• 전자공학회논문지SC
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• 제48권3호
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• pp.60-66
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• 2011

지하공간에서의 $PM_{10}$ 농도는 지하철 승객의 건강을 위해서 항상 모니터링되어야 한다. 서울메트로와 서울도시철도공사는 몇몇 공기 오염물질을 주기적으로 측정하고 있다. 본 논문에서는 지하철 역사의 $PM_{10}$ 농도를 연속해서 측정하기 위해, 선형회귀분석법을 이용하여 광산란식 미세먼지측정기의 성능을 향상시키고자 하였다. 이와 더불어, $PM_{10}$, CO/$CO_2$. 습도, 온도 등을 화면에 표시하고 기록하기 위해 USN 모니터링 시스템을 구축하였다. 이들 측정된 센서 데이터를 전송하고 받기 위해 2.4GHz 지그비, 424MHz 무선통신, 그리고 CDMA M2M 기법 등을 적용하여 그 성능을 평가하고 지하철에 가장 적합한 무선통신 방식이 무엇인지 실험을 통해 확인하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.482-490
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• 2017

본 연구는 사고심각도 분류 및 예측을 위한 철도사고조사 통계기법에 관한 연구이다. 그동안의 선형 회귀분석은 사고 심각도 분석에 어려움이 있었으나 로지스틱회귀분석은 이를 보완할 수 있었다. 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀분석을 활용, 서울지하철(5~8호선) 역사 내 전도사고 중 에스컬레이터 전도사고 발생에 영향을 주는 사고예측 모형 변수는 사고자 연령, 음주여부, 사고 당시상황 및 행동, 핸드레일 잡음 여부였다. 분석의 정확도는 76.7%로 설명되었고 분석방법 결과에 따르면 정확도와 유의수준 측에서 로지스틱회귀분석 방법이 도시철도 사상사고 예측모형을 개발하는데 유용한 데이터마이닝 기법으로 판단된다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.655-661
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• 2020

본 연구에서는 도시철도 지하구조물을 대상으로 동일위치에서의 콘크리트 코어채취 압축강도와 비파괴시험 반발경도를 측정하여 반발경도 범위별 추정식을 도출하고 반발경도 구간별 실측 콘크리트 코어강도와의 비교를 통해 범위에 따른 추정 압축강도의 적정성을 확인하였다. 연구결과, 가우시안 확률밀도 함수를 이용하여 산출한 반발경도 범위별 평균 압축강도의 선형회귀분석 결과(대표 압축강도 추정식)와 반발경도 범위별 추정식은 실측 콘크리트 코어압축강도 실험결과와 약 3% 이내로 잘 일치하는 것으로 나타났다. 본 연구의 반발경도 범위별 압축강도 추정결과는 추정 압축강도의 오차를 줄이고 높은 신뢰수준을 확보할 수 있을 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 반발경도 측정결과를 이용한 확률적 통계분석결과는 추정식에 따라 상대적으로 편차가 크게 나타나는 반발경도와 콘크리트 압축강도간의 상관관계의 신뢰수준을 확보하는 데에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제23권3호
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• pp.245-259
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• 2020

Tunnels have become an indispensable part of metro cities. Blast resistance design of tunnel has attracted the attention of researchers due to numerous implosion event. Present paper deals with the non-linear finite element analysis of rock tunnel having shear zone subjected to internal blast loading. Abaqus Explicit schemes in finite element has been used for the simulation of internal blast event. Structural discontinuity i.e., shear zone has been assumed passing the tunnel cross-section in the vertical direction and consist of Highly Weathered Granite medium surrounding the tunnel. Mohr-Coulomb constitutive material model has been considered for modelling the Highly Weathered Granite and the shear zone material. Concrete Damage Plasticity (CDP), Johnson-Cook (J-C), Jones-Wilkins-Lee (JWL) equation of state models are used for concrete, steel reinforcement and Trinitrotoluene (TNT) simulation respectively. The Coupled-Eulerian-Lagrangian (CEL) method of modelling for TNT explosive and air inside the tunnel has been adopted in this study. The CEL method incorporates the large deformations for which the traditional finite element analysis cannot be used. Shear zone orientations of 0°, 15°, 30°, 45°, 60°, 75° and 90°, with respect to the tunnel axis are considered to see their effect. It has been concluded that 60° orientation of shear zone presents the most critical situation.

• 한국철도학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.267-275
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• 2009

Max-Plus 대수란, 선형 대수(linear algebra)에서의 더하기(addition) 연산과 곱하기(multiplication)연산을 최대값(maximization), 더하기(addition)로 각각 대체한 비선형 시스템을 말한다. Max-Plus 대수는 전통적인 의미의 선형 대수에서 다뤄지는 고유값(eigenvalue), 고유벡터(eigenvector), 안전성(stability) 등의 개념이 Max-Plus 대수에서도 그대로 적용되고, 그것의 의미 또한 실제 시스템의 다양한 해석을 가능케 하고 있어, 최대값 연산과 더하기 연산으로 이루어진 이산 사건 시스템(discrete event system)을 분석할 수 있는 유용한 도구가 된다. 이러한 이산 사건 시스템의 대표적인 예가 바로 환승을 고려한 열차 스케줄이다. 현재 수도권에는 1호선${\sim}$8호선, 인천 1호선, 분당선, 중앙선 등 11개 노선의 도시 철도가 운영되고 있다. 각 노선들은 서울 Metro, 서울도시철도공사, KORAIL 등 서로 다른 운영사에 의해 운영되고 있어서 각 노선의 스케줄 또한 노선간의 환승을 고려하지 않은 채 독립적으로 작성되고 있는 실정이다. 이러한 독립적인 열차 스케줄은 승객들의 긴 환승시간으로 이어진다. 본 연구에서는 Max-flus대수 방법론에 대한 자세한 설명을 기초로 1호선과 2호선, 4호선의 주요 환승역인 사당역과 신도림역, 시청역, 동대문역을 중심으로 Max-Plus 대수 방법론의 적용 가능성을 검토해 보았다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.111-128
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• 2019

지하철은 많은 승객들을 원거리까지 안전하고, 신속 정확하게 원하는 지점으로 대량 수송할 수 있는 친환경적인 교통수단이다. 지하철의 공익성을 증대시키기 위해서는 정확한 승객 수요 예측이 이루어져야 한다. 본 연구는 정확한 지하철 수요예측을 위하여, 군집분석을 통해 서울시 1-9호선 지하철역들을 군집화 하였다. 그 후, 전체 역과 각 군집 별 최종 예측 모형을 제시하였다. 군집화 결과, 294개의 역이 3개로 군집화 되었으며 그룹 1은 상공업지구, 그룹 2는 주상복합지구, 그룹 3은 주거지구가 중심이 되는 역들로 나타났다. 그 후 각 군집 별로 다양한 데이터 마이닝 기법을 이용해 지하철 승차인원 예측 모형을 제시하고, 수요 예측에 중요한 영향을 미치는 요인들을 도출하였다. 그리고 최종 모형을 바탕으로 2018년 10월에 개통될 서울시 9호선 3단계 연장역인 8개 신설역의 3개월 수요를 예측하였다. 8개 신설역의 월평균 시간당 평균 승차인원은 약 241에서 452명, 월평균 시간당 최대 승차인원은 약 969에서 1,515명으로 추정되었다. 본 분석의 최종 모형을 활용한 신설역의 지하철 수요 예측은 대중교통 정책 결정을 위한 기초자료로 활용되어 효율적인 지하철 운영 방안 수립에 기여할 수 있을 것이다.