• 제목/요약/키워드: railroad noise

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철도 궤도의 이상상황 예방을 위한 영상처리와 딥러닝을 융합한 지능형 철도 레일 탐지 알고리즘 (Intelligent Railway Detection Algorithm Fusing Image Processing and Deep Learning for the Prevent of Unusual Events)

  • 정주호;김다현;김철수;오염덕;안준호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.109-116
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    • 2020
  • 고속철도의 출현과 함께 철도는 국내외에서 자주 사용하는 교통수단 중 하나이다. 또한, 환경적인 측면에서도 다른 교통수단에 비해 이산화탄소 배출량도 적은 편이며 에너지 효율성은 높다. 철도에 관한 관심이 높아질 수록 철도의 안전과 관련된 문제는 중요한 관심사 중 하나이다. 그 중 시각적 이상현상은 철도 앞에 동물이나 사람 등 다양한 장애물이 갑자기 나타나 사고가 발생한다. 이러한 사고들을 예방하기 위해 철도 레일을 탐지하는 것은 기본적으로 탐지해야하는 영역 중 하나이다. 철도에 설치된 카메라를 통해 영상을 수집할 수 있으며 철도 레일 탐지 방법은 전통적인 방식과 딥러닝 알고리즘을 이용한 방식이 있다. 전통적인 방식은 레일 주변의 다양한 노이즈로 인해 정확한 탐지가 어려우며 딥러닝 알고리즘을 이용하면 정확도 높게 탐지할 수 있으며 두 알고리즘을 융합하여 정확한 철도 레일을 탐지한다. 제안하는 알고리즘은 수집한 데이터를 기반으로 철도 레일 탐지에 대한 정확도를 판단한다.

환경 친화적 철도노선대 선정을 위한 주요환경 영향인자에 관한 연구 (A Study on The Major Environmental Effecting Factors for The Selection Environment-Friendly Railway Corridor)

  • 김동기
    • 대한환경공학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.132-138
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    • 2009
  • 철도는 다른 육상교통수단보다 환경 친화적이며 에너지 효율성이 높은 교통수단이다. 철도노선 선정과정에서 예비타당성 수행은 에너지 효율성과 환경에 관한 문제들이 일반적으로 고려되고 있지 않다. 철도노선 선정은 지형적인 특성 그리고 시설물의 관리와 운영을 중심으로 선정되고 있다. 철도노선선정에 영향을 미치는 환경관련 문제에 대해서 본 연구는 집중적으로 검토 분석하였다. 본 연구는 철도 및 환경전문가 그리고 철도 노선선정에 관련된 전문가 의견 을 검토 분석하여 환경에 영향을 미치는 주요 인자를 추출하였다. 철도노선 선정과정에서 환경에 미치는 영향을 알 수 있는 환경영향평가 항목을 선정하였다. 환경 친화적인 철도노선 대 선정을 위하여 환경영향평가 항목 6개 분야 20개로부터 7개의 환경항목(지형 지질, 동식물상, 자연 환경자산, 대기질, 수질, 소음 진동, 문화재 경관)을 추출하였다. 철도노선을 선정하기 위해서는, 여러 대안이 비교되어야 하고 각 대안의 평가는 이 7개 환경항목을 기준으로 하여 실행되어야 한다. 최적의 철도노선선정은 7개의 환경항목을 고려하는 포괄적인 평가에 의해 선정되어야 한다. 이와 같이 주요 환경항목인자에 의한 평가는 철도건설 투자를 활성화 하는데 이바지 할 것이다.

일부 학교 교실의 실내공기질 특성에 관한 연구 (A Study of Indoor Air Quality of School Classrooms)

  • 정준식;박덕신;전형진;송혜숙;이민종
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.3643-3652
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    • 2015
  • 본 연구는 우리나라 일부 학교의 실내공기질 현황을 조사 및 평가하고, 학생들이 쾌적한 교육 환경에서 생활할 수 있는 관리 방안으로 활용하는데 기여하고자 한다. 학교별 실내공기질를 분석한 결과, 일부학교의 경우 $PM_{10}$은 학교보건법 기준 농도인 $100{\mu}g/m^3$을 초과한 것으로 나타났다. $CO_2$는 고등학교가 초등학교와 중학교의 농도보다 각각 1.18배, 1.06배 높은 수준으로 나타났으며(p<0.01), 일부 학교에서 학교보건법 기준 농도인 1,000 ppm을 초과한 곳도 일부 있는 것으로 나타났다. HCHO는 학교별로 유의한 차이를 나타내지 않았다. TBC는 초등학교가 중학교와 고등학교보다 각각 1.23배, 1.33배 높은 수준을 보였으나(p<0.01), 전체적으로 학교보건법 기준 농도인 $800CFU/m^3$ 이하의 농도 수준을 보였다. 전체학교의 교실(Classroom)과 비교실(Non-classroom)의 농도비를 분석한 결과, $PM_{10}$은 1.06, $CO_2$는 1.04, HCHO는 0.62, TBC는 1.16으로 나타났다.

진동절연재로 보강된 기둥부재의 진동저감효과 및 구조적 거동분석 (Vibration Reduction Effect and Structural Behavior Analysis for Column Member Reinforced with Vibration Non-transmissible Material)

  • 김진호;이나현;허진호;김희규
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제20권4호
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    • pp.94-103
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    • 2016
  • 궤도가 역사의 상부에 위치하여 열차운행으로 인하여 발생한 진동이 직접 전달되는 선하역사에서 구조물 진동과 이로 인한 구조물기인 소음이 기준치보다 높은 것으로 나타남에 따라, 기존 선하역사에 대하여 열차 운행의 중단 없이 진동저감이 가능한 경제적, 효율적 방안이 요구된다. 이에 본 연구에서는 진동전달 경로상의 기둥에 워터젯 공법으로 기둥단면에서 피복재 부분을 파쇄한 후 진동전달 절연기능을 가지는 에폭시 소재의 방진재를 보강하여 진동을 저감시키기 위한 구조진동절연시스템을 개발하였다. 방진재의 보강체적을 변수로 한 진동절연 시스템을 실제역사 기둥의 1/4축소모형에 적용하고, 충격가진 시험을 통한 진동저감 성능과 횡하중 반복가력시험을 통한 구조적 성능을 검증하고자 하였다. 충격가진 실험결과로부터 구조진동절연시스템을 적용할 경우 고유 진동주기가 하향되어 진동응답 특성이 변화되고 감쇠비는 약 15~30%까지 증가를 나타내어 진동저감 성능이 있음을 알 수 있었다. 또한 반복하중 가력에 의한 구조성능 실험에서 하중-변위 및 강성변화에 대한 고찰과 연성도 및 에너지 소산의 증가를 보인 결과로 부터 구조부재로의 기능을 유지함을 확인 할 수 있었다.

일부 실내공간에서 PM10과 CO2의 농도 특성에 관한 연구 (A Study on the PM10 and CO2 Concentrations at Public Places)

  • 정준식;박덕신;김종범;송혜숙;박형규
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.4335-4347
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    • 2015
  • 본 연구에서는 2008년 8월부터 2012년 12월 까지 경기도 수원, 안산, 화성 등 초등학교 286곳을 대상으로 교실에서의 $PM_{10}$$CO_2$ 농도 현황을 조사하고, 환경적 특성을 파악하여 초등학교 학생들의 건강에 영향을 미치는 학교 실내공기질의 관리 방안으로 활용하고자 한다. 초등학교를 지역별로 구분하여 $PM_{10}$ 농도를 조사한 결과, 통계적으로 유의한 차이를 보이진 않았다. 그러나 지리적 특성에 따라 상대적으로 공단지역에서는 높은 농도를 보였으며, 농촌지역에서는 낮은 농도를 보였다. $CO_2$ 농도는 각 지역 간 농도 차이는 없는 것으로 나타났다. 연도별 $PM_{10}$ 농도를 분석한 결과, 수원은 2008년, 화성은 2009년에 가장 높은 농도로 나타났다(p<0.01). 안산지역은 2009년에 가장 높은 농도를 보였으나, 유의한 차이를 보이지 않았다. 각 지역 의 연도별 $CO_2$의 농도를 분석한 결과, 유의한 차이를 보이지 않는 것으로 분석 되었다(p-value = 0.366, 0.730, 0.210). 2008년 가을부터 2012년 겨울까지 $PM_{10}$$CO_2$의 계절별 시계열 분석 결과, $PM_{10}$의 경우는 2009년에 높게 나타났으며, 점차적으로 감소하는 경향을 보이다가 2012년에 다시 높아지는 경향을 보였다. $CO_2$는 연도별로 차이가 없는 것으로 나타났으나, 계절별로 는 봄과 겨울기간이 여름철보다 농도가 높아지는 경향을 나타내었다. $PM_{10}$$CO_2$, 건축년도, 학급 평균 인원, 온도, 습도와의 상관성을 분석한 결과, $CO_2$와 환경적 요인인 온도, 습도와 상관성은 각 -0.329, -0.188로 유의한 음의 상관성을 보였다(p< 0.01).