• 한국철도학회논문집
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• 제18권5호
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• pp.481-488
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• 2015

현재 통행발생량 산정 등 교통계획 정보의 생성 체계가 기존 조사 중심 체계에서 외부 데이터를 접목하여 조사 비용을 저감시키고 정확성을 높이는 방향으로 전환되고 있다. 우리나라는 인구보다 많은 휴대전화가 보급되어 있기 때문에 이로부터 구축된 무선통신 자료는 교통계획에 매우 유용한 정보를 줄 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이동통신사에서 제공하는 수도권 지역 성 연령별 유동인구 자료로부터 교통계획의 중요한 자료인 통행발생량을 산정하기 위한 방안을 제시하고 이를 KTDB의 통행발생량과 상관성 분석을 통하여 자료의 활용 가능성을 확인하였다. 그 결과 무선통신 자료를 이용한 통행발생량 추정은 기존의 KTDB에서 구축한 직접 조사 방식 기반에 의한 결과와 매우 높은 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.588-594
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• 2017

영구자석 저감형 동기전동기는 기존의 고속철도 추진용 유도기보다 높은 효율과 출력밀도를 보이고, 일반적인 영구자석 동기전동기에 비해 자석 사용량을 줄여 가격을 낮출 수 있다. 또한 5상 구동 시스템을 사용할 경우 3상 시스템에 비해 낮은 토크리플과 높은 출력밀도를 가지게 된다. 이러한 특성으로 인해 5상 영구자석 저감형 동기전동기는 고속철도 추진용 전동기로 적합한 특성을 가진다. 본 연구에서는 집중상수모델과 유전알고리즘을 이용하여 3상 및 5상 영구자석 저감형 동기전동기 3kw 축소모델을 최적설계하고 이들의 특성을 비교하였다. 또한 유한요소해석을 이용하여 최종 보정설계를 진행한 3상 및 5상 전동기를 제작하고 실험을 통해 해석값을 검증하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.131-137
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• 2021

철도 운행선 변경작업은 정해진 시간 내에 많은 자원이 투입되기 때문에 구체적인 작업계획과 안전관리가 중요하다. 이러한 이유로 작업일정을 사전에 공유하여 궤도, 전차선, 신호 등 철도시스템이 동시에 병행 작업을 하고 있다. 그러나 절체공사의 특성상 철도 운행이 종료되는 야간시간에 공사가 진행되고, 운행선의 한정된 구간에 많은 자원이 투입되기 때문에 안전사고의 발생 및 운행선 변경의 실패에 대한 리스크(Risk)가 높은 것으로 인식되고 있다. 그럼에도 불구하고 아직까지 운행선 변경 공사와 관련하여 국내에 충분한 연구가 이루어져 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구는 운행선 변경작업에 대해 실무자를 대상으로 설문조사를 실시하였고, 설문의 결과를 분석하여 운행선 변경작업의 리스크 저감을 위한 표준작업 프로세스를 도출하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.25-38
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• 2023

수도권 도시철도는 승객의 통행경로를 추정하지 못하는 경로미확정 이슈가 존재한다. 이 때문에 도시철도 요금은 승객이 최소이동거리를 통행한다는 가정으로 계산된다. 따라서 도시철도의 환승역이 추가되면 최소이동거리가 줄고 요금수입이 줄어드는 구간이 나타난다. 본 연구는 이러한 현상을 요금 Paradox(Shin, 2022)로 규정하고 GTX-A 개통에 의한 요금 Paradox 영향을 추정하였다. 이를 위해 GTX-A의 개통 전후의 시나리오를 구축하여 수도권 통합거리비례요금제에 의한 추가요금의 감소분을 추정하였다. 요금 Paradox는 일일 수입금의 약 0.024%에 해당되는 것으로 분석되었다. 향후 GTX-A, B, C, D 및 경전철 노선 신설 등의 요금정책 의사결정 툴로서 활용될 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권1호
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• pp.21-36
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• 2023

전 세계적으로 가장 널리 사용되고 있는 교통수요모형은 전통적 4단계 교통수요모델이다. 하지만, 기존 분석방법은 시공간적으로 다양한 분석에 제약을 가지고 있으며, 이러한 한계를 극복하기 위해 최근 활동기반 모형 및 시스템이 활발히 연구 개발되고 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 활동기반 통행자분석시스템 ABATA(Activity-Based Traveler Analyzer) 기술개발을 소개한다. 이 시스템은 시간별 총인구 추정, 활동 프로파일 생성, 시간별 활동 인구 추정, 공간 활동 인구 추정 및 출발지·목적지 추정 등의 구성요소를 포함한다. 제안된 시스템을 실증하기 위해 사례연구로 세종시 5-1 블록스마트시티를 대상으로 토지이용변화에 따른 배기가스 배출영향을 평가하였다. 그 결과 업무시설 분산계획 시나리오의 토지이용이 업무시설 집중계획 시나리오보다 이동 거리가 길어 배출량이 더 많이 발생하는 것으로 나타났다. 제안된 ABATA 시스템은 활동 인구 및 통행 수요에 대한 인구, 활동 일정 및 미래 토지이용의 변화 영향을 시뮬레이션하기 위한 유용한 도구를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.59-69
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• 2014

국가 전체의 지속가능한 교통체계 확립을 위한 연계교통체계의 구축이 중요한 교통정책으로 대두되고 있고 철도 및 대중교통은 통행의 완결성 부족으로 인해 수단간 연계성을 고려하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 특히, 고속철도는 우리나라 교통체계의 획기적 변화를 가져왔고 고속철도역은 다양한 수단이 연계되어야 하는 중요한 교통 결절점으로 수단간 연계교통망 차원에서 분석이 필요하다. 이에 본 연구는 고속철도역의 연계교통망 차원에서 고속철도와 연계교통수단의 연계기능을 객관적이고 정량적으로 분석하기 위한 새로운 연계성 분석 기법을 제시하였다. 서울역, 부산역, 울산역, 신경주역을 공간적 범위로 설정하였고 고속철도 역사내의 내부환승 시설을 제외한 고속철도역과 영향권내 기 종점간을 연결하는 연계교통수단의 세부 연계기능 지표를 조사 분석하였다. 구축된 자료를 이용하여 구조방정식 모형을 적용한 연계성 분석 기법을 제시하고 연계성 지표를 개발하였다.

• 대한지리학회지
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• 제39권4호
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• pp.585-601
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• 2004

본 논문은 구한말에 ‘신작로’의 건설과정을 시ㆍ공간적으로 살펴봄으로써 교통체계의 급변기에 그것이 어떤 계기로, 어떤 과정으로. 어떤 양태로 진행되었는지를 역사지리학적으로 검토하는 것을 목적으로 하였다. 연구의 규모는 전국 스케일로 하여, 연구시기는 통감부 시정하에 있었던 1905년부터 1910년까지로 하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 신작로의 계획 및 건설의 목적은 군사적인 목적보다 경제적, 행정적 목적에 치중하고 있었다. 노선은 중요한 두 지점간을 연결하는 단거리 노선이 많았고, 도로를 이용한 네트워크 구성은 간과되었다 둘째, 노선형태는 한일합방 이전에 일본인들이 활동 근거지로 삼은 개항장이나 철도역과 인근의 경제적으로 관심을 가진 장소 혹은 도청소재지 등 지역중심지를 연결하는 형태를 취했다. 셋째, 간선철도가 이미 존재하던 곳에서는 철도역을, 철도가 없던 지역 즉 함경도나 전라도 등지에서는 개항장 등 항구를 기점으로 한 교통체계를 보였다. 종래 서양 연구자에 의한 교통발달모델은 항구 중심으로 내륙 진입노선이 생기고, 최종단계에서 내륙 관통노선이 형성되는 것으로 되어 있는데, 한반도의 경우 진입노선보다 먼저 간선철도라는 내륙관통노선이 군사목적으로 생겼기 때문에, 독특한 교통발달단계가 나타났다. 이는 동시에 기존모델을 절대시하는 시각에 대해서 의문을 제기한 것이기도 하며, 국가, 지역마다 발달모델은 달라질 수밖에 없다는 증명이기도 하다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제5권1호
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• pp.41-46
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• 2011

The port of Busan is the fifth busiest container port in the world in terms of total mass of 20-foot equivalent units transported. Yet no attempts have been made to estimate the greenhouse gas (GHG) emissions from the port of Busan by accounting for all port-related activities of the various transportation modes. With these challenges in mind, this study estimates the first activity-based GHG emissions inventory in the port of Busan, which consists of four transportation modes: marine vessels, cargo-handling equipment, heavy-duty trucks, and railroad locomotives. The estimation results based on the most recent and complete port-related activity data are as follows. First, the average annual transportation GHG emission in the port of Busan during the analysis period from 2000 to 2007 was 802 Gg $CO_2$-eq, with a lower value of 773 Gg $CO_2$-eq and an upper value of 813 Gg $CO_2$-eq. Second, the increase in the transportation-related GHG emissions in the port of Busan during the analysis period can be systematically explained by the amount of cargo handled ($R^2$=0.98). Third, about 64% of total GHG emissions in the port of Busan were from marine vessels because more than 40% of all maritime containerized trade flows in the port were transshipment traffic. Fourth, approximately 22% of the total GHG emissions in the port of Busan were from on-road or railroad vehicles, which transport cargo to and from the port of Busan. Finally, the remaining 14% of total GHG emissions were from the cargo handling equipment, such as cranes, yard tractors, and reach stackers.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.23-31
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• 2020

본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.314-323
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• 2016

직류 전철변전소의 가선전압은 전동차들의 회생제동 및 역행가속패턴에 따라 급격히 상승 또는 하강하는 특성을 갖는다. 가선전압 순시 변동폭을 최소로 유지함으로써, 전철변전소와 전동차들의 에너지 효율을 개선시키기 위한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문은 직류전철 변전소의 가선전압의 급격한 변동특성을 모델링하고 선형인공 신경망 알고리즘을 이용한 가선전압 회로모델의 파라메터 추정 방법을 제안하며, 최소자승법을 이용한 추정방법과의 비교를 통해 이 방법의 타당성을 입증한다. 가선전압 및 피더전류들의 누적 측정값을 사용하여 일괄처리 최소자승법으로 RC 병렬회로의 파라메터들을 추정한 결과를 제시하며, 실시간 가선전압 및 피더전류 측정값을 이용하여 오차역 전파방식으로 학습되는 선형인공신경망 기법 추정 결과를 분석한다.