2020 Korea GHG reduction goal is decreasing 4% compared with that of 2005. Effective counterplan of GHG redection goal needs to set for inductrial allocation and various reduction GHG technologies and policies for transportation have been developed. Modal shifr is one of these main policy and it focused on shifting as much freight as economically meaningful under current market conditions. It improves energy efficiency, consequently reduces GHG effect. This study is proposed as a preliminary studay of analyzing Modal shift effect. modal shift of car travelers to train is concerned in Seoul-Busan section, This study is based on a scenario which can maximize passenger occupancy rate to get the GHG reduction effect and the effect of modal shift of car to train is identified. According to this result, we can get GHG reduction effect through dealing with maximizing passenger occupancy rate on train. Therefore, in order to enhance this modal shift effect, train using rate need to increased and also improvement of policies and cost system are need to be considered to promote increasing use of train.
This study aims to predict the change in corn share according to the grazing of 20 gestational sows in a mature corn field by taking images with a camera-equipped unmanned air vehicle (UAV). Deep learning based on convolutional neural networks (CNNs) has been verified for its performance in various areas. It has also demonstrated high recognition accuracy and detection time in agricultural applications such as pest and disease diagnosis and prediction. A large amount of data is required to train CNNs effectively. Still, since UAVs capture only a limited number of images, we propose a data augmentation method that can effectively increase data. And most occupancy prediction predicts occupancy by designing a CNN-based object detector for an image and counting the number of recognized objects or calculating the number of pixels occupied by an object. These methods require complex occupancy rate calculations; the accuracy depends on whether the object features of interest are visible in the image. However, in this study, CNN is not approached as a corn object detection and classification problem but as a function approximation and regression problem so that the occupancy rate of corn objects in an image can be represented as the CNN output. The proposed method effectively estimates occupancy for a limited number of cornfield photos, shows excellent prediction accuracy, and confirms the potential and scalability of deep learning.
Railroad transportation system has experienced major changes due to KTX introduction. Kyungbu corridor especially Seoul to Cheonan has line capacity problem and its solution has been a primary concern to researchers and policy decision makers. This study explored pattern of train operation between Seoul and Cheonan after the introduction of KTX in 2004. Both the number of trains and available seat capacity per day have increased but maximum number of trains per specific hour has not been changed much. Demand for train shows that if concentrated in a specific time, so number of trains during the peak hour should be increased. But, it is difficult ? 새 line capacity, so increasing seat capacity per train might be an option. An increase in an avaliable sear should be considered the characteristics of each train lines.
Promotion of the line no.2 in Seoul Metro was changing from the existing signaling facilities for ATS(Automatic Train Stop) vehicles to the up-to-date signaling facilities for ATO(Automatic Train Operation). But, in consequence of conducting a trial run after being equipped with the ATO signaling facilities, the matter related to mix-operation with the existing ATS signaling facilities appeared. The operation of the existing ATS signaling system in combination with the ATO signaling system has made improper working related to frequency recognition of the ATS On-board Computerized Equipment. This obstructs operation of a working ATS vehicle. That is, as barring operation of an ATS vehicle that should proceed, it may make the proceeding ATS vehicle stop suddenly and after all, it will cause safety concerns. In this paper, we designed a wayside track occupancy detector that previously prevents improper working related to frequency recognition of the ATS On-board Computerized Equipment by gripping classification and working processes of operating trains throughout transmission of local signaling information from the existing facilities, which does not need to change or replace the existing signaling facilities. Furthermore, we described general characteristics of the wayside track occupancy detector and modeled the IFC(InterFace Contrivance) device and the logical circuit recognizing signal information. Then, we made an application program of PLC(programmable Logic Computer) based on the stated model. We, in relation to data transfer method, used the frame in TCP/IP transfer mode as the standard, and we demonstrated that ATO transmission frequency is intercepted.
빌딩, 집에 설치되어 있는 점유 센서는 사람이 없으면 소등하고, 반대이면 점등한다. 현재는 주요 센서로 PIR(pyroelectric infra-red)이 널리 사용되고 있다. 최근에 비전 카메라 센서를 이용하여 사람 점유를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 카메라 센서는 정지된 사람을 검출할 수 없는 PIR의 단점을 극복할 수 있는 장점이 있다. 이동 및 정지된 사람의 추적은 카메라 점유 센서의 주요 기능이다. 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델과 자기 조직화 지도를 활용한 온라인 사람 추적 기법을 제안한다. 오프라인에 모델을 학습시키기 위해서는 많은 수의 훈련 샘플이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습되지 않은 모델을 사용하고, 실험 영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집하여 모델을 갱신한다. 오버헤드 카메라로 실내에서 촬영한 영상을 이용하여, 제안 방법이 효과적으로 사람을 추적하고 있음을 실험을 통해 증명하였다.
경부고속철도는 운영환경(차량,구배,곡선,시설물 등)에 따라 궤도회로를 여러 개의폐색으로 분할하여 운행하는 고정폐색방식의 열차제어시스템으로 운행된다. 고정폐색방식 열차제어시스템은 선행열차의 점유폐색을 기준으로 진입/진출폐색속도, 목표거리, 감속도와 같은 운행정보를 차상열차제어장치로 전송하여 연속적으로 열차를 제어하는 방식으로, 경부고속철도 열차제어시스템은 열차가 해당 폐색의 진입/진출속도를 초과할 경우, 비상제동명령을 내려 열차의 안전한 운행을 보장한다. 본 논문에서는 안전한 운행을 위해 폐색에 할당되는 속도제어코드의 생성원리를 분석하여, 최고운행속도와 운행차량특성에 따른 속도제어코드를 도출하고, 도출된 속도제어코드에 따른 운행시격 분석을 통해 열차 운행효율을 분석하였다. 이와 같은 연구는 기존 고속철도의 증속 및 신규 고속철도 열차제어시스템 설계 자료로 활용될 수 있다.
Recently, the growth of electric railway technology steadily keep up in the korea, and occupancy rate of electric railway system increased as a transportation method so energy consumption of railway system is increasing. According to this reason, the many studys of energy consumption in the railway system are in progress. In this context, the TTX(Tilting Train eXpress) needs to measure and analyze energy consumption and regenerative energy. In this paper, because of driving of TTX in the Ho-Nam railroad and Jung-Ang railroad, consumpted and regenerated energy are measured. This measured data is classified and analyzed as driving mode.
Nowadays, mobile robots have been used to search for uncontrolled radioactive source in indoor environments to avoid radiation exposure for technicians. However, in the indoor environments, especially in the presence of obstacles, how to make the robots with limited sensing capabilities automatically search for the radioactive source remains a major challenge. Also, the source search efficiency of robots needs to be further improved to meet practical scenarios such as limited exploration time. This paper proposes an automatic source search strategy, abbreviated as ACA: the location of source is estimated by a convolutional neural network (CNN), and the path is planned by the A-star algorithm. First, the search area is represented as an occupancy grid map. Then, the radiation dose distribution of the radioactive source in the occupancy grid map is obtained by Monte Carlo (MC) method simulation, and multiple sets of radiation data are collected through the eight neighborhood self-avoiding random walk (ENSAW) algorithm as the radiation data set. Further, the radiation data set is fed into the designed CNN architecture to train the network model in advance. When the searcher enters the search area where the radioactive source exists, the location of source is estimated by the network model and the search path is planned by the A-star algorithm, and this process is iterated continuously until the searcher reaches the location of radioactive source. The experimental results show that the average number of radiometric measurements and the average number of moving steps of the ACA algorithm are only 2.1% and 33.2% of those of the gradient search (GS) algorithm in the indoor environment without obstacles. In the indoor environment shielded by concrete walls, the GS algorithm fails to search for the source, while the ACA algorithm successfully searches for the source with fewer moving steps and sparse radiometric data.
열차제어시스템의 소프트웨어 발전에 의해 PES가 사용되고 있다. PES는 현재 세계적으로 널리 사용하고 있고, 하드웨어, 펌웨어, 응용 소프트웨어로 구성되어 있다. PES의 실행이 높은 유연성을 가지고 있기 때문에 PES는 많은 응용분야에 쉽게 적용할 수 있다. 많은 안전 필수 기능들은 소프트웨어를 통해 수행되고 있다. 보통 PES는 매우 복잡하여 결함의 근원을 발견하기 쉽지 않다. 그래서 소프트웨어 결함허용 기법을 이용한 신뢰도 해석이 필요하다. 현재 소프트웨어 결함허용 기법에는 복구블록, 분산 복구 블록, N-버전 프로그래밍, N 자기검사 프로그램이 있다. 본 논문에서는 마르코프 모델을 이용하여 소프트웨어 결함허용 기법 중에 복구 블록과 N-버전 프로그래밍의 모델을 제시하였다. 또한 열차제어시스템의 신뢰도를 시간 변화에 따라 분석하였다. 프로그램의 결함 발생률, 수용테스트 결함발생률, 보터의 결함발생률은 고정시켰다. 그래서 시간과 신뢰도 사이의 관계를 Matlab 프로그램을 이용하여서 제시하였다. 같은 수의 대체블록이 있는 경우에 신뢰도 분석결과 복구 블록의 신뢰도는 N-버전 프로그래밍의 신뢰도보다 높게 해석되었다.
철도 신호제어시스템에서 열차의 위치 및 점유 유무를 검지하기 위하여 궤도회로 이외에 axle counter적용 사례가 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 열차검지 및 차축계수의 신뢰성을 높이기 위해 axle counter의 센서 방식을 지자기 센서 방식과 근접센서 방식을 비교하였으며, 그에 따른 차이점과 결과를 제시하였다. 또한, 정확한 차축검지를 위한 센서부의 취부조건 등을 고려한 설치에 대해 현장 경험을 기반으로 적용된 결과를 제시한다. 본 연구에서는 차축검지의 신뢰성 향상을 위해 센서의 위상차를 판단할 수 있도록 설계 변경한 결과 차축검지 기능뿐만 아니라 다양한 기능까지(열차의 방향검지, 열차속도검지 등) 수행할 수 있는 확장성을 확보하였다. 또한 열차의 종별, 무게 등의 특성에 종속되지 않았으며, 자체적으로 제작한 차축검지를 위한 모의차축 이송장치와 Test Bed를 구축하여 Lab. 테스트를 수행한 결과 350km/h의 속도에서도 차축 검지의 누락이 발생하지 않았음을 확인하였다. 이를 통해 열차의 검지뿐만 아니라 통과하는 열차의 속도와 편성 수, 선로전환기 통과 시 철사쇄정 조건 그리고 건널목 장치에도 적용할 수 있는 기반을 마련하였으며, 향후 철도 신호제어 시스템 전반에 확대 적용하게 되면 열차안전운행에 많은 기여를 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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