기후변화에 대한 대응으로 각국에서는 에너지수급계획에서 온실가스를 줄이는 목표를 제시하고 있으며, 그 이행을 위한 에너지 자원의 우선순위에서 늘 빠지지 않은 화두가 수소가스 이용이다. 이 수소가스를 이용하기 위한 대중적인 방법으로 수소연료전지 자동차의 이용을 꼽을 수 있으며, 이 수소연료전지 자동차를 이용하는데 필수적인 것이 수소충전소의 확충이다. 하지만 수소충전소의 확충을 위해서 여러 제약사항이 발생하고 있으며 그 중 가장 대표적인 것이 주민 수용성이다. 현재 국내 건립된 수소충전소 중 대부분은 인구밀도가 떨어진 외곽에 위치하고 있으며, 때문에 수소연료전지 자동차 이용자들의 불편은 해소되지 않고 있고 그에 따라 수소연료전지 자동차의 보급도 진전이 없다. 본 논문에서는 시민들이 많이 이용하는 철도부지에 수소충전소를 건설하였을 때의 위험성을 알아보기 위해 사고 피해 영향을 분석하였다. 대상 수소충전소 부지는 부산의 한 철도기지창을 대상으로 하였으며, 이 부지 주위에는 철도차량, 국도 및 상업시설이 존재한다. 최악의 시나리오를 가정했을 때 사로고 인해 영향을 받은 지역과 그 영향을 분석하여 수소충전소 부지의 안전에 대한 고찰을 하고자 한다.
철도차량의 대차는 열차 주행을 위한 핵심적인 장치이다. 철도차량의 대차에서 피로결함은 운행 중 기대되지 않거나 과도한 하중, 용접결함, 재료 결함 등의 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다. 철도차량의 사고를 방지하기 위해서 차체-대차연결부의 손상을 검출하고 발생 결함에 대한 정확한 평가가 요구된다. 이러한 철도차량의 차체-대차 연결부는 초음파 비파괴 검사를 통하여 건전성을 확보하고 있으나 결함 발생에 대한 학습기법을 이용한 판정방법이 필요하다. 최근 미세한 결함이나 유사한 결함을 높은 인식율로 검출하기 위하여 딥러닝 기법에 관한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 철도차량의 차체-대차 연결부의 결함 검출능력을 위하여 용접부의 인공결함 시편에 대하여 데이터베이스 구축하였으며. 웨지형 초음파 센서를 이용하여 차체-대차 연결부에 대한 비파괴 검사를 수행하였다. 부가적으로 인적오류를 최소화하기 위하여 결함판단 학습기법인 합성곱 신경망기법(Convolutional Neural Network)을 적용하였다. 그 결과 합성곱 신경망기법 기법을 이용하여 철도차량의 차체-대차 연결 용접부의 균열을 99.98%이상 균열성 결함으로 판별할 수 있었으며 철도차량 차체-대차 연결부의 비파괴검사시 본 연구의 기술이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
교통 혼잡 증가와 사고 발생, 환경오염 등의 문제 해결 방안으로 대중교통으로의 수요 유도를 고려할 수 있다. 하지만 도시철도는 대중교통의 또 다른 수단인 버스와 비교하여 볼 때 정시성 및 대량수송 등의 장점을 갖고있음에도 불구하고 막대한 초기투자비용과 부채의 상환 등으로 인한 적자 상태는 도시철도 서비스의 질을 향상시키기 위하여 해결해야 할 과제로 남아있다. 비용함수의 작성은 효율성 있는 사업의 운영을 위한 한 방법으로, 사업의 운영상태를 파악하고 해결점을 모색할 수 있는 수단이 된다. 열차운행비용함수는 수송인원, 수송수입 등과 같이 열차운행으로 인해 산출된 결과(실적변수)와 열차 운행에 투입된 총비용간의 관계를 함수로 표현한 것으로, 함수 작성을 통해 도시철도 산업의 비용구조 뿐만 아니라, 도시철도 서비스로 인한 실적과 소요된 총비용간의 관계를 파악할 수 있게 된다. 본 연구에서는 그 동안 체계적인 접근이 이루어지지 알았던 서울, 인천, 부산, 대구의 도시철도 운행비용함수를 정립하여 각 기관의 운행비용의 단위비용을 파악하고 규모의 경제 존재 여부를 확인하였다. 총비용발생에 영향을 미치는 실적변수로는 수송인원과 노선-km, 열차-km, 그리고 전체수입을 고려하였다. 각 기관의 운행비용함수를 정립하여 단위비용을 산출한 결과 수송인원 및 전체수입의 단위비용은 서울지하철공사가, 노선-km 및 열차-천km는 서울도시철도공사가 가장 낮은 것으로 나타났으며, 각 기관 모두에서 열차-천km에 대한 규모의 경제가 존재하는 것으로 나타났다.
도시 철도는 도시 광역권 교통수단으로, 주요 노선들이 만나는 환승역사의 경우, 역사내 보행 통행시 극심한 혼잡을 야기하며, 승강장 내 교통약자를 포함한 이용객들의 안전사고 위험이 높게 나타난다. 반영구적 도시교통 기반시설로의 도시철도역사는 초기 건설 당시 장기 이용 수요 예측을 실시하지만, 향후 신설 노선 및 환승(예정)역을 정확히 파악할 수 없고 건설완료 이후 토지이용계획이 급변할 경우, 예측 수요와 실제 수요는 상이하게 나타날 수 있으며, 확장이 제한적이고 대규모 추가공사 비용이 요구되기 때문에 도시철도 역사가 지닌 물리적 특성 및 이용자 요구에 따라 효율적인 개선이 필요하다. 본 연구에서는 도시철도역사 구조, 이동 동선 등 물리적 요소와 시시각각 변하는 도시철도 내 이용수요 등 변수를 고려하여 다양한 시나리오에 대한 효과분석이 가능한 도시철도역사 평가용 시뮬레이터 핵심 모형을 소개하고, 해당 시뮬레이터를 활용하여, 사당역 대피 시나리오를 분석하였다. 분석결과, 시뮬레이터 활용하여 유사상황 발생시 입체 공간 상에서 다양한 조건을 고려한 다수의 대피 경로 탐색이 용이하였으며, 사당역의 경우, 대피경로 정보제공을 통해 기존 대비 약 60% 대피시간을 절감할 수 있는 것으로 분석되었다.
본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.
가스배관, 상수관, 송유관 등의 지중 매설배관이 직류 전기철도와 인접해 있는 경우, 전기철도 시스템의 귀선 회로로 사용되는 레일에서 누설되는 표유전류에 의해 이들 금속배관에는 전기적 부식, 즉 전식이 발생할 수 있다. 전식에 의한 집중 부식은 전기방식으로 보호되는 배관에 있어서도 지속적인 재료의 열화와 이에 따른 파손을 일으킬 수 있어 대형사고로 발전할 소지를 가지고 있다. 국내에서는 이러한 표유전류에 대한 대책으로 배관과 레일을 전기적으로 접속하는 배류법이 적용되고 있는데 특히 가스배관을 중심으로 한 강제배류법의 급속한 증가에 의해 간섭문제가 매우 복잡해지고 있다. 본 논문에서는 직류전기철도시스템과 매설배관 사이의 전기적 간섭 문제를 서울과 부산 지역에서 수행한 현장 실태조사의 결과를 통해 살펴본다.
전차선과 팬터그래프는 전기철도차량에 전력을 공급하기 위해 사용된다. 전기철도차량 운행 시 전차선과 팬터그래프 사이의 불안정한 접촉에 의하여 아크가 발생하며 이는 고장 및 사고의 원인이 된다. 따라서 아크를 검출하고 전차선 유지보수를 위한 아크 검측 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 전차선 아크 검측 시스템의 개발에 관하여 기술하였다. 아크는 광 검출기를 이용하여 간접 측정하며 가선 전압/전류, 전차선의 높이, 주행속도, 발생위치와 온/습도를 동영상과 함께 저장한다. 개발된 시스템은 서울-동대구간 하행선에서 시험 검측하고 평가하였다. 실험 결과, 아크 발생 및 강도는 가신 전압/전류, 팬터그래프의 높이, 속도에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 철도 화재 시 구난역에서의 화재 연기의 거동을 파악하기 위하여 상용코드를 사용하여 수치해석 하였다. 화원의 모사와 화재로 인한 생성물의 거동을 예측하기 위해 stoichiometric상태에서 연료 소모량에 따른 연소생성물의 생성률과 산소 소모율을 VHS 모델에 적용하고 종의 보존 방정식을 해석하는 HVHS 모델을 이용하였다. 해석결과 화재 연기는 온도에 따른 밀도 차에 의해 터널의 천장을 따라 이동 하였으며 열원으로부터 멀어지면서 하강하는 형태를 확인 할 수 있었다. 또한 터널 내 공기는 화원으로 집중되었으며 비사고 터널과 사고 터널의 압력 차에 의해 화재연기는 별다른 환기 시스템 없이도 비사고 터널로 유입되지 않았다.
본 논문의 전기철도의 AT급전방식에서 통신선에 미치는 유도장해에 관하여 컴토하엿다. 전기철도에서 통신선에 대한 유도장애는 상시 유도전압과 고장시 이상유도전압 및 잡음유도전압이 있다. 이 논문은 AT급전방식에서 통신선에 미치는 유도전압을 계산하는 앨고리즘을 도출하였으며 급전선 지락 사고시에 지락전류 계산 알고리즘을 유도하였다. 이 유도된 알고리즘을 이용하여 컴퓨터나 프로그램 팩키지화 하였다. 이 개발된 컴퓨터 프로그램 팩키지는 모의 시스템에 적용하여 그 타당성을 검증하였으며 AT급전방식에서 통신선에 대한 적절한 보호대책을 제시 및 평가할 수 있도록 하였다. 이 팩키지 프로그램은 전기철도 부설시 또는 통신선을 전기철도에 인접하여 가설시 적절한 보호대책을 평가 할 수 있으므로 아주 유용하게 이용되리라 기대된다.
본 논문에서는 국내철도차량안전기준의 충돌안전 요구사항을 만족하는 동력 분산형 고속전철의 충돌안전도 개념설계에 대하여 연구하였다. 국내안전기준에는 36km/h 열차 대 열차 충돌, 15ton 변형체 장애물과 110km/h 충돌 등 2가지 중충돌 사고에 대한 충돌안전성능을 요구한다. 한국형 분산형 차세대고속열차는 17ton 축중의 동력집중형 KTX와 달리 13ton 축중을 가지는 2TC-6M로 구성된다. 이론적 수치적 해석을 통하여 주요 압괴구조 및 부품의 평균압괴하중과 변형량을 에너지 흡수 관점에서 충돌안전도 개념설계안으로 도출하였다. 도출된 개념 설계안은 1차원 막대-스프링-댐퍼-질량 동역학 시뮬레이션 결과로부터 국내 충돌안전기준을 잘 만족시킬 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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