This paper considers the problem of revising train departure time to reduce electric power consumption of mass rapid transit (MRT) railways. The motion of a train running between stations is divided into three phases: traction, coasting, and deceleration phases. The traction phase requires high electric power to operate MRT railways. In the coasting phase, the train moves stably by consuming little or no power. The deceleration phase is a braking mode and produces some electric power called regenerated brake power owing to inertia force for the train generated In the traction and coasting phases. The regenerative energy can be used by other accelerating trains within a specific range from the train and thereby the power consumptions of train can be reduced. We developed a mixed integer programming model to solve the problem. To validate the suggested model, a computational experiment was conducted using real data from Korea Metropolitan Subway.
Due to the electrification of railways, fault at the traction line is increasing year by year. So importance of the fault locator is growing higher. Nevertheless at the field traction line, it is difficult to locate accurate fault point due to various conditions. In this paper railway feeding system current loop equation was simplified and generalized though measured data. And substation, train power data were measured under synchronized condition. Finally catenary impedance was predicted through generalized equation. Also simulation model was designed to figure out the effect of load current for train at same location. Train current was changed from min to max range and catenary impedance was compared at same location. Finally, power measurement was performed in the field at train and substation simultaneously and catenary system impedance was predicted and calculated. Through this method catenary impedance can be measured more easily and continuously compared to the past method.
Kim, Jong-Gun;Park, Young-Kon;Yoon, Hee-Taek;Park, Youn-Shik;Jang, Won-Seok;Yoo, Dong-Seon;Lim, Kyoung-Jae
Journal of the Korean Society for Railway
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v.11
no.5
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pp.441-448
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2008
Increasing urban sprawl and climate changes have been causing unexpected high-intensity rainfall events. Thus there are needs to enhance conventional disaster management system for comprehensive actions to secure safety. Therefore long-term and comprehensive flood management plans need to be well established. Recently torrential snowfall are occurring frequently, causing have snow traffic jams on the road. To secure safety and on-time operation of the Bi-modal tram system, well-structured disaster management system capable of analyzing the show pack melt/freezing due to unexpected snowfall are needed. To secure safety of the Bi-modal tram system due to torrential snow-fall, the snow melt simulation capability was investigated. The snow accumulation and snow melt were measured to validate the SWMM snow melt component. It showed that there was a good agreement between measured snow melt data and the simulated ones. Therefore, the Bi-modal tram disaster management system will be able to predict snow melt reasonably well to secure safety of the Bi-modal tram system during the winter. The Bi-modal tram disaster management system can be used to identify top priority area for know removal within the tram route in case of torrential snowfall to secure on-time operation of the tram. Also it can be used for detour route in the tram networks based on the disaster management system prediction.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.10
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pp.63-68
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2017
Although automated metro subway systems have the advantage of operating a train without a train driver, it is difficult to detect an immediate fault condition and take countermeasures when an unusual situation occurs. Therefore, it is important to construct a maintenance information system (MIS) that detects the vehicle failure/status information in real time and maintains it efficiently in the depot of the railway's vehicles. This paper proposes a conceptual design method that realizes the interface between the train control system (TCS), the operation control center train control monitoring system (OCC-TCMS) console, and the MIS using wireless communication network in real-time. To transmit a large amount of information on 800,000 occurrences per day during operation, data was collected in a 56 byte data table using a data processing algorithm. This state information was classified into 4 hexadecimal codes and transmitted to the MIS by mapping the status and the fault information on the vehicle during the main line operation. Furthermore, the transmission and reception data were examined in real time between the TCS and MIS, and the implementation of the failure information screen was then displayed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.11
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pp.2677-2685
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2013
Car running data collected from the vehicle is a native image data and sensing data of it. Hence, it can be used as a set of objective data based on which events that took place outside the car can be analyzed and determined. In this paper, we designed and implemented a emergency situation detection system to sense, store, and analyze signals related to car movements, driver's various operation states, collision pulse, etc when a car collision accident occurs on the actual road by sensing and analyzing the car movements and driver's operation status. The suggested system provides information on the driver's reaction right before the collision, operation state of the vehicle, and physical movement. The collected and analyzed data on vehicle running can be utilized to clarify the cause of a collision accident and to handle it in a just manner. Besides, it can contribute to grasping and correcting wrong driving habits of the driver and to saving.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.1
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pp.29-38
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2023
Although the biosignal is the best way to represent the human condition, it is difficult to acquire the biosignal of a driver driving for detecting driver's condition. As one of the methods to overcome this limitation, this paper proposes a driving stress monitoring system based on information provided by OBD-II(on-board diagnostics version II). The driving information and EDA(Electrodermal activity) data are obtained through the OBD-II scanner and E4 wristband, respectively. EDA data is used as ground truth to distinguish whether driver is stressed or not. MLP(multi-layer perceptron) neural network is used as a model to detect driving stress and is trained using driving data for about a month. To evaluate the proposed system, we used about 1 hour of driving data and the accuracy is 92%.
전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 실어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이런한 전동차 신호전달시스템 분석을 본 연구에서 하고자 한다.
전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 싶어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이러한 전동차 신호전달시스템 분석을 년 연구에서 하고자 한다.
전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 실어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이런한 전동차 신호전달시스템 분석을 본 연구에서 하고자 한다.
전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 실어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이러한 전동차 신호전달시스템 분석을 본 연구에서 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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