• 대한안전경영과학회지
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• 제16권2호
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• pp.11-18
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• 2014

Advanced Safety Management System(SMS) of Korea Railroad Corporation for risk management should be established applying contents-centered domestic standard according to Railway Safety Act and process-centered international standards suggested by Lloyd's Register Company. Besides, laws, regulations, guidelines and manuals which are optimized for each sector should be systematically integrated to strengthen the consistency of SMS of KORAIL. New safety regulations and guidelines for safety management/train operations/maintenance should be established according to the safety policy of KORAIL to boost effective field work by regulations, guidelines, manuals, etc. The advanced Safety Management System will lead KORAIL as a competent global enterprise with its boosted reputation in the international railway market.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.703-712
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• 2017

철도는 인터페이스 산업으로 철도차량 선로 관제 등이 유기적으로 맞물려야 움직일 수 있다. 이를 정상적으로 운영하기 위해서는 많은 유지보수 활동이 필요한데 이러한 활동과정에서 발생하는 데이터들은 각 분야별로 관리하고 있어 업무특성에 따라 위치, 시간 등 기준 데이터가 각각 상이하여 시 공간 기반의 통합 분석을 할 수 없는 실정이다. 각 분야별로 상이한 데이터를 통합 분석하기 위해서는 데이터마이닝 기법을 통해 유의미한 정보를 추출하여 분석하는데, 이러한 분석을 위해서는 데이터 유형의 상호관련성을 인지하기 위한 기준정보의 추출과 매핑이 반드시 필요하다. 본 연구는 서로 다른 분야에서 발생하는 안전과 관련된 데이터에 대한 매핑 툴 선정과 결과에 대하여 검증을 수행하고자 한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권1호
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• pp.57-64
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• 2017

In order to reduce damages to major railroad components, which have the potential to cause interruptions to railroad services and safety accidents and to generate unnecessary maintenance costs, the development of rolling stock maintenance technology is switching from preventive maintenance based on the inspection period to predictive maintenance technology, led by advanced countries. Furthermore, to enhance trust in accordance with the speedup of system and reduce maintenances cost simultaneously, the demand for fault diagnosis and prognostic health management technology is increasing. The objective of this paper is to propose a highly reliable learning model using various machine learning algorithms that can be applied to critical rolling stock components. This paper presents a model for railway rolling stock component fault diagnosis and conducts a mechanical failure diagnosis of motor components by applying the machine learning technique in order to ensure efficient maintenance support along with a data preprocessing plan for component fault diagnosis. This paper first defines a failure diagnosis model for rolling stock components. Function-based algorithms ANFIS and SMO were used as machine learning techniques for generating the failure diagnosis model. Two tree-based algorithms, RadomForest and CART, were also employed. In order to evaluate the performance of the algorithms to be used for diagnosing failures in motors as a critical railroad component, an experiment was carried out on 2 data sets with different classes (includes 6 classes and 3 class levels). According to the results of the experiment, the random forest algorithm, a tree-based machine learning technique, showed the best performance.

• 한국철도학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.482-491
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• 2013

현재 운영 중인 광역철도 승차권은 교통카드와 정기권 등으로 매우 제한되어 있어, 소비자 선택에 한계가 있으며, 소비자 수요의 다양성을 고려한 승차권 제도 도입이 필요한 실정이다. 이에 외국 주요도시에서 사용 중인 다양한 승차권 제도 운영을 분석하여 우리나라 수도권 광역철도 승차권 제도가 보다 효율적으로 운영되는 방안을 제시하였다. 주요내용으로는 대중교통 이용 촉진 및 비용부담 감소, 수익증대의 효과로 이어질 수 있도록 하여 외국에서 일반화되어 있는 1일권 승차권, 승용차 출퇴근자의 승객과 승차인원 증대를 위한 출퇴근권 및 경춘선 등에 서비스가 공급대비 수요가 부족한 경우에 한해 왕복 여행객에 대한 특별할인 왕복승차권 제도 도입을 제안하였다.