현대전의 양상은 점차 네트워크 중심전으로 변화해가고 있으며, 이의 중심인 정보 전자전 역시 나날이 발전하는 모습을 보이고 있다. 최근 국산화에 성공한 국내 지상용 전자전장비는 운용환경의 특성상 고지대와 강한 풍속, 상고대 등의 영향을 많이 받는다. 따라서 ES 장비의 마스트와 안테나를 연결하는 안테나전환기의 구조적 신뢰성은 가장 중요한 부분이라 할 수 있다. 본 논문에서는 안테나전환기의 구조분석 및 환경적 영향성을 분석하여 기존의 안테나전환기 구조보다 향상된 ES안테나 구조 지지능력을 가진 안테나전환기를 제안하였다. 안테나전환기의 용접방식의 변경과 보강 블록부를 통하여 개선된 구조를 시뮬레이션하고 하중시험을 통해 안테나전환기의 구조개선 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 개선된 안테나 전환기 용접부 및 보강블럭부의 안전율은 기준 보다 각 5.3배, 1.5배의 높은 안전율을 확보한 것으로 확인되었다. 시제품에 대한 하중시험을 181kg까지 진행한 결과 용접부의 경우 3.7 Mpa, 보강블럭 부위는 64.4Mpa 정도가 측정되었다. 이 시험 결과는 구조 해석한 시뮬레이션 결과값과 유사한 것으로 제안한 안테나전환기의 하중지지 능력이 기존 대비 향상된 것으로 판단된다.
선로전환기는 분기기에서 철도의 궤도를 변경하는 핵심장치 중 하나로서, 해당 부품의 고장은 열차사고에 직접적인 영향을 미친다. 현재 철도 현장에서는 관리자가 모니터링 시스템을 통해 선로전환기의 장애 및 이상상황을 감시하고 지침서에 따라 관리를 수행한다. 본 논문에서는 실제 현장에서 발생하는 대규모의 선로전환기 이상상황 데이터를 대상으로 빅 데이터 해석학적 입장에서 심층 분석이 가능한 새로운 철도 유지보수 분석 시스템의 프로토타입을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 유지관리시스템에 저장된 선로전환기 데이터와 이상상황 데이터를 정규화하고 추출하여 베이스 테이블을 생성한다. 둘째, 베이스 테이블 상의 속성들을 스타 스키마로 설계하여 철도 유지보수 큐브로 구축한다. 마지막으로, 매핑된 철도 유지보수 큐브와 오라클에서 제공하는 AWM을 활용해 다차원적이고 심층적인 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석이 가능하다.
최근 철도는 다양한 분야에서 사용됨에 따라 그 중요성이 점차 증가하고 있다. 따라서 철도의 안전한 주행을 위하여 철도를 구성하는 요소 관리 역시 중요하다. 철도를 구성하는 요소 중 열차의 진행 방향을 결정하는 선로전환기의 비정상 상황 탐지는 열차의 탈선 등과 같은 대형 사고를 예방하기 위해 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 Fast Shapelets 알고리즘을 이용하여 선로전환기의 전류 패턴을 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과, Fast Shapelets 알고리즘을 이용하여 선로전환기의 전류 패턴들을 자동으로 분류할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 듀얼듀플렉스구조로 설계된 한국형고속철도 열차제어시스템의 전자연동장치 선로전환기제어모듈에 대하여 안전성활동 체계에 따라 위험원을 도출하고 분석하여 선로전환기제어모듈에 대한 위험측고장률을 예측하였다. 시스템으로 인해 발생할 수 있는 리스크를 분석하여 리스크를 완화하기 위한 안전대책의 수준인 안전무결성레벨에서 제시하는 정량적인 기준을 만족하기 위한 위험측고장률예측을 선로전환기 제어모듈을 대상으로 연구하였다.
센서 및 정보 통신 기술의 발전은 산업 현장에서 취득한 정보를 기반으로 다양한 연구를 수행할 수 있는 토대가 되었다. 본 연구에서는 철도의 진로 방향을 전환하는 선로 전환기 주변에 설치한 소리 센서에서 수집한 소리를 기반으로 선로 전환기의 이상 상황을 탐지하고자 한다. 이와 같은 소리 데이터 기반의 이상 상황 탐지 시스템을 실제 산업 현장에서 성공적으로 운용되기 위해서는 소리 취득 시 발생하는 다양한 잡음 환경에서도 이상 상황을 식별할 수 있는 강인함이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 소리 음질을 향상시키기 위하여 SEGAN(Speech Enhancement Generative Adversarial Network)을 활용하며, CNN(Convolutional Neural Network)을 기반으로 선로 전환기의 이상 상황을 식별하는 시스템을 제안한다. 수집된 소리 데이터를 기반으로 제안한 시스템을 실험적으로 검증한 바 잡음에 강인한 성능을 확인하였다.
열차의 방향을 기존 방향에서 다른 방향으로 이동시키기 위한 변환 장치인 선로 전환기의 고장은 열차의 탈선 등을 유발시킬 수 있다. 따라서 열차운행의 안전 측면에서 해당 장비에 대한 모니터링은 필수 요소이다. 본 논문에서는 선로 전환기의 구동시 발생하는 소리 정보를 기반으로 잡음에도 강인한 선로 전환기의 이상 상황 탐지시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호에 STFT(Short-Time Fourier Transform)를 적용하여 스펙트로그램을 취득한다. 실제 환경에서 발생하는 잡음의 영향에도 강인한 성능을 보장하기 위하여, 해당 스펙트로그램에 대한 전처리 과정을 수행 후 모듈화 한다. 각각의 모듈에서 평균값과 표준편차를 계산 및 조합하여 특징 벡터로 생성한 후 이진 분류에 뛰어난 성능이 확인된 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 이상 상황을 탐지한다. 실제 선로 전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 이용하여 모의실험을 수행한 결과, 제안한 시스템은 잡음이 발생하는 상황에서도 효과적으로 이상 상황을 탐지함을 확인하였다.
전기선로전환기는 열차가 진행하고자 하는 진로로 운행할 수 있도록 분기기를 전환시키는 설비로서 도시철도 및 간선철도를 비롯한 대부분의 철도에서 많이 설치되어 사용되고 있다. 이러한 전기선로전환기의 유지보수 작업대부분은 유지보수자들이 포터블 계측기를 이용하여 수작업으로 현장에서 모터 전원, 제어 전원, 표시 전원에 대한 측정을 하는 것이다. 특히 NS형 또는 NS-AM형 전기선로전환기의 경우에는 유지보수 주기가 너무 잦기 때문에 이러한 측정에 많은 인력이 요구되고 있을 뿐만 아니라 작업 도중 부주의에 의한 사상사고도 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 유지보수 작업의 향상을 위해 현장에 설치된 전기선로전환기의 상태를 모니터링하는 시스템을 제안하고 있으며, 이러한 모니터링 시스템은 전기선로전환기에 대한 각종 측정값을 실시간으로 확인하여 유지보수 업무의 향상을 이룰 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 전기선로전환기의 유지보수 방법을 개선하기 위해 당초 연구 개발한 선로전환기 모니터링시스템을 시험 운용한 결과 보수방법 향상 효과를 확인 할 수 있었다. 그러나 보수자가 배치되지 않은 무인 연동역의 경우 선로전환기 장애 발생 시 또는 유지보수를 위하여 현장에 출동하기 전 까지는 보수 및 점검이 불가능하였다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 모니터링시스템에 원격지 컴퓨터와 통신할 수 있는 제어 모듈을 내장하여 선로전환기 전환 시에 원격지 컴퓨터에서 명령하는 제어정보를 수신하고 선로전환기가 전환된 후의 표시 정보 및 특히 장애 발생시의 상태를 모니터링시스템에 표출하도록 구성하여 원격지에서 관리할 수 있도록 성능을 향상시킴으로써 장애발생시 신속한 대응 체계 구축으로 유지보수의 효율성 및 편의성이 증대 될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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