 시스템은 열차의 역구내 운행시 신호기, 전철기 궤도회로 등의 입력정보로부터 연동 지식베이스에 근거하여 신호설비들간의 연쇄관계를 확인, 실시간 연동전략을 수립하며, 연동규칙을 정확하고 효과적으로 표시할 수 있도록 규칙기반 시스템으로 구현된다. 특히, 제어실패시 논리적 추론기능과 협조하여 합리적인 진로를 제시함으로써 비상시 역무원이 당황하지 않고 신속하고 안전하게 연동업무를 처리할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 열차 정비 사고를 예방하기 위한 정비교육 시뮬레이션 시스템을 설계하고자 한다. 현재 운용되고 있는 철도관련 시뮬레이터 현황에 대해 분석하고 학습효과를 높이기 위해 열차 장치에 대한 기본 개념과 장치 정비 절차를 직접 학습할 수 있는 두 가지의 파트로 구성되며 두 번째 파트에는 교육공학 이론을 적용하여 VIEW모드와 TEST모드로 나누어 공부와 평가를 통해 학습할 수 있도록 설계하였다. 정비 교육 시뮬레이션이 운용된다면 안전한 상황에서 실무경험 능력 향상에 도움이 되는 학습을 할 수 있으며 정비교육에 대한 운영비용도 절감되는 효과를 기대할 수 있다.
열차의 위치를 검지하고 열차내연산(DTG)을 위한 각종 열차제어데이터를 차상으로 전송하는 AF궤도회로장치는 단일계로 구성되어 있다. 만약, 고장이 발생할 경우 선로전환기 및 신호기제어가 불가능하여 시스템이 복구되기까지 기관사에 의해 수동으로 열차를 운전하여야 한다. 이 과정에서 인적 오류는 열차지연, 충돌, 탈선 등 치명적인 안전사고 발생요인으로 작용한다. 따라서, 본 논문에서는 고장모드마다 시스템과 열차에 미치는 영향을 분석하였으며, 고장평점 및 고장등급을 계량화하였다. 계량화된 분석결과를 토대로 전원장치 독립설치, 증폭PCB의 결함콘덴서 원인분석 및 교체, 저항자 냉각시스템설치, 작업방법개선을 통해 고장발생건수 감소 및 신뢰성의 척도인 평균고장간격(MTBF)의 증가와 평균복구간격(MTTR)이 감소되었다. 그리고, 지금까지 경험에 의한 유지보수체계를 계량화된 방법에 의해 예측정비를 수행토록 하여 AF 궤도회로에 대한 신뢰성을 향상할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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