본 논문은 객차 내 혼잡도 안내 서비스를 제안하고 그 효율성과 도입 시 최적 표시방안에 대해 말하고자 한다. 우리는 실제 지하철 이용객에 대한 관찰과 인터뷰를 통해 지하철 내의 칸별 혼잡도 차이가 발생하는 원인을 찾고, 이를 바탕으로 칸별 탑승 인원을 분산시킬 방안으로서의 객차 내 혼잡도 안내 서비스와 표시방안을 제시한다.
본 연구는 기기중성자방사화분석법을 이용하여 다중이용시설 중 지하철 객차 내 실내공기 중 미세먼지(PM10)의 미량원소 분포특성과 실내공기질을 평가하고, 향후 실내공기질의 효율적인 제어를 위한 객차 내 PM10의 오염원을 평가하고자 하였다. 대전광역시에서 운행 중인 지하철 객차 내에서 채취한 PM10의 평균농도는 $59.3{\pm}14.5{\mu}g/m^3$이었고, 지하철 객차 내 PM10 중 24종의 원소성분을 정량분석한 결과, 농도는 $10^{-3}{\sim}10^5ng/m^3$ 범위에 걸쳐 넓게 분포하였으며, Fe ($12.5{\mu}g/m^3$)의 농도가 특히 높았다. 이는 지하철 브레이크 시스템과 철로 및 차륜 마찰과 같은 지하철 운행에 의하여 Fe가 상당히 부유되기 때문인 것으로 판단된다. 분석된 미량원소 농도를 바탕으로 오염원을 평가한 결과, brake-nonferrous metal particle, resuspended rail dust, fuel combustion, vehicle exhaust, black carbon, Cr-related가 주요 오염원인 것으로 나타났다.
지하철 객실은 고농도의 이산화탄소로 오염되기 쉬운데, 이로 인하여 지하철 승객의 졸림, 두통, 무력감 등을 야기하기 쉽다. 이 때문에 환경부에서는 2007년에서는 열차와 지하철 객실의 이산화탄소 농도에 대한 가이드라인을 정한 바 있다. 본 연구에서는 지하철 객차용 이산화탄소 저감 시스템을 개발하고 실험용 객차를 이용하여 성능시험을 수행하였다. 다양한 종류의 개질 제올라이트를 이산화탄소 흡착제로 사용하여 지하철 객실 내부의 이산화탄소 농도를 저감할 수 있었다.
수도권 지하철은 1974년, 서울 1호선 개통을 시작으로 현재 일일 7,289천 명을 수송하는 가장 중요한 교통수단 역할을 하고 있다. 이처럼 서울 지하철은 2011년 이후 지속적으로 증가하는 수송인원을 처리하고 있지만, 제한된 지하철 용량과 배차시간 때문에 지하철 내의 혼잡도는 계속 증가하고 있는 실정이다. 이에 서울시는 서울역, 시청역, 교대역 등 12개의 역사에 우회통로 건설 등의 혼잡역사 구조 개선사업을 시행하고 있다. 하지만 이러한 사업은 한 역사 당 평균 186억 원의 대규모 공사비에 비해 미미한 개선 효과를 보이면서 혼잡도 개선을 위한 차선책이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 효율적인 객차 및 역사 내 혼잡도 완화를 위해 IoT를 접목한 혼잡도 평준화 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템을 바탕으로 예상 효과 분석을 진행하였고, 분석 결과 한 객차에 승차하는 인원이 기존 34명에서 최대 20명으로 감소되는 효과가 나타났다. 이와 더불어 기존 첨두시 20대의 열차 운행대수가 24대로 증차될 수 있다고 분석되면서 운영 효율성 측면에서 효과가 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 승객 위치정보 기반의 지하철 분산대피 안내 시스템을 제안하고자 한다. 최근 지하철 역사는 지하철 승강장 역할 뿐만 아니라, 환승, 쇼핑몰, 영화관 등의 다양한 편의 시설과 결합하여 대형화, 복잡화 되어 가고 있다. 이러한 지하철 역사의 복잡도 증가에 비해서 비상시를 대비한 대피경로, 대피안내 등의 대비체계는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위하여 현재 지하철에 설치되어 있는 Access Point(AP)와 실제 통계 자료를 이용하여 지하철 각 객차의 전체 승객 수를 추정하고, 추정된 승객 수와 지하철 역사의 출구 정보를 기반으로 각 객차의 승객 대피 경로를 방향 지시등과 스마트폰의 Push 알람을 통해 제공함으로써, 비상 시 가장 위험한 지하철 승객의 신속하고 안전한 대피시스템을 제안하였다. OpenWrt 임베디드 OS가 설치된 AP를 이용하여 접속자 수를 추정하는 실험을 수행하였으며, 시뮬레이션을 통해 승객 수를 추정한 결과 신뢰구간 파라미터 $1{\sigma}$, $2{\sigma}$, $3{\sigma}$에서 15%, 17% 그리고 23%의 평균 에러율을 갖는 것을 확인하였다. 이를 통해 본 시스템의 가능성을 확인하였다.
사람의 귀에 들리지 않는 초저주파음을 비롯하여 200 Hz 이하의 저주파소음은 순환기, 호흡기, 신경, 내분비 등 사람의 생리에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 이에 몇몇 국가들은 나름대로 저주파소음의 측정법과 평가 기준안을 마련한 상태이다. 본 연구에서는 대중교통 수단인 서울지하철을 대상으로 객차 내와 승강장에서의 저주파소음레벨과 스펙트럼을 조사하였다. 측정결과 객차 내 소음레벨은 지하철 운행속도와 곡선구배 등에 따라 차이는 있었으나, 주파수 $1{\sim}200\;Hz$ 대역에서 $60{\sim}105\;dB$로 나타났다. 특히 8 Hz에서의 소음 피크 값은 객차의 길이에 대한 공명주파수에 해당됨을 알 수 있었다. 승강장에서의 소음은 객차 내 소음보다 상대적으로 소음레벨이 낮게 측정되었는데 이것은 차량 도착 혹은 출발 시의 속력이 운행 시의 속력보다 낮기 때문으로 판단된다. Ochiai의 소음에 의한 인체영향 연구를 고려할 때, 객차 내 소음은 주파수 $20{\sim}80\;Hz$ 구간에서 압박감을 줄 수 있기 때문에 주목할 필요가 있다.
In this study, fire behavior for subway coach fire in the 1/10 reduced scale model is analyzed using numerical analysis method (FDS). The size of the reduced model coach is 1.9 m long, 0.290 m high and 0.235 m. The simulation is carried out only one-sided four doors of the coach are opened. A fire source is the n-heptane pool fire with a mean heat release rate 2.33 kW. Smoke temperature, heat release rate and mass loss rate for the model are calculated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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