The system of the railway signaling using the track transmits the approved speed to the location of a train and it. Referring to the way of transmitting train control information, there are the one transmitting it to the on-board system of a train using the direct track, the another transmitting it establishing an instrument, and the other transmitting an instrument by a railway track. The one is the method using the direct track as a conductor for composing the part of the track and attaining the information controlling a train by transmitting a signal to the track. It is used for the high-speed railway and the subway. The method using the track attains information by transmitting it to returned information, and the on-board system of a train attains it by magnetic coupling. Because many reinforcing bars on the concrete slab track are used, interaction between a rail and a reinforcing bar that is not produced on ballast track is made. Due to the interaction, the electric characteristic of rail is changed. In the current paper, we numerically computed the coupling coefficient between the rail and the reinforcing bar based on the concrete slab track throughout the model related to the rail and the reinforcing bar using the concrete slab track that is used in the second interval of the Gyeongbu high-speed railway, and we defined the coupling coefficient not changed in the electric characteristic of rail in the condition that there is no interaction between the rail and the reinforcing bar.
고 중량의 궤도열차를 1G 포스이상 가속하기 위해서는 많은 추진력이 필요하다. 선형동기전동기(LSM)는 이러한 고 추력이 필요한 시스템에 적합하다. LSM의 추진 효율을 높이기 위해서 추진제어시스템은 정밀한 위상제어를 위한 실시간의 정확한 차량위치정보가 필요하다. 그러나 추진제어시스템은 전자석 길이구간마다 트랙에 설치되어져 있는 홀센서로부터 상대적으로 긴 시간간격을 갖는 불연속 위치정보를 수신하게 된다. 본 논문에서는 기존 d-q 방정식을 이용한 기본 전동기 모델을 구성하였다. LSM에 의해 추진되는 궤도열차의 모터모델은 코깅력과 마찰손실을 반영한 동적모델이다. 그리고 궤도열차용 LSM제어를 위해 차량위치 추정기를 기반으로 하는 추진제어 시스템을 제안하였다. 해당 궤도열차의 모터모델을 기반으로 위치관측기를 포함한 토크제어시스템의 특성을 확인하기 위해서 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과는 본 제어시스템이 선형화된 시뮬레이션 모델 분석으로부터 제어기의 대역폭과 위상여유가 충분하다는 것을 보여주고 있으며, 제시한 위치 추정기 기반의 추력제어 알고리즘이 궤도열차의 추력을 제어하는데 효과적임을 확인시켜주었다. 따라서 위치 관측기의 가용성도 확인 할 수 있었다.
고속철도 신호시스템은 ATC시스템을 이용하여 열차의 제한속도를 송신하고, 일부 도시철도 신호시스템은 이동가능거리를 전송한다. 열차제어정보전송은 직접 궤도를 이용하여 차상에 전송하는 방식, 궤도상에 기기를 설치하여 전송하는 방식, 선로변에 기기를 전송하는 방식이 있다. 직접궤도를 도체로 활용하여 궤도를 회로일부로 구성하고, 궤도에 신호를 전송하여 열차가 궤도에서 열차제어 정보를 획득하는 방법으로, 궤도회로를 사용하며, 고속철도, 지하철에서 사용하고 있다. 궤도회로를 사용하는 방식은 반송신호에 정보를 실어서 보내며, 차상장치는 자기결합에 의해서 정보를 획득한다. 콘크리트 슬래브궤도에는 많은 철근을 사용하기 때문에 자갈도상의 궤도에서는 발생되지 않았던 레일과 철근간의 상호작용이 발생한다. 레일과 철근간의 상호작용이 발생하여 레일의 전기적 특성이 변화된다. 본 논문에서는 경부고속철도 2단계 구간에서 사용되는 콘크리트 슬래브궤도에서 레일과 철근 사이의 모델을 이용하여 콘크리트 슬래브궤도의 모델로부터 레일과 철근 사이의 결합계수를 수리적으로 해석하고, 레일과 철근간의 상호작용이 일어나지 않는 경우, 즉 철근에 의한 레일의 전기적 특성의 변화가 없는 결합계수를 정의하였다.
본 논문에서는 고정된 역간 거리를 정해진 운전 시분내에 주행에너지를 최소화하며 주행하는 열차의 특성을 파악하고 수학적으로 모델링한다. 도시철도차량 자동주행에 일반적으로 사용되는 PID제어기 대신 목표값에 추종하면서도 자동 주행 중 소비에너지가 최소화되도록 최적제어기를 사용하여 철도 차량를 모델링하였으며 실제 동일한 운행조건하에서 설계한다. 실제 선로 조건을 적용하여 별도의 차상장치나 선로주변시설 없이도 자동운전 중 주행에너지를 최소하여 주행에너지를 절감하고자 한다. 따라서 8호선 실 노선 구간별 운전시분 내에서 실측 데이터 분석을 위해 직선구간/구배구간/곡선구간 등 구간을 선정하고 그 구간에서 열차의 운행패턴에 따라 에너지를 절감하는 열차운행을 방법을 제시하였다.
철도에서 신호 장치는 지상신호 장치에서 차상신호 장치로 전환되고 있다. 기관사들은 현재까지의 지상신호 장치나 과거의 차상신호 장치의 경우 차내 신호에 현재속도보다 낮은 속도가 현시되거나 운행선로의 속도가 낮아질 경우 선로변 표지를 기준으로 제동제어 시점을 결정하였다. 그러나 최근 도입된 차상신호 시스템에서는 선로변 표지를 참고하지 못하고 차상신호 현시 값에 의해, 적정 제동시점을 찾기 어려웠다. 본 논문에서는 최근에 철도에서 사용되어지는 차상신호 시스템에서 기관사들의 제동제어 시점 및 방법을 연구하여 신호 system의 제동제어 감속도를 simulation하여 최적 제동제어 시점을 설정하고 그 점을 중심으로 가우시안 분포(Gaussian Distribution)를 이용하여 제동거리의 오차 범위가 안전거리 내에 있음을 증명하고 평가하였다.
본 논문은 비최소 위상 시스템을 보다 효율적으로 제어하기 위하여 기존의 PID 타입의 선형 제어기와 병렬적으로 구성된 신경망 제어기의 구성에 대하여 다룬다. 제안된 제어기의 제어 목표는 비최소 위상 시스템의 제어의 경우 흔히 나타나는 언더슛 현상을 최소화하면서 설정된 시스템 응답과의 응답 오차가 최소화하는 것이다. 전체 비용 함수는 고려된 두 가지의 개별 목적 함수간의 선형 합으로 이루어 진다. 신경망 제어기는 주어진 전체 제어 시간 동안의 제어 성능을 광역 평가를 통하여 주어진 전체 비용 함수를 최소화하는 최적 제어기를 구성하도록 진화 프로그래밍을 이용하여 off-line으로 학습된다. 일반적인 컴퓨터 모의 실험으로 계단 신호 응답에서 나타나는 빠른 settling 시간, 작은 언더슛과 오버슛과 같은 제어 성능 향상의 관점에서 기존의 선형 제어 시스템의 성능에 비해 훨씬 효과적이라는 것을 보인다. 또한, 파렛토(pareto) 다중 최적화 개념을 도입하여 선형 합으로 이루어진 비용 함수 최적화의 한계성과 문제점을 극복한다.
철도 분기기는 철도에 가장 중요한 시스템 중 하나이며, 분기기가 이상이 발생하였을 경우에는 사고가 발생할 수 있다. 분기기의 상태를 검지하기 위해서 밀착검지기를 사용한다. 밀착검지기의 고장은 분기기의 고장으로 간주되어 열차운행에 커다란 장애가 될 수 있다. 분기기 밀착검지기의 고장 특성분석은 분기기의 운용에서 매우 중요하다. 밀착검지기의 운용특성 및 고장특성을 분석하기 위해서, 밀착검지기를 본선(A) 및 측선(B), 분기기 동작 횟수가 10회 미만(C) 및 80회 이상(D)로 분류하였다. 선정된 밀착검지기 140대를 기준으로 밀착검지기 고장특성을 분석하였다. 분기기의 고장은 제어부, 케이블 및 검지센서에 발생하였으며, 이 데이터를 운용 환경(A, B, C, D)에 따라 분류하였으며 각각의 고장밀도함수를 선정하고 모수를 추론하여 사전분포 값을 선정하였다. Bayesian추론을 이용하여 기기의 평균수명과 한계수명(Life expectancy)을 예측하여 밀착검지기 제어부에 대한 교체시점을 제시하였다.
최근 안드로이드, iOS 등의 셋톱박스 기반의 스마트 TV에 대한 보급에 따라 제스처로 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. 본 논문에서는 모노 카메라 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 우선, 신체 좌표 추출을 위해 가우시안 배경 제거 및 Camshift 기반 자세 추적 및 추정 알고리즘을 사용한다. AdaBoost 학습 모델을 신체 정규화된 광역 및 지역 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. CART 알고리즘을 이용하여 성공적인 중요 특징 벡터를 확인하고 중요도가 낮은 특징벡터를 제거하는 방식을 적용하면서 분류 성공률이 높은 최적의 특징 벡터를 탐색하였다. 그 결과 24개의 주성분 특징 벡터를 찾았으며, 기존 알고리즘에 비해 낮은 오분류율(3.73%)과 높은 인식률(95.17%)을 지닌 특징 벡터 및 분류기를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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