R&D최종보고서
| 과제고유번호 | 202121CTAP-C152247-03 | |||||
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| 연구사업명 | 국토교통기술촉진연구사업 | |||||
| 연구과제명 | 300km/h 급 고속열차의 탈선 방지를 위한 차량 탑재(On-board)용 지진 계측 및 10초 이내 지진 조기 경보 기술 응용 단계 연구 | |||||
| 총 연구기간 | 2019-04-19 ~ 2022-02-28 | |||||
| 연구책임자 | 곽동엽 | |||||
| 당해년도 참여 연구원수 |
7명 | 총 연구기간 참여 연구원수 |
22명 | |||
| 당해년도 연구비 |
정부 : 311,000,000 원 기업 : 78,000,000 원 계 : 389,000,000 원 |
총연구비 | 정부 : 600,000,000 원 기업 : 176,000,000 원 계 : 776,000,000 원 |
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| 연구기관명 | 한양대학교 에리카산학협력단 | |||||
| 등록 발간번호 | 11-B552989-000611-01 | |||||
| ISBN | - | |||||
| 주요 내용 |
지진 시 철도의 구부러짐 및 노반 침하, 산사태 등 지진피해가 일어난 곳을 열차가 지나가게 된다면 그림 1과 같이 열차가 탈선 또는 추돌하여 막중한 인명 및 재산피해를 초래할 수 있음. 따라서 지진의 피해가 예상될 시 신속히 열차의 운행을 서행 또는 정지 시킬 수 있는 조기경보시스템이 필요함. 그러나, 현재 국내 고속철도의 경보시스템은 유사 시 유선으로 기관사에게 통보하여 열차의 운행을 결정하는 형식으로 그 반응 시간이 현저히 떨어지며, 지진계가 설치되지 않은 지역에 열차가 통과할 경우 지진 발생을 인지할 수 없음. 따라서, 본 연구에서는 열차의 On-board 경보장치 및 가상현실 테스트를 개발하여 지진감지, 경보, 주행의사판단, 열차정지 절차에 걸리는 시간을 기존의 경보시스템보다 획기적으로 줄이는 시스템을 구축할 예정임. [최종목표] 최종목표 1. On-Board 센서를 활용한 열차 진동하중 및 지진하중 DB 2. 열차 진동하중과 지진진동 하중을 구분하는 실용화 단계 기계학습 알고리즘 3. 주행열차의 지진 위험 여부를 판별하는 위험 모델 4. 진동 감지 후 10초 이내 경보 가능한 열차 서행/정지 경보 시스템 5. 운행 의사판단 가상현실 시뮬레이션 구축 세부목표 1. 가속도계, 자이로, GPS와 같은 각종 센서를 활용한 저비용 On-board 지진 계측 기술 개발 2. 열차 내 On-board 센서를 활용한 열차 진동 하중 및 지진 하중 시간이력 계측 시스템 구축 3. 열차 하중 및 지진 하중에 대한 Database 구축 4. 기계학습을 이용하여 열차의 상시 진동하중과 지진의 진동하중을 구분하는 알고리즘 개발 5. 지진 진동하중으로부터 지진의 크기를 예측하는 모델 개발 6. 지진진동 하중의 크기와 열차의 주행 방향 및 지진파의 전파 방향을 고려하여 열차탈선 위험예측모델 알고리즘 개발 7. On-board 지진조기경보용 안전 운행 시스템 개발 8. 가상현실 시뮬레이션을 활용하여 On-board 센서의 지진 감지 후 기관사의 열차 운행 의사판단에 걸리는 소요시간을 실제 계측하여 시스템의 실효성 판단 [연구내용 및 범위] ○ 최종성과물1: On-Board 센서를 활용한 열차 진동하중 및 지진하중 DB - On-board용 계측 센서 사례 조사 - 열차 진동 하중 및 지진 하중에 대한 DB 구축 사례 조사 - 기존 계측 센서를 활용하여, 열차 진동 하중 및 지진 하중을 계측할 수 있는 저비용 On-board 계측 센서 연구 - On-board 용 센서를 활용한 열차 진동 하중의 시간이력 계측 기술 개발 - 기계학습용 DB 구축에 대한 기본계획 수립 - 열차하중 및 지진하중에 대한 스펙트럼 분석 - 저비용 On-board 센서 고도화 - On-board 용 센서를 활용한 지진 하중 계측 기술 개발 - 기계학습 적용을 위한 KTX 열차 속도 대역 별 열차 하중 계측 - 기계학습 적용을 위한 진동대를 이용한 실지진파(장주기, 단주기 지진파) 및 정현파의 지진 하중 계측 - 구축된 DB와 기계학습 알고리즘 및 지진경보시스템과의 연계방안 수립 ○ 최종성과물2: 열차 진동하중과 지진진동 하중을 구분하는 실용화 단계 기계학습 알고리즘 - 진동 데이터 처리 기술 사례 조사 - 지진 진동 분석 사례 조사 - 기계학습 모델 학습에 사용하기 위한 피처들을 진동 데이터에서 추출하는 기술 개발 - Snapshot 데이터를 처리하는 지진-열차 진동 하중 판별 기계학습 모델 구현 - Logistic Regression, SVM, Random Forest, XGBoost, LightGBM 등 다양한 기계학습 모델을 고려 - 실시간으로 입력되는 데이터를 연속적으로 처리하는 지진-열차 진동 하중 판별 기계학습 모델 구현 - LSTM과 같은 딥러닝 기반 기계학습 모델 설계 및 구현 - 다양한 데이터 연속 입력 상황에 대해서 각 기계학습 모델의 성능 평가 (소요 시간, 판별 정확도) - 성능과 소요 시간 및 리소스를 고려한 최적의 Time Window 탐색 - 여러 모델들을 조합하여 학습 모델의 판별 정확도를 개선 - 다중 기기를 사용했을 때, 여러 기기에서 다양한 데이터가 입력되는 상황을 구현 - 다중 기기에서 들어오는 실시간 센서 값들을 조합하고 처리하는 기술 개발 - 다중 센서 데이터 처리 효율성을 위한 데이터 병렬 처리 기술 구현 ○ 최종성과물3: 주행열차의 지진 위험 여부를 판별하는 위험 모델 - 움직이는 이동수단에서 지진파 계측 사례 조사 - 지진유발 철도피해 및 취약도 모델 선행 연구 조사 - 주행 안전을 위해 제안되어 있는 기준 및 연구 파악 - 지반 붕괴, 구조물 붕괴, 산사태, 철로 변형, 열차 전복 등 열차의 주행을 불가능하게 하는 피해 원인 유형별 분석 - 규모 및 진앙거리에 따라 발생할 수 있는 철도 파괴 취약성 모델 개발 - 규모, 진앙거리, 주변환경에 따른 열차 피해 및 탈선 확률 모델 개발 - On-board 센서 계측 지진 하중 데이터 및 열차 피해 확률 모델을 활용하여 진동 계측 시 열차 위치로부터 1 km 단위별 철도 피해정도 및 확률 모델 실용화 - 실시간 센서 계측 및 분석에 따른 연산피로를 저감시켜 반응속도를 올리기 위한 모델 최적화 연구 ○ 최종성과물4: 진동 감지 후 10초 이내 경보 가능한 열차 서행/정지 경보 시스템 - On-board 센서 계측 데이터베이스 사례 조사 - Online/Offline 계측데이터 수집사례 조사 - 데이터 전송 프로토콜 정의 - 무선통신을 활용한 데이터 수집방안 개발 - 데이터베이스 체계 설계 - On-board 계측데이터의 적재 양을 고려 - On-board 데이터와 위치값의 연계방안 연구 - 열차 위치 모니터링을 통한 지진영향 범위 설정 - 위험상황 전파를 위한 메시지 전달 방법 연구 - 이벤트 발생에 따른 메시지 전파 자동화 방안 연구 - 경보자동화 시간단축 방안 연구 - 철도안전운행 시스템 연계방안 연구 - 열차간 기록 및 이벤트를 통합관리하기 위한 시스템 설계 및 구현 - 시스템 UI/UX 설계 및 구현 ○ 최종성과물5: 주행 의사판단 가상현실 시뮬레이션 - 국내 자동차 운전시뮬레이터 시스템에서 가상현실을 활용한 선행연구 사례조사 및 분석 - 해외 철도차량 운행 가상현실 시뮬레이션 시스템 선행연구 사례조사 및 분석 - 가상현실 평상시 철도 운행 시뮬레이션 시스템 콘텐츠로 사용될 360도 영상 촬영 편집 및 데이터베이스 구축 - 실제 기관차 운전석에 탑승하여 360도 카메라를 사용하여 영상 데이터수집 - 가상현실 지진 방생시 철도 운행 시뮬레이션 시스템 콘텐츠로 사용될 360도 영상 촬영 편집 및 데이터베이스 구축 - 6 자유도 진동대 시험기를 활용하여 영상 데이터 촬영 및 편집 - HMD기반 360도 VR 시스템 개발 - 6축 의자를 활용하여 HMD의 시각피드백 뿐만 아니라 진동 피드백 발생 장치도 개발하여 가상현실 시뮬레이터에 통합 - 기계학습을 활 |
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