본 논문에서는 승객 수송수요 반영 단계에서는 역별 승하차인원, 시간대별 재차인원 등 수송수요에 반영할 기준을 설정하여 수송력과 승차인원의 기준을 판단하고, 열차운행계획 수립 단계에서는 운행구간, 선로용량, 선로조건 등 제약조건과 적정수송력에 맞는 운행계획을 수립하고, 마지막 단계에서 경제성, 능률성, 합리성 등을 감안한 운용효율 향상을 위한 열차 DIA를 작성하고자 한다. 또한 통계적 분석절차에 따라 재차인원과 운행횟수를 각각의 독립변수와 종속변수로 산정하여 두 변수간의 상관관계를 확인한 후 회귀분석을 통해 얻은 회귀식을 실제열차운행 횟수와 비교하여 최적의 열차운행횟수를 산정하였으며 회귀식의 유효성 검증을 통해 열차운행 환경변화에 신속하게 대응할 수 있는 유연한 시스템을 구축한 후 서울도시철도공사 실용 Dia에 적용하여 유효성을 검토하였다.
이전연구에서 가상현실에 몰입하는 동안 넓은 시야 (Field of view: 150$^{\circ}$)와 빠른 운행속도 (70 km/sec)가 사이버멀미를 심화시킨다는 결과를 얻었다: 피험자의 90%가 좁은 시야 (50$^{\circ}$)와 느린 운행속도 (30 km/sec)에서 사이버멀미 증상이 적었다. 본 실험에서는 피험자가 생리적인 동요를 경험할 때마다 바이오피드백 방법을 사용해서 사이버멀미 감소 가상환경 (cybersickness alleviating virtual environment, CAVE)을 제시한 후, 그 효과를 관찰하였다. 피부전도도, 말초체온, 말초혈류량, 심박률, 눈 깜박임, 뇌전위의 변수들을 입력으로 하는 인공신경망으로 구성된 실시간 멀미 탐지 시스템과 CAVE-제시 피드백 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 생리적 측정치들이 사이버멀미의 출현을 신호할 때마다 피드백 출력으로 좁은 화면과 감소된 운행속도를 일시적으로 제공했다. 36명의 피험자를 대상으로 SSQ (simulator sickness questionnaires)와 자기보고를 이용하여 사이버멀미의 빈도와 심각도를 조사하였다. 모든 피험자는 한달 간격으로 CAVE 조건과 non-CAVE 조건에서 두 번 가상현실을 경험하였다. 사이버멀미의 빈도와 심각도는 non-CAVE 조건보다 CAVE 조건에서 유의미하게 감소하였다. 즉, 전기생리학적 특징들에 기반한 인공신경망에 의해 제공된 좁은 시야와 느린 운행의 가상환경은 사이버멀미 증상들을 의미있게 감소시켰다. 이러한 결과들은 생체신호 피드백 시스템을 이용하여 인간 친화적 가상환경을 구축할 수 있는 가능성을 보인 것이다.
본 연구는 시내버스 서비스 수준을 의미하는 노선별 차량 운행대수의 영향을 미치는 운행여건과 상관성 분석에 관한 연구이다. 분석방법은 회귀분석방법을 적용하였으며, 분석대상은 울산시 2013년 기준 98개 노선으로 한정하였다. 상관성분석을 위한 모형 도출을 위해 먼저 상관분석을 실시하여 종속변수인 운행대수와 독립변수인 운행거리, 운송수입금, 운송원가간의 관계를 분석한 결과, 아주 높은 유의수분에서 상관성이 있는 것으로 확인되었다. 회귀분석은 모형을 3가지 유형으로 구분하여 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫 번째 울산시 98개 버스노선 전체를 대상으로 도출한 모형은 Y(운행대수)=$-4.532+0.00002877*X_1$(운송수입금)인데, 이 의미는 운행대수 1대 증차를 위한 필요조건은 1일 승객 수가 140명 정도 증가하여야 시행할 수 있다는 점을 알려준다. 두 번째는 일반형, 좌석형, 중형으로 구분되는 버스 운행형태별 모형은 일반형의 경우 Y(운행대수)=$-10.954+0.00004283*X_1$(운송수입금), 일반형 시내버스를 1대 증차하기 위해서는 1일 승객 수가 약 153명 정도 증가되어야 시행할 수 있음을 보여주며, 중형의 모형은 Y(운행대수)=$-0.859+0.00001438*X_1$(운송수입금)인데, 이 의미는 1일 승객 수가 약 52명 정도 증가되어야 시행 가능함을 보여준다. 세 번째는 버스노선 운행체계별 모형 분석의 경우, 공동배차제의 경우 Y(운송대수)=$-4.786+0.00003028*X_1$(운송수입금)인데, 이 의미는 운행대수 1대 증차를 위한 필요조건은 1일 승객 수가 약 140명 정도 증가해야만 시행할 수 있으며, 개별노선제의 경우 Y(운행대수)=$-2.339+0.00002030*X_1$(운송수입금)인데, 이 의미는 운행대수 1대 증차를 위한 필요조건은 1일 승객수가 약 140명 정도 증가되어야 시행할 수 있음을 보여준다. 따라서 버스노선 운영체계별로 모형을 도출하여 운영체계가 시내버스 노선별 차량 운행대수에 미치는 영향을 분석한 결과, 두 가지 운영체계 모두 차량 증차를 위한 추진할 경우, 1일 승객 수가 140명 정도는 확보되어야 한다는 공통적인 결론에 도달되었으며, 노선운영체계 특성에 따른 노선별 차량 운영대수 차이는 거의 없는 것으로 분석되었다.
이전 연구에서 가상현실에 몰입하는 동안 넓은 시야(field of view : 150˚)와 빠른 운행속도(70km/sec)가 사이버 멀미를 심화시킨다는 결과를 얻었다. 피험자의 90%가 좁은 시야(50˚)와 느린 운행속도(30km/sec)에서 사이버멀미 증상이 적었다. 본 실험에서는 피험자가 생리적인 동요를 경험할 때마다 바이오피드백 방법을 사용하여 사이버 멀미 감소 가상환경(cybersickness alleviating virtual environment ; CAVE)을 제시한 후, 그 효과를 관찰하였다. 피부전도도, 말초체온, 말초 혈류량, 심박률, 눈 깜박임, 뇌전위의 변수들을 입력하는 인공 신경망으로 구성된 실시간 멀미 탐지 시스템과 CAVE-제시 피드백 시스템을 구축하였다 이 시스템들은 생리적 측정치들이 사이버 멀미의 출현을 신호할 때마다 피드백 출력으로 좁은 화면과 감소된 운행속도를 일시적으로 제공하였다. 36명의 피험자를 대상으로 SSQ(simulator sickness questionnaire)와 자기보고를 이용하여 사이버 멀미의 빈도와 심각도를 조사하였다. 모든 피험자는 한달 간격으로 CAW 조건과 non-CAYE 조건에서 두 번 가상현실을 경험하였다. 사이버멀미의 빈도와 심각도는 non-CAVE 조건보다 CAVE 조건에서 유의미하게 감소하였다. 즉, 전기 생리학적 특징들에 기반한 인공 신경망에 의해 제공된 좁은 시야와 느린 운행의 가상환경은 사이버 멀미 증상들을 감소시켰다 이러한 결과들은 생체신호 피드백 시스템을 이용하여 인간 친화적 가상환경을 구축할 수 있는 가능성을 보인 것이다.
일반적으로 레일마모는 열차의 주행안전 및 승차감에 미치는 영향이 크고, 소음 진동의 주요원인으로 작용한다. 또한 레일마모가 발생할 경우 궤도구조의 파괴를 촉진시킴으로써 차량 및 궤도유지보수비를 크게 증가시킨다. 따라서 구간 특성 및 환경 영향 인자 등 현장에서 발생하는 마모 원인을 체계적으로 분석함으로써 마모를 저감할 수 있도록 차량운행 조건과 선로선형 및 궤도구조를 설계하는 것은 중요한 과제이다. CART(Classification And Regression Tree; 분류와 회귀나무) 분석은 패키지화된 좋은 분류 및 예측도구 기법으로 나무의 상위 분리수준에서 일반적으로 나타나는 가장 중요한 입력변수들을 사용하는 등의 입력변수를 선정하는 경우 매우 유용하다. 본 연구에서는 다변수 구간특성 및 환경인자를 고려한 검측 자료 상관관계 분석을 위한 회귀 나무기반 모델(TBM: Tree Based Model) 분석 수행을 위해 지하철 2호선 마모 데이터와 마모 데이터에 영향을 미치는 각종 다변수 구간특성 및 환경인자를 사용하였다. 2호선 지하철의 구간특성 인자 및 환경인자는 레일의 종류, 레일의 위치, 도상, 곡률반경, 캔트 슬랙 및 운행 일수 등으로 구분하였다. 레일의 종류는 ks-50kg과 ks-60kg 두 종류의 레일이 있으며, 레일의 위치는 지상과 지하로 크게 구분할 수 있다. 도상은 콘크리트 도상, 자갈 도상과 일부 구간의 방진상 콘크리트 도상으로 구분할 수 있으며, 곡률반경은 직선구간과 완화곡선 구간 및 최소 250m부터 627m까지 분포된 원 곡선 구간으로 구분할 수 있다. 캔트 간격은 최소 96cm 부터 120cm 간격으로 구분하며, 슬랙은 5~9cm에 분포하고, 운행 기간은 해당 기간 동안 유지보수 이력이 없는 구간을 선정하여 2005년부터 2006년까지 4번에 걸쳐 검측된 지하철 2호선 내선 마모데이터를 사용하였다. 총 X1부터 X7까지 총 7개의 구간특성 또는 환경특성을 영향인자로 선정하였으며, 이러한 영향인자에 의해 결정되는 종속 인자로 Y1인 직마모와 Y2인 측마모를 선정하여 이 중 실질적으로 지하철 궤도의 성능 평가에 주요 판단인자로 사용되는 측마모와 구간특성 및 환경영향인자와의 상관관계 분석을 수행하였다. 해당 마모 데이터가 검측되는 기간 동안 유지보수 이력이 없는 12272 point의 데이터를 검출하였고 CART 프로그램을 이용하여 데이터를 분석하였으며, CART 프로그램의 해석을 위해 종속변수인 직마모량은 각 검측 지점의 마모량에 해당하는 등급으로 변환하여 분석을 수행하였다. 레일의 마모에 영향을 미치는 구간특성 및 환경인자와 종속 변수로 사용된 레일의 마모량 사이의 CART를 이용한 상관관계 분석은 실제 구조물에서 영향인자간의 상관 관계와 유사하며, 추후 연구에서는 이를 바탕으로 하여 정량화된 검측 데이터를 종속변수로 하여 구간특성 또는 환경인자 등 외부 영향인자를 고려한 궤도 검측데이터와의 상관관계 분석을 수행할 계획이다.
복수의 철도운영자가 철도네트워크를 공동으로 사용하는 경우, 철도운영자별로 열차운행비율, 우선순위 및 착발시각 등에 다툼이 발생하고, 이용수요가 많은 시간대에는 집중적으로 열차운행을 신청하여 열차 경합이 증대되는 현상이 점점 커질 것으로 예상된다. 본 연구는 열차출발시각을 결정변수로 하여 다양하게 주어진 열차시각표에서 열차운행순서, 최소운전시격, 착발시각, 열차우선순위 등을 해석하였으며, 각종 제약조건을 만족하도록 철도운영자들이 신청한 열차시각을 조정하고, 경합 해소가 불가능한 열차는 최종적으로 제거하는 방법을 통하여 목적함수인 철도운영에 현실적으로 적용 가능한 최대 수의 열차슬롯을 찾는 열차슬롯배분 모형을 제시하고자 하였다.
기존 장대레일 궤도의 안정성 평가는 궤도 매개변수에 대하여 고정된 안전측의 값을 사용하는 결정론적인 해석에 의존해서 평가되어져 왔다. 그러나 실제현장의 궤도조건은 많은 영향인자들에 의해 그 특성이 불확실하게 변하고 있다. 따라서 온도하중에 의한 궤도 좌굴에 영향을 미치는 궤도 구성인자들의 불확실성 및 임의성을 보다 합리적으로 고려하기 위해서 확률론적 기법을 적용하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기존 본 연구진에 의해 개발된 장대레일 궤도의 좌굴확률 평가시스템을 이용하여 좌굴 취약도 곡선을 나타내었으며, 궤도 좌굴에 영향을 미치는 주요변수 중 하나인 도상횡저항력에 대한 영향을 분석하였다. 좌굴확률 평가시스템에서는 장대레일 궤도의 좌굴확률을 산정하기 위하여 구조물의 안정과 파괴를 판단할 수 있는 기준을 한계상태방정식으로 표현하고, 이 한계상태방정식으로부터 확률론적 기법 중 하나인 AFOSM(Advanced First Order Second Moment) 방법을 이용하여 파괴확률의 간접적인 지표인 신뢰도지수(${\beta}$)를 통해 좌굴확률을 계산한다. 한계상태방정식에서 구조물의 강도(보유성능)에 해당하는 부분은 궤도의 허용좌굴온도이고, 하중(요구성능)에 해당하는 부분은 레일온도하중으로써 현재 레일온도와 중립온도의 차로 반영된다. 허용좌굴온도 산정에 고려되는 주요변수는 곡선반경(Radius), 도상횡저항력(Lateral Ballast Resista nce), 연직도상강성(Vertical Ballast Stiffness), 궤도 틀림량(Misalignment), 틀림길이(Half Wave Length), 열차운행속도(Velocity)이다. 각 확률변수들이 갖는 확률분포는 모두 정규분포로 가정하였다. 궤도의 기하학적 특성은 곡선반경 5,000m에 대해 고려하였으며, 열차는 KTX의 제원을 사용하여 정지된 상태에서 고려하였다. 틀림량과 틀림길이는 이에 대한 통계적 특성자료가 부족하여 확률변수로 고려하지 않고 결정론적 값으로 취급하였다. 레일온도의 통계적 특성치는 본 연구진에 의해 구축된 기후요소 및 레일온도 DB를 근거로 결정하였으며, 중립온도는 선로관리지침에 따라 $25{\pm}3^{\circ}C$를 기준으로 결정하였다. 또한 도상횡저항력은 실측 데이터를 참고로 하여 평균값에서 10%의 변동량을 갖는 것으로 보고 통계적 특성치를 결정하였다. 도상횡저항력이 좌굴확률에 미치는 영향을 매우 큰 것을 알 수 있었으며, 레일온도 $60^{\circ}C$일 때 도상횡저항력이 증가하면서 감소되는 좌굴확률이 도상저항력이 커질수록 그 감소량이 작아지는 것을 알 수 있었다.
도시철도를 건설하고 운영하기 위해서는 운영비용 예측이 필요하다. 본 연구에서는 중간규모(MRT)의 도시철도를 대상으로 하여 운영비용 추정함수모형을 개발하였다. 운영비용에 영향을 주는 변수들로서 전동차 보유량, 전동차 편성수, 정거장수, 영업구간(km), 열차운행횟수, 일일수송인원, 차량기지 등의 독립변수를 선정하였다. 이를 바탕으로 Excel 프로그램을 통해서 회귀분석을 수행하였고, 3가지 모형의 운영비용 추정함수모형을 개발하였으며, 모두 적합한 모형으로 나타났다. 이 모형함수들을 적용하여 각 운영사의 운영비를 실제운영비용과 예측비용을 비교하였다. 결과가 모두 비슷하여 유용한 식으로 판단된다. 따라서, 변수조건에 따른 추정함수를 선택사용이 가능하다.
본 논문에서는 영구자석 동기전동기의 특정 운행조건 중 발생하는 열 발생량에 대해, 열등가회로를 이용하여 정상상태 열 해석을 수행하였다. 최근 전동기는 소형, 경량화되며 극한 운행조건에서도 고출력 밀도를 견뎌야 한다. 특히, IPMSM 의 코일과 영구자석에서 발생하는 과도한 열은 전동기의 출력을 감소시키고, 전동기의 수명에 악영향을 끼치기 때문에 설계단계에서 IPMSM 의 열 해석이 중요하다. 그러므로, 본 연구에서는 열등가회로를 이용하여 IPMSM 의 설계변수 변화에 따라 정상상태 열 해석을 진행하였다. 변화된 설계변수는 하우징의 축방향 길이 그리고 하우징 두께이다. 마지막으로 열등가회로를 이용한 열 해석 결과와 유한요소법을 이용한 열 해석 결과를 비교하고, 열 해석 결과에 정확성과 신뢰성을 확인하고자 한다.
고속철도는 일반철도와는 달리 터널구간에서 여러 가지 공기역학적인 문제가 발생한다. 개활지와 비교하여 크기가 매우 작은 터널에서 고속으로 운행하는 열차는 큰 공기저항을 받게 되어 주행 안정성이 떨어지고, 터널 내의 급격한 압력변동으로 객차 내 승객의 이명감 발생, 터널출구에서의 소음공해 등 일반철도에서는 예상치 못했던 문제를 유발시킨다. 이 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 고에서는 공기압의 특성 분석에 대하여 소개하고자 한다. 수치시뮬레이션을 통해 이명감 기준을 만족하는 최적의 단면을 검토하였다. 또한, 경부고속철도를 운행하는 열차에서 객차내 압력을 측정하였고, 화신5터널에서 터널내 압력 및 터널출구에서의 미기압을 측정하였다. 동시에 열차주행 모형실험을 수행하여 수치시뮬레이션의 입력조건으로 사용된 각종 매개변수 등의 적정성을 비교 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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