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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김용호
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 한국교통대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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궤도회로란 레일을 전기회로의 일부로 사용하여 회로를 구성하고 그 회로 내에 열차가 존재하면 차량의 차축에 의해 단락되어 열차의 유무를 검지하는 장치이다. 해당 궤도회로의 열차 점유 정보는 철도신호 설비의 제어뿐만 아니라 안전한 철도운행을 위한 열차간격제어에 사용된다. 그러나 궤도회로의 열차위치검지 방식은 해당 궤도회로 내에서의 열차 유무만을 검지할 수 있으며 정밀한 열차위치검지에는 한계가 있다. 궤도회로를 통한 고정폐색방식의 열차제어시스템에서는 궤도회로 내에서 선행 열차의 상대적인 위치와 관계없이 선행 열차가 해당 폐색구간을 모두 통과할 때까지 후속 열차에게 같은 신호를 현시하여 비효율적인 열차 간격이 발생한다. 본 연구는 열차 진행 시 발생하는 궤도회로의 전압변화를 활용하여 열차위치검지 정밀성을 향상시키기 위한 연구이다. 본 연구에서는 열차가 궤도회로 송신지점을 통과할 때의 전압변화를 바탕으로 통과한 차축을 카운트하는 궤도회로 차축 카운터 알고리즘을 제안하며 카운터의 정확도를 높이기 위해 딥러닝 모델을 활용하고자 한다. 제안하는 방법으로 현재 궤도회로 시스템만을 활용하여 기존 고정폐색방식 대비 우수한 열차위치검지 성능을 확인할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 방법을 궤도회로 시스템에 적용한다면 열차위치검지 한계를 효과적으로 해결하여 효율적인 열차운행에 기여할 것으로 기대된다.
목차
Ⅰ. 서론 11.1 연구 배경 및 목적 11.2 연구 내용 및 범위 2Ⅱ. 관련 연구 4Ⅲ. 기술적 배경 63.1 궤도회로 개요 및 원리 63.1.1 궤도회로의 전기적 특성 73.1.2 궤도회로 전송선로 방정식 83.2 딥러닝 알고리즘 93.2.1 CNN 93.2.2 RNN 10Ⅳ. 궤도회로 전압 분석 134.1 궤도회로 모델링 134.2 실측 데이터 비교 및 분석 184.3 제안하는 열차위치검지 방법 214.3.1 궤도회로를 이용한 차축 카운터 알고리즘 22Ⅴ. 딥러닝 기반 궤도회로 차축 카운터 265.1 데이터 전처리 265.2 학습모델 구조 275.3 학습모델 결과 및 비교 285.4 실험 결과 및 고찰 32Ⅵ. 결 론 35참고문헌 36Abstract 40
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