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가속도 신호를 이용한 철도차량 출도착 자동 검지 방법 (Automated Detection Method of Departure and Arrival Time of Railway Vehicles using Acceleration Signal)

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최초등록일 2025.07.09 최종저작일 2018.12
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가속도 신호를 이용한 철도차량 출도착 자동 검지 방법
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국비파괴검사학회
    · 수록지 정보 : 비파괴검사학회지 / 38권 / 6호 / 408 ~ 413페이지
    · 저자명 : 김헌영, 강동훈

    초록

    도시철도의 경우 많은 승객들이 이용하는 대도시의 대표적인 대중교통 시스템으로써 차량 및 역사의 전반적인 환경에 대한 모니터링이 요구되고 있다. 이를 위해, 철도 운영기관에서는 관련 법령에 의거하여 차량의 실내 환경 모니터링을 강화하고 있다. 최근에는 효율적인 모니터링을 위해 사물인터넷 기술을 이용하여 실시간으로 철도차량 실내 환경을 모니터링 할 수 있는 시스템이 개발된 바 있다. 하지만, 많은 수의 정차역이 있는 도시철도의 특성상 모니터링 데이터의 관리가 필요하며, 현재 출도착 시간을 자동으로 검지할 수 있는 기술이 없어 모니터링 시스템의 효율성 저하요인으로 작용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 모니터링 시스템에 적용이 가능한 가속도 센서 한 개를 이용하여 열차 출도착 시 측정된 데이터의 신호처리를 통해 열차 출도착 시간을 자동으로 검지할 수 있는 방법을 개발하였다. 그리고, 실제 영업노선에 대한 검증을 통해 실제 정차시간과 1~2초의 오차범위 내에서 출도착 정보를 자동으로 판별할 수 있음을 확인하였다. 향후, 제안된 알고리즘이 철도차량에 적용되는 다양한 모니터링 시스템에 적용될 경우, 데이터 관리 효율성이 향상될 것으로 기대된다.

    영어초록

    It is necessary to monitor overall environments of railway vehicle and station in a metro, which is a typical public means of transportation for many passengers in metropolitan area. To make it work, the railway operation companies try to increase internal environment monitoring of railway vehicles, due to regulatory laws. In order to increase effectiveness, a system to monitor internal environment of railway vehicles using the internet of things in real time is recently developed. However, urban railway, which includes many stations, requires management of various monitoring data, while the absence of automatic detection technology for departure and arrival times leads to a decline in efficiency of the monitoring system. Hence, a new methodology for automatic detection of departure and arrival times is proposed in this study. The method uses signal processing of acceleration signals from railway vehicle based on an accelerometer, which can be added to the monitoring system. From a field test for commercial metro line 1 in Seoul metropolitan area, it is confirmed that the information on departure and arrival times can be automatically distinguished, with errors in range of 1 to 2 seconds when compared to the exact time during the testing. As a future development, efficiency of data management system is expected to improve with the application of the proposed algorithm to various monitoring systems in railway vehicles.

    참고자료

    · 없음
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