최근 전 세계적으로 문제가 되고 있는 지구온난화의 주범인 탄소 배출에 대한 규제 움직임과 더불어 미래도시철도는 저탄소 녹색교통수단으로 다시금 각광받기 시작하고 있다. 그러나 철도수단 자체의 태생적인 단점과 장기간에 걸쳐 건설되는 인프라와 막대한 투자비용은 철도 투자확대에 여전히 걸림돌로 작용하고 있어 미래도시철도 중심의 교통체계 구축을 위한 획기적인 대안이 절실한 상황이다. 이에 컴퓨터 시뮬레이션으로 배선 설계, 차량운행, 유지보수 등 건설하려는 미래도시철도 시스템을 모델링하고, 단기/중기/장기 예측 및 효율성 분석하여 막대한 투자비용을 절감할 수 있는 미래도시철도 시뮬레이션을 통한 비즈니스 모델을 제시하려고 한다. 본 논문의 구성은 서론에서는 연구 배경 및 필요성, 연구범위에 대해 살펴본 다음, 본론에서 미래도시철도 시뮬레이션, 녹색 성장 비즈니스 모델, 사례연구 결과에 대해 설명한다. 끝으로 미래도시철도 시뮬레이션을 통한 녹색 성장 비즈니스모델의 기대효과에 대해 설명한다.
A driver's emotion is a very important factor of safe driving. This paper classified a driver's emotion into 3 major emotions, can be occur when driving a car: Surprise, Joy, Tired. And It evaluated the classifier using Hidden Markov Models, which have observation sequence as bio-signals. It used the 2-D emotional plane to classfiy a human's general emotion state. The 2-D emotional plane has 2 axes of pleasure-displeasure and arsual-relaxztion. The used bio-signals are Galvanic Skin Response(GSR) and Heart Rate Variability(HRV), which are easy to acquire and reliable. We classified several moving pictures into 3 major emotions to evaluate our HMM system. As a result of driving simulations for each emotional situations, we can get recognition rates of 67% for surprise, 58% for joy and 52% for tired.
본 논문은 고속선에 사용 중인 UM71-C 궤도회로의 결함진단을 위한 내부 모델링 결과를 나타낸다. 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. 이러한 모델링 작업은 궤도회로 구성요소의 기능저하를 사전 예측하여 열차의 안전운행을 확보하기 위한 기초자료로 사용되어 질 수 있으며, 차상 검측시스템에서 얻어진 검측데이터와의 비교를 통해 유지보수에 활용 가능한 활용지침 및 분석기준을 작성하기 위해 필요하다.
도로교통 분야에서 제시되는 다양한 정책들과 운영전략들을 평가하기 위해 사용해 오던 지금까지의 자료와 방법으로는 실제 도로에서 주행하고 있는 많은 차량들의 연료소모량을 정확하게 측정하기에는 불가능한 것이 현실이다. 특히 차량의 연료소모량은 속도뿐만 아니라 가속도에도 밀접한 관련이 있음에도 불구하고 현재의 방법으로는 가속도를 포함한 차량의 미시적 주행패턴을 고려하지 못하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 교통운영전략과 차량운행비용의 연료소모량 변화에 대한 보다 정확한 효과를 평가할 수 있도록, 차량의 속도와 가속도를 고려한 차량 연료소모량 관계식을 산정하고자 한다. 차량시뮬레이션 프로그램인 AVL Cruise를 이용하여 차량의 속도 및 가속도에 따른 연료소모량 원단위를 산출하고, 이러한 결과를 이용하여 시뮬레이션이나 차량운행비용 추정에 적용할 수 있는 차량 연료소모량 관계식을 산정하였다. 마지막으로 이렇게 도출된 본 연구의 차량 연료소모량 관계식과 기존 연료소모량 관계식을 비교하였다. 분석결과, 교통운영전략의 효과 평가 시 기존 연료소모량 관계식에 비해 주행패턴에서 발생하는 가속도 변화를 고려한 본 연구의 연료소모량 관계식이 보다 현실적으로 연료소모량을 산정할 수 있음을 확인할 수 있었다.
무인운전 경전철 운전계획을 위해 수동운전 기반의 TPS(Train Performance Simulation) 대신에 ATO(Automatic Train Operation) 자동운전에 기반한 TPS가 요구된다. 본 논문은 ATO 패턴을 사용하는 새로운 TPS 모델을 제시하고, 서울지하철 6호선의 시험구간과 부산-김해 경전철 전체 노선의 실제 자동운전 운행결과와 시뮬레이션 결과를 비교하였다. 실제와 유사한 ATO 운행패턴은 상용감속도, 저크, 역정차감속도, 구배환산거리의 4가지 파라미터를 도입한 새로운 TPS 모델에 의하여 매우 정밀하게 시뮬레이션 될 수 있다. 무인 자동운전을 위한 상업운전용 표정시분은 ATO기반 TPS의 "Fast" 운전모드 운행시간에 경전철 표준사양에 따라 km당 3초의 여유를 가지도록 본 논문에서 제시된다.
본 연구는 시뮬레이션방법을 이용한 가전회사 사내운송시스템 계획 및 적정 운송을 위한 사내운송시스템 시뮬레이션모델 개발에 관한 연구이다. 사내에서 운행되는 운송시스템 분석 및 적정운송시스템을 구축하기 위하여 기간내 차량운송방식, 배차계획 및 운송경로 등의 자료를 통한 사내물류에서 발생되는 예상정체구간 및 운송시스템의 성능을 산정하여 사내운송시 발생되는 물류비 개선을 주요 목표로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 AutoMod 시뮬레이터를 사용하여 사내운송시스템을 구성하여 분석한다. 본 연구에서 개발한 사내운송시스템 시뮬레이션 모델은 사내운송시스템의 문제점 분석 및 개선 등을 통한 사내물류 정체률 감소 및 적정 운영대안을 제시함으로써 운송시스템의 효율성을 증대시켜 사내물류흐름 개선 및 물류비의 절감 효과를 얻을 수 있다.
시뮬레이션은 건설관리를 위한 도구로써 많은 잠재력을 가지고 있으나, 국내의 경우 대단히 제한된 범위에서 마이크로 프로세스의 공정 평가에 적용을 시도하고 있는 단계에 있다. 시뮬레이션을 건설 공정에 적용하기 위해서는 현장 특성을 반영한 입력 데이터 수집과 모델 구축에 상당한 노력이 필요하다. 본 연구에서는 시뮬레이션 모델 구축을 위한 장비 운영 데이터 활용과 시뮬레이션 모델 구축 방법론을 소개하고, 현장 측정 데이터와의 검증을 수행하였다. 그리고 버력 처리 시스템의 전체 운행 주기(Cycle Times)를 결정하는 주요 요인을 분석하고 장비운영 계획을 수립하기 위한 시뮬레이션 활용 방안을 제시하였다.
철도운행에 있어 분기기는 열차를 주행선로에서 이웃한 선로로 이동시키는 매우 중요한 역할을 수행하는 장치로써 포인트부, 리드부 그리고 크로싱부로 이루어져 있다. 그러나 분기기는 레일 주변설비 중 유일한 가동부로 구조도 복잡하고 천이과정 중 차륜, 레일간의 급격한 운동변화가 필연적으로 발생되어 안전성 문제가 항상 거론되고 있다. 실제로, 국내외에서 차량의 탈선사고가 빈번히 발생되는 취약부위이기도 하다. 또한 차량, 궤도, 통신 그리고 전기 분야 등 분기기는 각각 다른 기능을 수행하는 매우 복잡한 장치들의 조합 시스템이므로 각각의 단위 개체들의 최적화만으로는 분기기의 전반적 성능을 향상시키기는 힘들며 이들에 대한 통합 기술의 확보가 필수적이다. 우리나라 철도는 기존선의 최고운행속도를 200km/h까지 향상 시키는 장기계획을 수립하고, 곡선부가 많은 우리나라 지형에 적합한 최고운행속도 180km/h의 틸팅열차를 개발 중이다. 그러나, 기존선로에 틸팅열차를 적용하기 위해서는 속고의 저감없이 틸팅열차를 통과시킬 수 있는 안정적인 분기기시스템의 확립이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 틸팅열차 통과 시 기존선 속도향상을 위해 개발된 개량분기기 주변의 소음진동 정도를 예측하기 위해 시뮬레이션을 실시하였다.
현재 철도청이 운용중인 열차운행관리 시스템(Railway Traffic Management System, RTMS)은 서울, 대전, 부산, 순천 그리고 영주 등으로 총 5개 지역본부로 분산되어 있어 업무의 중복을 줄이고, 자동화(Automation)된 열차집중제어장치(Central Traffic Control, CTC)를 구축하기 위해 지역본부를 대전으로 통합하는 프로젝트를 진행중이다. 본 논문은 철도청 사령실 통합 신호설비 구축 프로젝트에 의거하여 열차 경합을 검지 또는 예측하고 운영자에게 최소의 시간 내에 최적의 해소 대책을 제시함을 목적으로 하는 열차 경합 검지 시스템을 구현하는 과정에서 작성되었다. 여기에서는 열차 경합 검지에 대한 개요와 검지 가능한 경합 종류에 대해 기술하고, 실제 구현된 알고리즘의 기본적인 내용, 프로세스의 구성도 및 시뮬레이션 결과를 설명하려고 한다.
수도권 광역통행의 과다한 승용차 이용은 서울시 교통문제의 핵이다. 시계 도로망의 혼잡과 더불어 도시내부로 유입된 승용차가 유발하는 2차 통행도 심각하므로 광역 승용차 통행을 줄이는 것이 시급하다. 이러한 문제를 해결하는 가장 효과적인 방안중 하나는 광역철도의 경쟁력 제고이다. 광역철도와 승용차를 비교해보면 대부분 수도권 지역에서 철도의 통행시간이 승용차를 초과하는 실정이다. 본 연구는 광역철도가 통행시간에 대한 경쟁력을 갖게 하기 위한 방안으로 대피선 설치를 통한 급행열차 도입을 제안한다. 급행과 완행열차의 혼합운행은 매우 정교한 기술적 검토를 요구하며 실질적인 운행방안의 제시가 필요하다. 본 연구에서는 급행열차에 대한 운전선도를 시뮬레이션하고 급완행 열차의 교행 패턴을 도출하는 스케쥴 작성 알고리즘을 제시하고 안산선을 대상으로 가상 적용 사례를 제시한다. 시뮬레이션 결과, 안산선의 경우 $1{\sim}2$개의 신규 대피선 설치를 통해 급행열차의 표정속도를 63kph 까지 향상시킬 수 있음을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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