Enhanced machine reliability has dramatically reduced the rate and number of railway accidents but for further reduction human error should be considered together that accounts for about 20% of the accidents. Therefore, the objective of this study was to suggest a new taxonomy of performance shaping factors (PSFs) that could be utilized to identify the causes of a human error associated with railway accidents. Four categories of human factor, task factor, environment factor, and organization factor and 14 sub-categories of physical state, psychological state, knowledge/experience/ability, information/communication, regulation/procedure, specific character of task, infrastructure, device/MMI, working environment, external environment, education, direction/management, system/atmosphere, and welfare/opportunity along with 131 specific factors was suggested by carefully reviewing 8 representative published taxonomy of Casualty Analysis Methodology for Maritime Operations (CASMET), Cognitive Reliability and Error Analysis Method (CREAM), Human Factors Analysis and Classification System (HFACS), Integrated Safety Investigation Methodology (ISIM), Korea-Human Performance Enhancement System (K-HPES), Rail safety and Standards Board (RSSB), $TapRoot^{(R)}$, and Technique for Retrospective and Predictive Analysis of Cognitive Errors (TRACEr). Then these were applied to the case of the railway accident occurred between Komo and Kyungsan stations in 2003 for verification. Both cause decision chart and why-because tree were developed and modified to aid the analyst to find causal factors from the suggested taxonomy. The taxonomy was well suited so that eight causes were found to explain the driver's error in the accident. The taxonomy of PSFs suggested in this study could cover from latent factors to direct causes of human errors related with railway accidents with systematic categorization.
도심지의 공간을 대부분 차지하고 있는 건물의 높이는 지상의 기준점으로 부터의 상대적인 수직거리로 산정하여 3차원의 정보이다. 그러나 지형도의 등고선으로는 알 수 없는 높이이므로 도심지의 스카이 라인이나 건물의 높이 등은 지도에 누락되어 실제적으로 도시계획과 공간 정보를 구축하기 위하여 별도의 측량을 실시하여야 한다. LIDAR는 레이저 스캐너를 항공기에 장착하여 레이저 펄스를 지표면에 주사하고 반사된 레이저 펄스의 도달 시간을 관측함으로써 반사 지점의 공간위치 좌표를 계산해 지표면에 대한 정보를 추출하는 측량기법으로 최근 새로운 지형정보 획득수단으로 부각되고 있다. 이러한 레이저 스캐닝은 센서와 지표면까지의 거리 및 방향을 관측하여 지표면 상의 표고점에 대한 3차원 좌표를 결정한다. 따라서 본 연구에서는 도심공간의 빌딩 및 지형지물에 관한 고밀도의 LiDAR 데이터를 수집하여 건물 중심을 설정하여 건물경계를 추출하여 3차원의 도심 빌딩을 보다 정확하게 생성할 수 있도록 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3858-3874
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2021
As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.
항해사의 업무수행도 감소는 해양사고 발생의 주요 원인 중의 하나로 자주 언급되고 있다. 인터뷰와 항해 기록 분석을 통한 선원의 작업시간 분석에 대한 연구는 일부를 수행되었으나, 작업부하, 작업교대, 스트레스, 수면 등이 선원의 인지능력에 미치는 영향을 분석한 사례 매우 한정적이다. 항공, 철도와 같은 다른 운송 산업에서는 승무원의 근무 패턴을 관리하기 위한 피로관리 도구를 개발하고 있고 있는데, 이러한 도구들은 선원, 항해사 및 육상관리자의 효율적인 근무일정을 계획하는데 도움을 줄 수 있다. 따라서 본 연구에서는 항해사의 인지능력을 평가하기 위해, 해상 충돌상황에서의 종합적 대응능력을 평가할 수 있는 소프트웨어 프로그램을 개발하였다. 항해 전문가를 대상으로 한 실험을 통하여, 평가기준을 개발하였으며, 실습 항해사를 대상으로 하여 시스템에 대한 검증이 이루어졌다. 본 시스템은 선박운항 시 충돌사고를 회피하기 위한 항해사의 인지능력을 평가할 수 있으므로, 당직 전 혹은 승선 전에 짧은 시간 동안의 평가를 통하여 항해사의 전반적 인지능력을 평가하고, 이 결과를 항해사에게 경고메시지 형태로 전달할 수 있다.
원격탐사 LiDAR 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 기존의 이미 취득한 2차원적인 평면사진을 지상기준점에 의하여 정밀기하보정을 하여 얻은 사진영상자료를 이용하여 3차원 공간정보로 구성하기 위해서는 동일지역에 대한 수준 측량결과인 높이 데이터를 매칭 하였다. 즉 항공기에 탑재한 LiDAR 의하여 모든 대상지에 대한 지형지물의 고밀도의 높이 값을 획득하여 위치보정 작업 후에 3-D로 매칭할 수는 방법을 연구하여 실험하도록 하였다. 이것은 지형도가 제공할 수 없는 지형도의 평균높이를 산출하여 3차원의 공간지형을 다양한 시점에서 투영시킬 수 있어 조감도 뿐 아니라 필요한 측정치를 산출할 수 있도록 하였다. 이번 연구에서는 항공사진의 지형의 표고 값을 레이져 데이터와의 중첩기법을 이용하여 원하는 계획노선에 대한 투시도 및 토공량 산정 등의 단면을 도형화하여 비교하여 국토 지형공간정보 수집 및 편집에서 다양한 활용이 가능하도록 하였다. 그 결과, 원격탐사 LiDAR 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭 할 수 있는 수치지도 벡터와의 통합 및 전환으로 U-city에서의 3차원 공간에서 지형모델의 생성과 다양한 활용을 제시하였다.
3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 국내 운행하고 있는 국토 및 도시지역의 지형공간정보를 가장 정밀하게 촬영하기 위하여 항공기에 고해상도 디지털 지상촬영 카메라를 탑재하여 원하는 지역에 대한 항공사진 촬영을 실시하여 지상의 기준점에 맞도록 기하보정을 실시하고, 각 지형에 수직대응 방향으로의 조건식을 적용한 정사보정작업을 거쳐 정확한 지도영상을 작성하였다. 지형공간위의 다양한 지형정보를 직접 혹은 간접으로 수집하여 데이터베이스화하기 위한 정확한 초기 공간 자료의 수집, 저장, 편집, 조작 및 응용기술의 데이터베이스 구축은 도시 및 지역 계획 및 설계뿐만 아니라 관련 미래의 공간콘텐츠 구성을 위한 유비쿼터스 정보통신에서 크게 활용할 수 있을 것이다.
3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 지리정보 기반의 2차원적인 지도정보와 시설정보를 3차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 2 무시되기 쉬우므로, 레이저 측량기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 이번 연구에서는 연구대상지역에 대한 3차원의 공간정보를 수집하기 위하여 먼저 등고선을 이용한 기존의 방법으로 DEM 생성 후에 3차원 조감도를 가 방향에서 바라볼 수 있도록 지형에 대한 수치 표고모델을 생성하여 3차원 지형을 모습을 입체적으로 표현하도록 하고, 항공사진의 지형의 표고 값을 레이져 데이터와의 중첩기법을 이용하여 원하는 구간에 대한 투시도 및 토공량 산정 등의 단면을 도형화하여 비교할 수 있도록 하여 3차원 지형공간정보의 U-city에서의 다양한 활용기법을 제시하였다.
LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology)는 항만 자동화를 위한 컨테이너 터미널용 수평 이송 장치이며, rail과 shuttle car(mover)에 부착된 stator module로 구성된 PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor)에 의해 구동된다. 본 논문은 inner beam과 outer beam의 높이비가 LMTT용 shuttle car의 frame 강도 및 강성에 미치는 영향을 살펴보았다. 설계변수는 inner beam의 단면형상 및 높이비로 설정하였으며, 유한요소해석을 통하여 설계변수가 frame의 강도 및 강성에 미치는 영향을 살펴보았다.
최근 각국 정부에서는 사물인터넷 (IoT) 에 대한 산업 육성에 힘을 쓰고 있으며, 이런 정책적 흐름와는 병렬적으로 각 산업계에서는 IoT 개념을 활용하여 기존의 서비스를 업그레이드 하거나 새로운 서비스를 제공할 수 있는 시스템 개발에 박차를 가하고 있다. 철도에서도 마찬가지로 이런 접근이 한국철도시설공단을 비롯하여 많은 기관에서 시도를 하고 있으며, 이런 개념이 잘 정립이 되고 철도에 적용되었을 때 기대효과가 상당히 클 것으로 기대하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 IoT 실현의 핵심 기술인 IoT 플랫폼 기술에 대한 개념을 파악하고, 이를 통해 철도에 IoT 플랫폼 기술이 적용되기 위한 기술적 요구사항을 도출해보도록 한다.
궤도틀림은 열차의 주행안전 및 승차감에 미치는 영향이 크고, 소음 진동의 주요원인으로 작용한다. 따라서 현장에서 발생하는 궤도의 틀림을 체계적으로 분석함으로써 이를 저감할 수 있도록 차량운행 조건과 선로선형 및 궤도구조를 설계하는 것은 중요한 과제이다. 현재 국내에서 EM-120에 의해 검측된 틀림 데이터는 매우 불규칙적인 형태를 나타내며 데이터 분석 시 다양한 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 궤도의 효율적인 유지관리를 위해 검측된 틀림데이터의 효율적인 처리 기법을 개발하고, 정제된 데이터를 이용해 선로를 구성하고 있는 이음매, 도상, 노반, 체결구 등의 요소를 고려하여 레일 궤도 틀림의 진전 정도를 정량화 하였다. 또한 축적된 검측 데이터로부터 궤도의 건전도를 평가할 수 있는 방법을 정립하고 잔존수명을 예측하여 효율적 유지관리를 실현하기 위하여 검측 데이터의 확률론적 수명 산정 기법 개발 및 데이터를 이용한 구간 특성에 따른 궤도틀림 표준편차의 틀림 진전 정도에 대한 통계 및 확률적 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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