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- 저자 : 정승섭 (검색결과 6 건)
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정승섭 한국교통대학교 일반대학원 2020 국내석사
최근 철도시장은 동력집중식 보다 에너지 절약 효과, 최대 차축 하중의 감소, 높은 점착력으로 우수한 주행 성능, 급경사로에서 고속주행, 효율적인 수송능력 및 열차편성의 유연성이라는 장점이 있는 동력분산식 고속철도차량이 새로운 트렌드가 되고 있다. 이에 따라 국내에서도 2021년부터 동력분산식 고속철도차량이 도입될 예정이며, 이 차량의 정비를 담당하는 차량정비기지도 필요하다. 철도차량정비기지의 건설은 높은 비용이 소요되고, 건설된 기지의 운용 인력과 관리시스템 등이 추가로 요구된다. 이러한 차량정비기지의 건설과 운용비용을 절감하기 위한 대안으로 본 논문에서는 기존 A고속차량정비기지를 동력분산식 고속철도차량의 정비가 가능한 혼용 차량기지로의 개량을 전제로 정비선로를 효율화하는 연구를 수행하였다. 정비선로 효율화를 위해 도입 예정인 동력분산식 고속철도차량 13편성의 정비에 소요되는 정비선로를 분석하였으며, 그 결과는 철도차량 정비기지 설계기준에 따른 정상적인 조건에서의 소요선수 7선, 피크타임을 고려한 조건에서 소요선수 10선으로 나타났다. 이 분석결과의 적정성을 검증하기 위해 목적함수를 도출하여 민감도 분석과 최적화를 시행하였다. 목적함수는 정비선로 효율화에 가장 큰 영향을 미치는 일상정비 소요선수 계산식으로 도출하고, 정비선로 소요선수의 계산에 필요한 8개의 인자를 분석하여 목적함수와 직접적인 관련이 있는 3가지 변수(일일작업시간, 정비주기일수, 작업파동율)를 선정하여 검증에 적용하였다. 민감도 분석결과 목적함수에 영향을 미치는 변수는 일일작업시간, 정비주기일수, 작업파동율 순으로 나타났다. 최적화 결과는 동력분산식 고속철도차량 13편성의 정비를 위해 7선이 필요함을 나타내었다. 다만, 피크타임을 고려하고 단시간 고장수리가 되지 않는 상황이나 정비기지의 선로가 분기되는 장소에서 고장이 발생하였을 경우 일상정비 선로가 부족할 수 있으므로, 차량의 가용도 향상과 고속차량 정비기지의 운용 효율성 측면에서 일본의 사례처럼 여유선 1선이 있는 것이 유리하다. 따라서 A고속차량정비기지에서 EMU 고속철도차량 13편성을 정비하기 위해 건설해야 하는 소요선수는 최적화 결과 7선에서 1선이 추가된 8선이 적정하다. 또한 최대 소요선수 10선에서 최적화 결과 7선으로 건설할 경우 총 공사비의 약 29.3%, 피크타임을 고려한 소요선수 10선에서 8선으로 건설 시 총 공사비의 약 19.6%(다목적 정비선로 건설비 포함)가 절감된다. 소요선수 10선에서 2선이 축소된 8선으로 최적화하기 위한 조건은 청소선과 경수선선을 일상정비가 가능한 다목적 정비선로로 건설하는 것이다.
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횡 가속도 빅데이터를 활용한 선로 상태진단에 관한 연구
정승섭 한국교통대학교 교통대학원 2023 국내박사
철도 운영자는 철도 시스템의 정비 목적인 안전성과 가용도를 유지하기 위해 각종 정비체계를 연구하여 철도 시스템의 정비에 활용하고 있다. 과거 철도 운영자는 철도 시스템에 결함이 발생하면 시스템을 수리하는 사후정비를 시행하였다. 그러나 사후정비는 시스템에 큰 결함 발생 시 가동이 중단되어 운영에 큰 영향을 주는 단점이 있었다. 이에 따라 철도 운영자는 철도 시스템의 안전성, 가용도을 유지하기 위해 예방정비, 신뢰성 기반 정비를 도입하였고, 최근에는 상태기반 정비, 예지 정비로 정비 패러다임을 변경하고 있다. 그러나 철도 운영자가 정비 패러다임을 변경하면서 고도화된 정비 기술로 철도 시스템을 정비하고 있음에도 철도 사고는 꾸준히 발생하고 있다. 통계에 따르면 탈선사고는 최근 5년간 발생한 철도교통사고 중 비중이 가장 높다. 이러한 탈선사고의 주요 원인은 기술적 요인이 대부분을 차지한다. 즉, 탈선사고의 원인 중 가장 높은 비중을 차지하는 기술적 요인을 보완하면 탈선사고를 예방할 수 있고, 전체 철도교통사고를 줄일 수 있다. 따라서 본 논문은 탈선사고를 예방하기 위하여 대차 불안정 센서에서 측정되는 대차 횡 가속도를 활용하여 탈선사고의 주요 원인 중 하나인 기술적 요인을 보완하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문은 고속차량의 대차 횡 가속도, 운행기록 등 임의의 빅데이터를 수집하였다. 이 빅데이터는 선로 상태진단을 위한 분석에 사용되었다. 선로 상태진단을 위한 구체적인 방법은 고속차량의 대차 횡 가속도를 분석하여 횡 가속도가 위험 기준을 초과하는 거리를 판별하는 것이다. 횡 가속도의 위험 기준은 EN14363 규격을 적용하였고, EN 규격에서 제시하는 방법에 따라 대차 횡 가속도의 위험 기준은 0.6g로 결정하였다. 임의의 빅데이터는 통계학적인 기법으로 분석되었다. 빅데이터 분석에 사용한 도구는 매트랩이다. 빅데이터의 특징 추출 기법은 확률론적 파라미터가 사용되었다. 이를 통해 추출한 특징은 위험 기준을 초과하는 대차 횡 가속도의 누적점수로부터 지속·반복적으로 발생하는 거리 확인에 사용되었다. 임의의 빅데이터 분석 결과는 고속차량의 대차 횡 가속도를 활용하여 선로 상태를 진단할 수 있는 것으로 나타났다. 이를 토대로 구성한 상태진단 모델은 차량 및 선로 시스템을 관리하는 각각의 조직이 상태정보를 상호 공유하도록 하는 것이다. 다시 말해 대차 횡 가속도가 위험 기준을 초과한 거리는 차량을 정비하는 조직이 차량을 점검·정비함과 동시에 선로를 정비하는 조직이 선로를 점검·정비할 수 있도록 하는 것이다. 선로 상태진단 모델에 대한 평가는 기계학습을 이용하였다. 기계학습의 방법은 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등이 있는데, 본 논문은 EN에 따라 정의한 대차 횡 가속도 위험 기준을 학습에 적용하였고, 빅데이터의 학습 시간을 단축하기 위해 지도학습 방법을 선택하였다. 기계학습을 통해 통계학적인 방법으로 구성한 상태진단 모델에 대한 정확도는 앙상블-배깅 알고리즘에서 89.9%, 인공신경망 알고리즘에서 89.3%로 확인되었다. 따라서 통계학적인 기법으로 분석한 결과는 정확도가 매우 높은 것으로 평가되었다. 그러므로 철도 운영자는 철도 시스템의 안정성과 가용도를 유지하기 위해 대차 횡 가속도가 높게 측정되는 거리에 대해 스코어링 레벨을 설정하여 조직적으로 관리할 필요가 있다.
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The shrinkage of circuit line width, which is a key technology for semiconductor processes, has caused problems that small changes in process parameters result to affect in product quality. The metrology process is operated to figure out the quality problems in advance. However, virtual metrology study was conducted because monitoring of all products is impossible. In the virtual metrology study, the lack of learning data of new equipment, it is difficult to obtain an accurate prediction model. Therefore, transfer learning was also study to solve it. However, in case of transfer learning, the prediction accuracy is low when the existing equipment and the new equipment are not similar. In this paper, we propose a method of transfer learning with virtual metrology model by performing preprocessing using correlation alignment method for more accurate prediction of new equipment. The experimental study confirmed that the proposed approach shows superior performance in the results.
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정승섭 한국항공대학교 일반대학원 2023 국내석사
The Korean aviation industry is largely distinguished into two types of operations; short haul and long haul. The fatigue management rules however, are not tailored to these types of operations but rather, a set of prescriptive regulations overrule all types of flight operations. In this thesis, the rules of ICAO, EASA, FAA, CASA, and MOLIT were studied and analyzed. ICAO rules present the minimum required fields and the guidelines to setting such limitations and/or requirements. EASA, FAA, and CASA have somewhat differentiated the types of operations regarding fatigue management. The regulations on rest, flight duty period limitations, definition of acclimatization were looked into in detail. This study aimed to find the deficiencies in the regulations for Korean airline companies and recommend possible improvements for the overall enhancement of air transportation safety in Korea. 대한민국의 항공산업의 운항형태는 크게 두 가지(단거리와 장거리)로 구분된다. 하지만, 국내의 피로관리 규정은 이러한 유형의 운항형태에 맞춰진 것이 아니라 규범적 규정이 모든 운항형태에 일괄적으로 적용되는 형태이다. 본 연구에서는 ICAO, 유럽 EASA, 미국 FAA, 호주 CASA, 및 대한민국 국토교통부의 규정을 연구하고 분석하였다. ICAO 규정은 피로관리 규정을 설정하기 위한 최소의 기준 및 항목을 제시한다. EASA, FAA, CASA는 피로관리 관련하여 운항형태를 일부 고려한 모습을 보인다. 본 연구에서는 휴식에 관한 규정, 비행근무시간 제한, 신체 순응 등에 대해 자세히 살펴보았다. 본 연구는 한국 항공사의 안전운항을 향상시키기 위해 국내 피로 관리 규정의 미비점을 찾고 개선 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다.
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