열차운행시뮬레이션을 이용한 혼잡역에서의 반복 회송 스케줄 조정

박범환; 이현균

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 박범환 (한국교통대학교) 이현균 (한국철도공사)

저널정보: 한국도시철도학회 한국도시철도학회논문집 한국도시철도학회논문집 제8권 제4호

발행연도: 2020.12

수록면: 727 - 736 (10page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

미시적 열차 운행 시뮬레이션을 이용한 열차 지연을 고려한 열차 반복 계획 평가

박범환 한국철도학회 논문집 2022.02 학술저널

2020

열차운행시뮬레이션을 이용한 혼잡역에서의 반복 회송 스케줄 조정

박범환 , 이현균 한국도시철도학회논문집 2020.12 학술저널

열차운행시뮬레이션을 활용한 혼잡역에서의 열차 반복 및 회송에 따른 스케줄 지연 분석

박범환 , 이현균 , 조소강 한국철도학회 학술발표대회논문집 2020.11 학술대회자료

2017

시뮬레이션을 활용한 외란에 따른 열차 지연 파급 분석

박범환 한국철도학회 학술발표대회논문집 2017.10 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

최근 도시 및 광역 철도 노선에서의 급행화 및 신규 노선과의 직결 운행에 따라, 열차운행계획이 점차 복잡해지고 있어, 기존의 수작업에 기초한 열차 운행 계획 작성 및 분석을 최적화 및 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램을 활용한 방법론으로 대체할 필요성이 커지고 있다. 본 연구는 열차 스케줄이 주어졌을 때, 그 열차 스케줄을 원활하게 운영하기 위한 혼잡역에서의 열차 반복 스케줄을 작성하기 위한 열차운행 시물레이션의 활용방법을 제시하는 데 목적이 있다. 본 연구에서 활용하는 열차운행시뮬레이션 프로그램은 OpenTrack이며 분석 대상 노선은 최근 개통한 수인분당선 구간 중 오이도~한대앞 구간이며, 오이도역에서의 시종착열차들의 반복 스케줄 및 출도착선 확정을 위한 시뮬레이션 활용방안을 제시하고자 한다.

#열차운행시뮬레이션 #열차스케줄 #반복 #오픈트랙 #Train Operation Simulation #Train Schedule #Train Repetition #OpenTrack

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

박범환

소속기관 한국교통대학교

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 교통공학 TOP 10% 공학 > 산업공학

논문수 66 이용수 4,433

이현균

소속기관 한국철도공사

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학

논문수 2 이용수 65

이 논문과 함께 이용한 논문

이상적 조건에서 열차운행 시뮬레이션의 적정 여유율 추정

전완재 , 이장호 한국철도학회 논문집 2023 .04

열차운행시뮬레이션을 활용한 열차 리스케줄링을 위한 Imitation Learning에 관한 연구

박범환 , 서주희 , 오시은 외 1명 한국철도학회 학술발표대회논문집 2022 .10

열차운행시뮬레이션을 활용한 외란 상황을 고려한 열차 반복 및 회송 스케줄 작성

이용선 , 서주희 , 박범환 한국철도학회 학술발표대회논문집 2021 .11

OpenTrack 시뮬레이션을 이용한 현실적 운전선도 작성에 관한 연구

박범환 , 임나연 한국도시철도학회논문집 2019 .06

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-525-001727455

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (4)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)