고속철도 유지관리 및 안전을 위한 사행동 파장 확장계수 최적화: 유전 알고리즘을 통한 접근 = Optimization of Hunting Wavelength Expansion Coefficient for High-Speed Railway Maintenance and Safety: A Genetic Algorithm Approach

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 고속철도 레일 횡 마모 혹은 탈선 사고를 유발하는 사행동을 최소화하기 위해 유전 알고리즘을 활용하여 파장 확장계수(C)를 최적화하는 것을 목표로 한다. 사행동은 고속 주행 시 발생하는 좌우 진동 현상으로, 이를 억제하기 위한 최적의 파장 확장계수를 도출하였다. 열차 속도, 차륜 반경, 곡선 반경 등의 요소를 고려하여 사고 리스크 함수를 구성하고, 유전 알고리즘을 통해 사고 리스크의 전역 최소값을찾는 방식으로 확장계수(C)를 최적화하였다. 연구 결과, 최적화된 C 값은 0.54으로 도출되었으며, C = 0일 때보다 사고 리스크가 약 84.57%, C = 1일 때보다 79.35% 감소하였다. 또한, 최적화된 사행동 파장 확장계수를 분석하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 수행한 결과, C=0 대비 약82.25%, C=0.5 대비 15.44%, C=1 대비 8.36% 사고 리스크가 감소하였다. 이러한 결과들은 지나친 파장 확장이 오히려 사고 리스크를 증가시킬 수 있음을 보여준다. 본 연구는 사행동 억제와 사고 리스크 최소화 사이의 균형점을 분석하였으며, 이를 통해 고속철도의 유지관리 기능과안전성을 향상시킬 수 있음을 도출하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to optimize the wavelength expansion coefficient (C) using a genetic algorithm to minimize hunting motion in high-speed railways. Hunting motion, characterized by lateral oscillations during high-speed travel, was controlled by deriving an optimal C value. By considering train speed, wheel radius, and curve radius, a hunting motion-related accident risk function was constructed. The genetic algorithm determined an optimized C of 0.54, resulting in an 84.57% accident risk reduction compared to C=0 and a 79.35% reduction compared to C=1. Monte Carlo simulations further confirmed that the optimized C reduced accident risk by 82.25% compared to C=0, 15.44% compared to C=0.5, and 8.36% compared to C=1. These results highlight that excessive wavelength expansion may increase accident risk, underscoring the importance of balancing hunting suppression and accident risk minimization for improving railway operational stability.