• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.25-30
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• 2024

최근 5년간 기차 탈선 사고가 증가하고 있다. 이러한 철도 탈선 탈선 사고 원인은, 주로 열차 선로를 바꿔주는 선로전환기 불량, 오래된 부품 사용, 정비 불량 문제 등으로 판명되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 지능형 센서 기반 철도 위험 자동 예측 알고리즘 및 가설을 수립하고 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 특히, RFID 기술 및 사물인터넷 센서 기술 기반 연구를 WEB 기반에서 수행 하였다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 원산지 위조 방지사고를 예방 하기 위해서, 오픈소스를 이용해서, 블록체인 기반 철도 부품 위조 방지 컴퓨터 모의실험을 수행하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.375-380
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• 2022

고속철도 교량은 열차 하중에 의한 공진으로 인한 동적응답 증폭의 위험이 존재하므로 설계기준에 따른 동적해석을 통한 주행안전성 및 승차감 검토를 반드시 수행하여야 한다. 그러나 주행안전성 및 승차감 산정 절차는 열차의 종류별로 임계속도를 포함하여 설계속도의 110km/h까지 10km/h 간격으로 동적해석을 일일이 수행해야 하므로 많은 시간과 경비가 소요된다. 이 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 별도의 동적해석 없이 주행안전성 및 승차감을 사전에 예측할 수 있는 딥러닝 기반 예측 시스템 개발하였다. 제안된 시스템은 철도교량의 열차별, 속도별 동적해석 결과를 학습한 후 학습 완료된 신경망을 기반으로 한 예측 시스템이며, 열차속도, 교량 특성 등의 입력파라미터에 따른 주행안전성 및 승차감 산정 결과를 사전에 예측할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 확인하기 위하여 단경간 직선 단순보 교량을 대상으로 한 주행안전성 및 승차감 예측을 수행하였고, 주행안전성 및 승차감 산정을 위한 상판 연직변위 및 상판 연직가속도를 높은 정확도로 예측할 수 있음을 확인하였다.