본 논문에서는 고속선에 사용 중인 UM71C 궤도회로의 결함진단을 위한 개선방안을 연구하였다. 고속선 궤도회로는 구간이 길어 유지보수자에 의한 점검 시 많은 시간과 노력이 소요된다. 따라서 주기적으로 검측차를 운행하고 있다. 그러나, 궤도회로 결함 시 차상검측데이터의 변화를 정확히 알 수 없으므로 실제, 고속선 운행선상의 샘플개소를 선정하여 환경에 따른 선로정수를 구하고 전송라인의 특성임피던스와 전파정수를 반영시켜 단락전류에 대한 시뮬레이션을 수행하였으며, 임의의 지점에 결함을 발생시켜 측정한 결과와 시뮬레이션 수행한 결과를 비교하였다. 이렇게 검증된 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 보상콘덴서의 기능저하 수량 및 용량변경에 따른 차상검측데이터를 예측하였다. 이것은 보상콘덴서의 기능저하를 사전 예측하여 열차의 안전운행을 확보하기 위해 필요하다. 또한 차상검측시스템에서 얻어진 검측데이터와의 비교를 통해 유지보수에 활용 가능한 활용지침 및 분석기준을 작성하기 위해 필요하다.
본 연구는 버스정보시스템(BIS)의 운영을 통해 수집되고 있는 데이터를 이용하여 도시내 가로의 통행시간을 추정하기 위한 연구이다. 기존의 버스시스템에 첨단정보통신 기술을 접목한 BIS는 많은 지방자치단체에서 구축하여 운영 중에 있다. 그러나 이러한 기술동향을 반영한 연구는 부족한 실정이다. 기존에 구축된 BIS의 운영을 통해 유용한 교통정보들이 수집되고 있으나 수집된 데이터의 활용은 활발히 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 BIS의 운영을 통해 수집되고 있는 버스운행 데이터를 이용하여 도시내 가로의 링크통행시간 추정을 통해 도시의 교통관리에 활용하고 운전자에게 교통정보를 제공하기 위한 기초적인 연구를 수행하고자 하였다. 연구결과 버스의 링크통행시간이 두 개의 군집으로 나타났으며 따라서 링크통행시간을 두 개의 군집으로 나누어 추정모형을 구축하였다. 구축된 모형을 통계적으로 검정하기 위해 T-test를 실시한 결과 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 실도로 주행에 의해 취득된 차량의 운행 데이터의 분석을 통하여 차량의 공회전과 관련된 여러 가지 운행 특성을 도출하였다. 차종별 정차 시간 내역을 분석한 결과, 시내버스의 경우 공회전 시간은 전체 운행 시간의 30.9%에 해당되었고, 이중에서 공회전 정지가 가능한 시간은 전체 운행시간의 21.6%로 추산되었다. 하루중 공회전 정지가 가능한 시간 비율은 낮 시간대에 가장 높았고, 공회전 정지를 실시하여도 운행 시간이 증가하는 경향은 나타나지 않았다. 시내버스의 신호대기 정차 시에는 공회전 정지를 실시하기에 충분한 시간 동안 정차를 하는 경우가 많았으나, 정류장 정차 시에는 공회전 정지를 실시하기에는 충분하지 않은 시간동안 정차하는 비율이 높았다. 시내버스의 전체 운행 시간중 감속시간이 차지하는 비중은 전체의 24.7%에 달했으며, 이 가운데에서 4초 이상 감속이 지속되는 구간의 비율이 약 30%에 달하는 것으로 분석되었다. 따라서 이러한 감속시 제동 에너지를 회생하여 저장하는 하이브리드 방식을 시내버스에 적용하는 것도 가능할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 철도 교량 운행 상황을 가정하는 모형 철도를 사용하여 실제 철도 교량에서 발생할 수 있는 소음, 진동등 위험 요소로 분류될 수 있는 데이터들을 수집하고 수집된 데이터들을 활용하여 실시간으로 위험 요소로부터 발생할 수 있는 위험 상황들을 분류하고 적절한 조치들을 상황에 맞게 취할 수 있도록 한다.
최근 국내 외에서 버스운행의 효율화 및 D2D(: Door to Door)서비스, 대중교통의 자율주행을 위해 교통데이터를 분석하여 다양한 분석결과를 도출해내고 있다. 하지만 대중교통, 특히 버스 지연시간의 예측을 위해 다양한 연구가 수행되고 있으나 단순분석, 데이터 취득의 한계로 현재까지의 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구에서는 버스의 운행정보를 기반으로 요일, 날씨, 시간대 등의 데이터를 추가적으로 수집 가공하여 지연시간 추정을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 향후 변수를 추가하여 정확도를 향상시킴으로써 자율주행 대중교통 및 대중교통 관제시스템에 활용이 가능하다.
최근 들어 각 철도 운영기관들은 유지보수 정보 시스템을 구축하여 고장 및 유지보수 데이터를 수집하고 있다. 그 한 예로서 서울특별시도시철도공사(SMRT)에서는 전동차정보시스템(EMU-IS) 을 국내 최초로 개발하여 2000년 8월부터 본격적으로 사용을 시작하였다. 본 논문에서는 SMRT 전동차량 운영으로 EMU-IS에 모아진 운행, 정비, 고장 데이터를 분석하여 신뢰도를 평가하고 유지보수주기를 결정하는 사례를 다루었다. 그 사례로서 도어시스템의 주요 아이템에 대해 신뢰성을 시간 빛 거리 기준으로 평가하고 오버홀 주기를 결정하는 문제를 다루었다.
대다수 차량은 문제가 발생하면 사용자가 직접 정비소에 방문하여 정비가 이뤄지는 형태를 취하고 있다. 정비가 이뤄지는 동안 사용자는 운행을 하지 못하는 불편함과 함께, 대상 차량이 수익을 창출하는 차량이라면 경제적인 손실도 감수해야 한다. 실시간으로 차량 정보를 수집하고, 수집된 빅데이터를 기반으로 차량에서 발생할 수 있는 문제를 파악하여 사후 서비스 보다는 사전 서비스를 제공한다면, 안정된 차량 운행에 도움을 줄 수 있으며, 경제적 손실도 감소할 수 있다. 이에 본 논문에서는 IoT기반 게이트웨이를 설계하고, 실시간 차량 정보를 수집하여 빅데이터를 구성하여 실시간으로 차량 정보를 제공할 수 있는 플랫폼을 설계하였다.
본 논문에서는 주행 중 차량의 상태를 실시간으로 모니터링함과 동시에, 페달 조작 여부를 확인할 수 있는 영상 촬영 및 저장 시스템을 제안한다. 개발된 차량 운행 정보 블랙박스는 블루투스 OBD2 커넥터를 통해 차량의 PID 값을 식별하고 수집한다. 이 데이터는 비동기 방식으로 처리되며, 라즈베리파이와 7인치 터치 디스플레이를 이용해 운전자에게 한눈에 보일 수 있는 형태로 정보를 제공한다. 특히, 멀티스레드를 활용하여 ECU 정보를 페달 조작 여부 영상에 표시하는 동시에 녹화하고, CSV 파일로 SD 카드에 실시간으로 저장한다. 수집된 차량 데이터와 영상 데이터는 예기치 못한 사고 발생 시 운전자의 과실 비율 측정과 대처행동을 입증하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대되며, 차량 정비 시 참고 자료로 활용될 수 있다.
자중계는 화물차 운전자들이 자신의 화물무게를 인지하지 못해서 생기는 부득이한 과적을 방지하기 위해서 반드시 필요한 기술이다. 본 연구에서는 자중계의 일본의 의무장착 사례와 국내 활용현황에 대하여 조사하고 자중계와 GPS, 모뎀을 연동한 IoT 관제시스템을 시험차량에 설치한 후 원격 모니터링을 통해 과적운행패턴을 규명하고, 자중계 설치 시 과적 예방효과와 운송 효율성에 대하여 분석하고자 하였다. 장기 모니터링 데이터를 분석한 결과, 자중계 설치 후 운전자가 화물중량을 인지함으로써 과적율과 과적 중량이 감소되는 효과를 확인하였으며, 건설기계 차량의 경우 운송거리 단축에 의한 운송효율이 높아지는 결과를 확인하였다. 또한 단속지점의 GPS 좌표와 화물차량의 이동경로를 매칭하여 과적상태인 경우 회피 운행경로를 분석하였으며, 적재물의 종류에 따른 운행거리와 적재중량을 분석하였다.
본 연구는 전력소비완화를 위해 전동열차의 출발시간을 조정하는 문제를 다룬다. 전동열차의 운행은 역행, 타행 및 제동의 단계로 구성된다. 역행단계는 전동열차의 운행을 위해 많은 전력량이 필요로 하며, 타행단계는 그 전력을 바탕으로 전력 소비가 거의 없이 운행되는 단계이고, 마지막으로 제동단계는 정차를 위해 감속하는 단계로 전동열차의 관성력으로 인해 운동에너지가 전력으로 바뀌어 회생전력이 발생한다. 회생전력은 동일 전력계통의 운행구간에서 동 시간대에 역행운행 중인 전동열차의 동력자원으로 재사용 될 수 있어 소비전력량을 줄이는 것이 가능하다. 이를 위해 혼합정수계획모형을 제안하고 모형의 실효성을 검증하기 위해 수도권 도시철도 한 구간의 전력데이터를 사용하여 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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