철도기술의 발전 이후 현재 도시철도에서는 국내 처음으로 열차의 안전한 운행 제어를 위한 자동/무인 운전이 가능한 자동 열차 운행 장치(ATO)를 도입해 안정적으로 정시 운행을 하고 있다. ATO 자동운전은 제어기준 값(목표속도)과 피드백 값(실제속도)간의 오차에 의한 전동차의 역행과 제동을 반복함으로 에너지 효율 낮다. 본 논문에서는 고정된 역간 거리를 정해진 운전 시분 내에 주행에너지를 최소화하며 주행하는 열차의 특성을 파악하고 모델링한다. 따라서 5호선 실 노선 구간별 운전시분 내에서 실측 데이터 분석을 위해 직선구간/구배구간/곡선구간 등 구간을 선정하고 그 구간에서 열차의 주행패턴에 따라 변화하는 주행에너지를 최소화하는 최적의 주행 패턴을 제시하였다.
Trains in LRT(Light Railway Transit) system usually have shorter car length than metro's because of their smaller passensers demand. Therefore it is very likely that the load condition of LRT system in abnormal operation, in case of which trains are in close proximity by system broke or train rescue works, could be worse rather than in normal operation, in spite of rare probability of abnormal operation. In this study, the target reliability indexes of several abnormal operations are estimated in accordance with the occurrence probabilities of each abnormal operation case and the reliability index of normal operation presented by the specification. From the indexes, load factors for the abnormal operation cases are estimated and the safety evaluation is performed for Yong-in LRT project.
작업물(Work)을 기계에 장입출, 가공에 필요한 공구류의 공급 등이 완전 자동화 된 기존의 사출성형기 Series를 제조하는 FA Systme은, MAP 대응의 FA System 으로 개량되었다. 이 논문은, MAP 대응 새 FA 시스템의 MAP에서 분산.통괄의 역할을 하도록 개발된 Cell controller의 정보관리기능 가운데 하나의 응용으로서 제조공정을 자동적으로 Scheduling 하는데 Expert 시스템(전문가시스템)을 적용한 idea를 소개하는 것이다. 이 idea의 적용 으로 인하여 제조공정의 scheduling 작염은 종래의 주단위로 부터 일일단위의 작업으로 처리가 가능해졌고, 또, 공구수명관리기능의 부가로 무인운전시의 기계의 가공율도 종래보다도 녹일 수가 있었다.
Because of the presure of costs some public transport companies are forced to think new system that is more simple and more economic forms of operation. Radio-based operation and automatic driverless operation for city railways are possible to low the costs. To construct the automated driverless operation system, it is necessary to configure the new signalling. This paper focuses on the automated driverless operation system suitable for the LRT and the standard of signalling function and the R&D project in the world.
Light Rail is highlighted for its construction cost and operation & maintenance cost in Korea. However, lack of analysis on driverless operation effect causes many disputes. In this paper, using latest driverless operation cost data. analysed cost reduction effect of it, with comparing present KNR's metropolitan subway signal system. It showed there is enough economic appropriateness B/C 1.241 on interest rate 6%, 1.076 on 8% and 0.943 on 10%, though it couldn't include passenger travel time value.
1974년에 서울지하철 1호선이 개통된 이래, 지하철은 대도시의 교통난 해소에 중추적인 역할을 하고 있으며, 현재에도 많은 지하철건설이 계획되고 있다. 그러나 지하철 건설에 소요되는 막대한 예산과 공공교통이라는 명분에 의한 이용요금의 경직성 때문에 발생되는 운영비용의 적자로 인해서, 보다 경제적이고 효율적인 새로운 도시철도의 도입을 고려하게 되었으며 그 대안으로 경량전철시스템 도입이 적극 추진되기에 이르렀다. (중략)
본 논문은 전방차량 추적에 있어서 스테레오 카메라 패러렐 모델을 사용하여 전방 차량과의 거리 및 헤딩앵글 데이터를 추출하고 이들 데이터를 이용하여 무인자동차 ART(Binocular Autonomous Research Team vehicle)를 제어하는 방법에 관한 것이다. 무인자동창의 제어는 2개의 역전달 뉴럴네트워크의 일종인 TDNN(Time De-lay Neural Network)을 각각 독립적으로 사용하였다. 그중 하나는 S-TDNN으로 추적차량의 속도와 전방차량과의 거리를 제어하며, 다른 하나는 A-TDNN으로 무인차량의 스티어링 앵글을 전담 제어한다. 인간 운전자가 전방차량을 추적하면서 수집한 제이터를 이용하여 상기 뉴럴네트워크를 학습시키며, 학습된 뉴럴네트워크는 인간이 운전하였을 때와 같은 조건하에서 전방차량의 추적을 만족스럽게 수행하였다. 뉴럴네트워크를 이용한 제어프 로그램은 이식성이 높아 다른 종류의 차량에도 쉽게 적용할 수 있어 타모델에 적용 시에 개발경비와 소요 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 연구에서는 임베디드 리눅스와 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 웹 서버인 GoAhead를 포팅한 32비트 RISC프로세서인 PXA255를 이용하여 웹 서버를 구축하고, 웹 서버를 기반으로 자동차의 순항제어나 무인 운전을 위한 일련의 환경과 상황을 모니터링하고 제어할 수 있는 시스템을 구현하였다. 자동차의 동작 상태와 변화를 감지하기 위해서 ECU와 임베디드 시스템을 인터페이스 시켜 필요한 데이터를 추출하고, 스로를 밸브에 스텝모터를 연결하여 자동차의 엔진을 회전시켜 자동차의 무인 이동을 제어한다.
The light-rail system which is recently being built in Korea is a train control system based on driverless operation, and the train control system for urban maglev train under construction at the moment in Youngjong-Do, Incheon is pushed ahead based on driverless operation. In this paper, it compares train operation cases with manned operation and unmanned operation to examine system requirements for unmanned driving on train and detects system requirements of automatic train operation device for unmanned operation by analyzing unmanned operation cases which are currently operating or planed project and also introduces automatic train operation of urban maglev train and verifies whether the system for unmanned driving meets the requirements.
Automatic Operation based on ATO (Automatic Train Operation) is necessary for driverless Light Rail Transit business. When this kind of driverless LRT operation plan is made, TPS (Train Performance Simulation) is traditionally simulated at all-out mode and coasting mode based on manual operation. Commercial schedule speed equals to all-out speed minus $9{\sim}15%$ make-up margin. Coasting mode TPS simulation is also run at commercial schedule speed to calculate run time and energy consumption. But TPS based on manual operation should make an improvement on accuracy in case of driverless LRT operation Plan. In this paper, new fast mode TPS simulation using ATO pattern is proposed and show near actual ATO result. The actual ATO pattern can be accurately simulated with the introduction of 4 parameters such as commercial braking rate, jerk, station stop profile and grade converted distance. Normal mode TPS simulation for commercial schedule speed can be designed to have fast mode trip time plus 3 seconds/km margin recommended by korean standard LRT specification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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