정된 예산으로 철도선로시설을 개선하고자 할 때 사용할 수 있는 효과적인 예산배분 방법 중 하나는 가장 노후도가 심각한 선로구간부터 우선적으로 예산을 투입하는 것이다. 본 논문에서는 예산배분에 사용할 수 있는 선로구간 노후도 평가방법을 제시한다. 선로구간의 노후도는 궤도, 분기기, 노반, 교량, 터널 등 요소 시설물의 노후도로 결정되며 궤도의 선형 또한 선로구간 노후도에 영향을 준다. 본 논문에서 제시하는 노후도 평가 방법은 각 요소의 노후도 점수에 AHP로 구한 요소 가중치를 반영하여 선로구간 노후도 점수를 구하는 것이다.
철도선로구간의 노후도는 궤도, 노반, 교량, 터널 등 요소시설의 노후도로 결정되며 궤도의 선형 또한 선로구간 노후도에 영향을 준다. 본 논문에서는 계층구조분석(analytic hierarchy process: AHP)과 자료포락분석(data envelopment analysis: DEA)을 활용하여 선로구간의 노후도를 평가하는 방법을 제시한다. AHP는 다수의 전문가들이 평가하는 각 요소시설의 중요도를 체계적으로 파악할 수 있도록 해준다. 요소시설에 대한 중요도는 전문가에 따라 달라질 수 있다. DEA는 선로구간 요소시설의 중요도 가중치 범위를 체계적으로 반영하여 선로구간의 노후도를 평가할 수 있도록 해준다.
철도차량의 동력원은 화석연료를 사용하던 디젤차량에서 최근 고속전철 및 도시철도차량, 경량전철 등 전기를 주 동력원으로 사용되고 있다. 철도차량에 전기를 공급하는 시스템은 일반적으로 개활지 등 지상구간에 적용되고 있는 가공전차선 방식과 지하구간, 터널 등에 적용되고 있는 강체가선방식 그리고 경량전철 등에 채용되고 있는 제 3궤조방식이 있다. 최근에는 일반적으로 지하구간의 가선시스템에 적용되던 T-Bar방식의 강체가선 방식에서 탈피하여 고속주행이 가능한 R-Bar방식의 강체가선 방식에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 최근까지 지하구간의 터널구조에서 강체전차선로를 급전시스템으로 채택할 경우 열차의 최고속도는 국내의 경우 90km/h, 국외의 경우 160km/h를 넘지 못하는 실정이었다. 그러나 이를 극복한 제품이 개발되어 열차운행 최고속도를 200~250km/h까지 향상시킬 수 있게 되었다. 본 논문에서는 최근 설계속도 250km/h 급 R-bar방식 강체전차선로 인터페이스를 위한 이선현상 모의 시뮬레이터 개념 설계에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 집전성능과 관계가 있는 전기철도차량 이선현상 요인 및 영향 분석하였으며 강체전차선로 운행에 따른 이선 등으로 인한 영향을 고찰하기 위해 이선 현상 모의 시뮬레이터 개념 설계에 대한 연구를 수행하였다.
본 연구는 대표적 선로용량 부족구간인 경부선 서울~금천구청 구간을 분석대상으로 열차운행횟수에 따른 열차 지연도착 발생확률을 추정하고, 이를 통해 정시성 개선 편익을 반영할 수 있는 방안을 마련하였다. 코레일의 열차운행자료를 기초로 연도별/월별/시간대별 지체발생수준을 분석하였고, 고속 및 일반열차의 열차운행횟수에 따른 지연발생확률을 선형회귀분석으로 모형화하였다. 분석결과, 해당구간 지연발생확률에 일반열차 운행횟수가 고속열차 운행횟수 보다 1.4~2.8배 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 기초로 정시성 개선 편익의 산정방법론을 제시하였고, 실제 서울~금천구청간 선로용량 확충사업에 대하여 사례분석을 수행한 결과, 연간 42~45억원 규모의 편익이 발생하는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 선로용량 부족구간에 대한 용량확충사업의 편익과 경제적 타당성을 제고시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 고정폐색구간에서 차량운전 특성과 속도패턴이 다양한 다종의 열차들이 동일선로에서 복합되어 고밀도 운행을 위한 방법으로, 신호현시에 대한 제반정보를 차상으로 전송 받아 기관실 신호표시반에 신호를 현시 하는 차상신호방식(Cab Signalling System)중에서, 선행열차의 위치, 선로조건 등 지상의 상태정보를 후속열차가 수신하여 열차 자신의 제동특성 등 차량정보와 비교 분석하여 제동거리를 계산하는 distance to go 방식으로 열차운전속도를 제어하는 ATP (Automatic Train Protection) 시스템을 제안하였다. 폐색구간별 고정된 신호속도단계가 부여되는 ATC(Automatic Train Control) 시스템에서는 운행패턴이 같은 단일차종의 열차만 운행하는 구간에서는 일정속도에 의한 폐색구간 분할로 구간내 distance to go 신호체계가 이루어지지만, 차종과 속도패턴이 서로 상이한 복합열차들의 운행구간에서는 안전거리 확보를 위하여 저속열차의 제동거리를 기준으로 폐색구간 분할 및 속도결정이 이루어지므로 ATP 방식보다 운행효율이 다소 떨어짐을 알 수 있었다. 이를 차량특성과 속도패턴이 다른 3개의 열차를 모델로 하여 열차별 감속도에 의한 제동특성을 ATC와 ATP 신호제어체계에 접목시켜 시뮬레이션을 하였다.
지상 신호에 의해 주어진 열차 제어 시스템이 열차속도의 증가 및 안전성의 향상을 위해 차상 신호로 변화됨에 따라 안전도 및 신뢰도의 개발이 더욱 중요하게 취급됨으로서 실시간 열차 제어를 필요로 한다. 그 결과, 궤도회로는 첨단 기술의 접목이 점점 더 어려워짐에 따라 열차의 폐색 구간 점유 및 선로 파손 검출 등의 역할로 주 기능이 분리되고 있으며, 차상신호를 사용한 기존선의 경우에는 선로 파손의 검출이 일부구간에만 궤도회로를 사용하여 실행될 전망이다. 본 논고에서는 이와 같은 열차 제어 시스템의 변환 과정에 따라 주어진 유럽의 차상 신호 시스템 개발 동향에 대해 중점적으로 취급한다.(중략)
본 논문에서는 국내 고속철도 차량 즉, 경부고속철도를 운행하는 KTX, KTX산천 그리고 현재 개발중인 HEMU400x을 대상으로 운행속도 및 운행패턴에 따른 열차 소비전력을 분석하였다. 이를 위해, 선로조건을 고려한 차량의 운전속도 조건과 운행시간,소비전력 등을 예측하기 위한 TPS(Train Performance Simulation)프로그램을 이용하였다. 열차운행 시뮬레이션을 수행하기 위해선 차량, 선로, 속도의 기본 데이터를 필요로 한다. 차량에 대한 데이터는 차량의 최고속도, 제동성능, 견인력 등의 기본 성능과 열차편성에 따른 중량, 길이, 동력차량형식, 열차주행저항등에 대한 제원을 요한다. 선로데이터는 운행시간 예측을 대상으로 하는 선로에 대한 거리별 구배 및 선형, 정거장 위치 및 정차시간에 대한 데이터이다. 속도조건은 구배 및 곡선에 대한 선로제한속도로, 선로데이터와 연계하여 각 선로위치별 차량의 제한속도로 이용된다. 본 논문에서는 경부고속철도 구간에서 운행하는 고속차량 3가지를 대상으로 증속에 따른 전력소모량을 비교하였다.
본 논문은 경부선 서울$\sim$시흥구간의 선로용량 향상을 위하여 경부고속철도에서 적용된(1)(2)(3)(5)(6) 방법으로 신호체계 및 폐색구간을 재설정 하였다. 경부선 서울$\sim$시흥 구간 현재의 데이터와 새로이 설정된 데이터를 시뮬레이션 한 결과 운전시격이 상선의 경우 현재 238초에서 192초로 하선의 경우 226초에서 179초로 향상되어 선로용량이 하선 약 23.9%, 상선 약 26.2%가 향상됨을 보였다.
기존의 철도용량의 개념은 하루동안 최대한 통과시킬 수 있는 최대 열차 횟수를 기본으로 하여왔다. 그러나 이러한 단순한 최대횟수는 그 사용상의 여러 가지 제한사항을 가지고 있다. 최대열차 운행횟수는 열차의 속도, 신뢰성등과 같이 고려하여야 하며, 이러한 고려는 자연스럽게 서비스수준과 같은 과거철도에서는 구체적으로 고려하지 않던 새로운 용량에 대한 접근을 요구하게 된다. 2004년에 세계철도연맹(UIC)에서 제안한 철도용량 산정절차는 이러한 측면에서 많은 점을 시사하고 있다. 새로운 절차의 한국의 지역간 철도에의 적용가능성을 검토해 본다. 본 연구에서는 2006년 11월 새로 개편된 경부선, 호남선의 열차시간표를 이용하여, 문제가 되고 있는 서울역${\sim}$시흥역 구간에 대해 UIC에서 새롭게 제시한 선로용량의 개념을 OpenTrack을 이용한 시뮬레이션을 통해 적용해보고, 이에 따라 선로 용량 산정시 적용할 수 있는 MOE를 찾아내 서비스수준(LOS)을 결정할 수 있는 방안을 제시해보고자 한다.
본 연구에서는 모바일 레이저 스캐닝 데이터로부터 철도 선로탐지 및 선로모델 추출을 위한 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫째, 레이저 포인트로부터 잠재적인 철도 선로지역을 탐지하고, 초기 철도 선로궤적 방향을 추정한다. 둘째, 철도 선로에 관한 선 지식을 이용하여 첫번째 스트립에서 초기 선로위치를 결정한다. 여기서, 스트립은 국부 탐색공간을 나타내며 철도 선로궤적에 수직인 방향으로 정의된다. 마지막으로, 초기 선로위치에서 GMM-EM기반 분류방법을 통해 선로 포인트들을 탐지한 후 초기 선로 모델을 생성하고 스트립을 데이터 처리 기본단위로 하여 tracking by detection관점에서 연속적으로 선로모델을 생성하였다. 제안된 방법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 이전 스트립에서 생성된 선로 모델을 가이드 라인으로 다음 스트립에 전파되어 국부 탐색영역을 예측하여 선로 포인트를 탐지하는 하는데 있어서 처리 복잡성을 줄일 수 있었다. 둘째, 선로 포인트 탐지와 선로 모델링을 동시에 진행 함으로써 데이터 처리 시간을 최소화 할 수 있었다. 개발된 알고리즘은 C++ 프로그램 언어로 구현되었고 도시지역에서 MMS 측량을 통해 취득된 LiDAR 데이터(경부선 일부 구간)를 이용하여 성능 테스트를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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