• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제15권6호
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• pp.559-570
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• 2013

고속철도는 대규모의 인원과 물자를 신속하게 운반할 수 있는 친환경 운송수단으로 각광받고 있다. 고속철도는 빠른 속도로 인해 선형이 제한되어 건설되므로 산이 많은 지형에서는 터널이 많아진다. 고속으로 주행중인 열차가 터널에 진입하는 경우에 터널내부에서 압력파가 발생하는데 이로 인해 이명감과 미기압파라는 문제가 발생한다. 터널 내의 압력파를 완화시키기 위한 다양한 방법 중 수직갱을 이용한 방법도 연구되고 있는데 이 연구에서는 TTMA라는 고속철도 터널 공기역학 해석프로그램을 이용하여 수직갱에 의한 수치해석모듈을 개발하였다. 이를 검증하기 위해 실측결과와 비교하여 그 성능을 검증하였으며 기존의 수치해석결과와 비교하여 그 우수성을 검증하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.209-214
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• 2018

도시철도인 지하철은 대중교통 수단 중의 핵심이라고 할 수 있다. 도시 철도는 항상 많은 승객들이 이용하다 보니 도난, 범죄, 테러 등의 심각한 문제에 늘 노출되어 있다. 특히 도시철도 환경 특성상 감시 범위가 넓게 분산되어 있고 감시 대상 범위가 급증하고 있어 기존 CCTV와 같은 수동적인 감시만으로는 종합적인 관리가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 도시철도내 지능형 객체인식 시스템을 구성, 설계 방법 및 객체 인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 객체 인식시스템은 역사내 카메라 영상을 분석하여 승강장 및 대합실에서 제한구역내 접근이나, 방치 혹은 일정 시간 이상 움직이지 않는 물체가 있는 경우를 위험 상황으로 인지하고 신속하게 대응 할 수 있도록 하고자 하였다. 제안된 알고리즘은 기존 Kalman 필터를 이용한 객체 인식율 84.62%에 비해 지정지역 감지에 대해서는 100%, 방치된 물체 감지는 최소 82% 이상, 움직임이 없는 물체 감지에서는 94% 이상의 감지율을 나타내어 실효성을 입증하였다.

• International Journal of Railway
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• 제1권4호
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• pp.149-156
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• 2008

During maintenance or construction works in or at the tracks of railways, high risks for passengers and railway staff, especially for the workers on the construction site exist. The high risks result out of the movement of rail vehicles, like trains or construction vehicles, which must be faced by using any available technical and operational technologies for securing them against the environment. Therefore, it is necessary to evaluate the level of protection continuously and to identify new and innovative methods and technologies for the protection of the gang (construction worker, machines and material). Especially on construction sites at line sections with two or more parallel tracks but also with single tracks, there are still a lot of incidents and accidents mostly with seriously injured persons or fatalities. These were mainly gang members that breach the railway-loading gage. By using proper warning or protection systems, the avoidance of such accidents must be achieved. The latest developments. in gang protection systems concern on the one hand fixed barriers in the middle between the construction site and the operated track and on the other hand construction vehicles equipped with automatic warning systems. The disadvantage of such protection methods is that the gang can be warned against an approaching train but a monitoring of the gang members cannot be performed. Only one part of a potential dangerous situation will be detected. If the gang members will overhear the acoustic warning signal of the security staff and the workers will not leave the danger zone in the track, the driver of the approaching train had no chance to react to the dangerous situation. An accident is often inevitable. While the detection of acoustic warning signals by the gang members working on a construction site is very difficult, the acoustical planning of an automatic warning system has to be designed for an acoustic short range level of one meter besides the construction vehicle. The decision about the use of today's technical warning system (fixed systems, automatic warning systems, etc.) must be geared to the technical feasibility and the level of safety which is needed. Criteria for decision guidance to block a track should be developed by danger estimation and economical variables. To realize the actual jurisdiction and to minimize the hazards of railway operations by the use of construction vehicles near the tracks further developments are needed. This means, that the warning systems have to be enhanced to systems for protection, which monitor the realization of the warning signal as a precondition for giving a movement authority to a train. This method can protect against accidents caused by predictable wrongdoing. The actual state of the art technique of using a collective warning combined with additional security staff is no longer acceptable. Therefore, the Institute of Transportation System of the German Aerospace Center in Braunschweig (Germany) will develop a gang warning and protection system based upon imaging methods, with optical sensors such as video in visible and invisible ranges, radar, laser, and other. The advantage of such a system based on the possibility to monitor both the gang itself and the railway-loading gauge either of the parallel track or of the same track still in use. By monitoring both situations, the system will be able to generate a warning message for the approaching train, that there are obstacles in the track, so that the train can be stopped to prevent an accident. And also the gang workers will be warned, while they breach their area.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3071-3080
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• 2015

철도를 통한 승객 및 화물 운송의 수요가 증대함에 따라 철도 교통량 및 혼잡도가 증가하여 이에 따른 사고발생 가능성의 상승과 승객서비스 품질의 저하가 중요한 문제로 부각되고 있다. 이러한 문제들에 대한 해결책의 하나로 철도운영에 이용되는 통신서비스망의 통합을 통한 망의 고품질화가 최근에 많은 주목을 받게 되었다. GSM-R이 그러한 요구에 부응하는 유럽에서 개발된 통합 철도통신망인데, 망 자체의 속도 제한 때문에 다양하고 고품질이 요구되는 철도통신 서비스를 제공하는 데에는 제약이 있음이 알려져 있다. 이에 국내에서는 차세대 통신수단인 LTE 기반의 첨단 철도 통합무선망 구축에 관한 연구가 진행 중에 있다. 하지만 철도 통합무선망 자체에 대한 구축이 이루어진다 해도, 통합 통신망을 운영하고 관리하는 시스템이 필요한데 관련 연구가 미흡하다. 본 연구에서는 구축되는 철도 통합무선망을 위한 망의 운영관리 시스템에 대해 연구하는 것이 목표이다. 이를 위해 모델 기반 접근법을 통해 통신망 운영관리 시스템에 대한 개념설계를 수행하였다. 운영관리 시스템 설계에 있어서 먼저 운영관리의 개념을 명확하게 하는 것이 중요하기 때문에, 유스 케이스 다이어그램을 통해 시스템 컨텍스트 모델을 생성하였다. 또한 운영관리 개념의 명확성을 확보하기 위해서 모델링 표준언어인 SysML을 사용하여 운영 시나리오 모델을 생성하였다. 계속해서 SysML 모델들을 EFFBD 모델로 변환한 후 모델 시뮬레이션 및 검증을 수행하였다. 따라서 본 논문에서 보고된 연구 결과는 향후 운영관리 시스템의 개발 단계에서 상세설계를 진행할 때 기본 토대로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.