This paper presents a method to optimize train radio communication network for train control (CBTC) or multimedia services. To determine the optimized distance between wayside radio stations in a radio communication network constructed along railway, radio frequency allocation and hand-over capability is studied in terms of radio communication cell coverage and roaming feasibility.
Korea Railway aims to be the most important public transportation for nationwide basic industries in 21st century. It is urgently necessary for us to construct economical railway network and to strengthen(strengthen) its competitive power in advance. In this paper the economical construction of railway network in Germany will be introduced. They lay emphasis on train speed and higher efficiency of railroad track.
철도 신호제어시스템은 철도의 선로변에 위치하면서 열차의 안전운행을 책임지는 매우 중대한 시스템이다. 이러한 신호제어장치들은 각자의 고유의 기능을 수행하면서 다른 제어장치들과 링크되어 하나의 신호제어시스템으로 구성되어진다. 요즘 철도신호시스템에 사용되는 각 장치들이 전자화되어감에 따라 철도신호장치들간 정보전송을 위한 네트워크에 대한 중요성이 증대되었다. 철도신호시스템과 같은 고신뢰성이 요구되는 시스템에서 실시간 요구조건과 신뢰도를 만족시킬 수 있는 네트워크 기술에 대한 필요성 또한 증대되고 있다. 가장 널리 쓰이는 기술인 이더넷은 프로토콜 자체의 랜덤 특성으로 인해 실시간 요구사항을 만족하지 못하였으나 최근 들어 스위치드 이더넷으로 진화하면서 산업용 제어시스템에 이더넷 기술이 적용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 스위치드 이더넷의 이론적 해석을 통해 철도신호시스템에 적용 가능성을 확인하였고, 네트워크에 결함발생 시 결함검지 및 회복 알고리즘이 포함된 높은 신뢰성을 가진 이더넷 기반 네트워크 알고리즘과 모의시험을 통한 그 성능을 분석하였다.
The railway has recently been expanded with the phase of the future transportation. Accordingly, using the new technologies such as smart devices and LTE-R, the needs for reducing operational costs and improving passenger services have emerged. To realize these needs, the government is pushing to build the dedicated wireless network for the railway systems. In this paper, the shunting route indicator was selected for this study because it has the best effect for the wireless system removed lots of wired cables. And the wireless shunting route indicator applied with LTE-R technology was developed to replace the current wired control system. The functional goal(the wireless control function applied LTE-R), the performance goal(less than 300ms for transferring the control information), and the reliability goal(over the 100,000 hours for MTBF) were set, and these goals were achieved and demonstrated through the test and validation.
This study develops a damage detection method based on neural networks. The performance of the method is numerically and experimentally verified using a three-story shear building model. The framework is mainly composed of two hierarchical stages to identify damage location and extent using artificial neural network (ANN). The normalized damage signature index, that is a normalized ratio of the changes in the natural frequency and mode shape caused by the damage, is used to identify the damage location. The modal parameters extracted from the numerically developed structure for multiple damage scenarios are used to train the ANN. The positive alarm from the first stage of damage detection activates the second stage of ANN to assess the damage extent. The difference in mode shape vectors between the intact and damaged structures is used to determine the extent of the related damage. The entire procedure is verified using laboratory experiments. The damage is artificially modeled by replacing the column element with a narrow section, and a stochastic subspace identification method is used to identify the modal parameters. The results verify that the proposed method can accurately detect the damage location and extent.
As civil infrastructure has continued to age worldwide, its structural integrity has been threatened owing to material deteriorations and continual loadings from the external environment. Structural Health Monitoring (SHM) has emerged as a cost-efficient method for ensuring structural safety and durability. As SHM research has gradually addressed an increasing number of structure-related problems, it has become difficult to understand the changing research topic trends. Although previous review papers have analyzed research trends on specific SHM topics, these studies have faced challenges in providing (1) consistent insights regarding macroscopic SHM research trends, (2) empirical evidence for research topic changes in overall SHM fields, and (3) methodological validations for the insights. To overcome these challenges, this study proposes a framework tailored to capturing the trends of research topics in SHM through a bibliometric and network analysis. The framework is applied to track SHM research topics over 15 years by identifying both quantitative and relational changes in the author keywords provided from representative SHM journals. The results of this study confirm that overall SHM research has become diversified and multi-disciplinary. Especially, the rapidly growing research topics are tightly related to applying machine learning and computer vision techniques to solve SHM-related issues. In addition, the research topic network indicates that damage detection and vibration control have been both steadily and actively studied in SHM research.
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.
의왕ICD는 현대적 시설과 하역장비를 갖추어 연간 100만TEU를 처리 할 수 있는 수도권유일의 내륙컨테이너기지이다. 유리한 입지조건, 수도권 물류수송의 거점 역할, 내륙통관 기능 등 많은 이점을 가지고 있어 철도수송 활성화의 중요한 부분을 차지한다. 그러나 의왕ICD는 현재 시설 및 운영상의 문제점으로 컨테이너화물 철도수송 활성화의 한계에 있는 실정이다. 본 연구에서는 의왕ICD의 문제점을 시설부분과 운영부분으로 구분하여 분석하고, 2023년 점용허가 기간이 만료되는 시점을 기준으로 단기, 중장기로 구분하여 개선방안을 제시하였다. 그러나 의왕ICD의 철도수송 활성화는 이러한 개선방안 외에도 철도공사와 입주업체의 노력과함께, 정부, 의왕시, 철도시설공단 등 관련기관의 지원과 협력이 있어야만 가능 할 것이다. 이러한 의왕ICD의 개선은 복합일관수송체계를 구축하여 효율적인 철도물류 인프라 조성 및 철도물류 활성화에 기여하고, 또한 친환경 수송시스템 구축으로 정부의 저탄소 녹색성장 정책에도 기조 할 것으로 기대된다.
도시철도 전동차 승객에게 초고속 Wi-Fi 서비스를 제공하기 위하여, 밀리미터파 대역의 광대역 주파수를 사용한 차세대 이동통신 네트워크인 MHN(Mobile Hotspot Network)을 이용한 새로운 이동무선백홀망 구축기술을 제안하였다. MHN의 상하향 링크 물리계층의 데이터 전송 구조에 대한 분석 및 이동무선 백홀 링크 모델링에 기반한 시뮬레이션을 수행하여 링크 성능을 분석한 결과, 1.2Gbps의 데이터 전송이 가능하며 기존의 WiBro 기반 이동무선백홀에 비해 100배 이상의 초고속 인터넷 서비스를 제공할 수 있게 됨으로써 도시철도 무선데이터망으로 적합하다는 것을 제시하였다.
오늘날 우리는 초연결사회에 살고 있다. 초연결사회란 초연결성(hyper-connectivity)으로 연결된 네트워크 사회(network society)를 말한다. 이러한 초연결성의 기술적 토대가 오늘날의 제4차 산업혁명임을 잘 알고 있다. 이 글에서는 산업혁명의 단계적 발전의 패턴을 밝힘으로써 초연결사회의 기원을발견하고자 한다. 산업혁명을 포함한 기술혁명의 변화의 패턴은 다음과 같이 지극히 단순하게 요약할 수 있다. (1) 기술혁명${\rightarrow}$네트워크혁명. (2) 네트워크혁명${\rightarrow}$사회적 네트워크의 변화 (3) 물질의 혁명${\rightarrow}$정신의 혁명. 산업혁명의 단계적 발전의패턴은 다음과 같다. 따라서 네트워크 혁명의 차원에서 본다면 초연결사회의 기원은 1840년 이후 미국에서 일어난 철도혁명(2차 산업혁명)에서 찾아볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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