KR20120119739A - 열차의 운전시격 산출방법 - Google Patents

열차의 운전시격 산출방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 열차의 운전시격 산출방법에 관한 것으로, 열차 주행 시 열차 속도의 가? 감속 및 열차 제동 시에 불확실성을 나타낼 수 있는 인자(공주시간, 제동체결속도, 충동률, 제동감속도)들에 대해 통계적 확률분포를 이용한 값을 따라 열차종류가 반영된 열차속도 프로파일을 작성하고, 그 열차속도 프로파일을 통해 운전시격을 연산하도록 한 열차의 운전시격 산출방법을 제공함에 그 목적이 있다.
본 발명을 적용하면, 열차 제동 시 불확실성을 나타낼 수 있는 인자들을 고려한 열차속도 프로파일을 작성함으로써 운전시격 평가의 불확실성을 반영하여 통계적으로 열차 운전시격을 평가할 수 있도록 하여 열차시격 오차를 감소시킬 수 있다는 장점이 있다. 또한 열차속도 프로파일을 통해 열차의 정위치 정차를 할 수 있다는 장점이 있다.

Description

열차의 운전시격 산출방법{ARITHMETIC METHOD OF TIME INTERVALS OF TRAIN}
본 발명은 열차의 운전시격 산출방법에 관한 것으로, 보다 상세하게 열차 주행 시 열차 속도의 가? 감속 및 열차 제동 시에 불확실성을 나타낼 수 있는 인자(공주시간, 제동체결속도, 충동률, 제동감속도)들에 대해 통계적 확률분포를 이용한 값을 따라 열차종류가 반영된 열차속도 프로파일을 작성하고, 그 열차속도 프로파일을 통해 운전시격을 연산하도록 한 열차의 운전시격 산출방법에 관한 것이다.
주지된 바와 같이, 우리나라에서 도심의 교통 혼잡과 정체를 일으키는 주요 요인들 중의 하나는 최근 10여년 사이의 급격한 자동차 증가 때문이라고 말할 수 있다. 도심 교통에서 자동차의 원활한 흐름을 위한 도로의 확보 없이 자동차의 급격한 증가를 방치한다면 교통정체로 인한 시간적, 경제적 낭비 및 환경적 피해는 하루가 다르게 증가할 것이다.
또한, 현대 정보화시대는 경제, 사회 및 산업전반에서 물적, 인적 수송의 고속화가 요구되며, 더불어 교통시스템에도 더 안전한 서비스와 이용자의 접근 편리성을 요구하고 있지만 도시화의 발전 속도가 가속화됨에 따라 교통 체증의 전일화 현상은 국가 경제 활동에 치명적인 영향을 미치고 있다.
위와 같이 도심의 교통체증 및 정체 현상에 기인한 사회적, 경제적, 환경적 문제를 해결하기 위한 방안으로 도심을 관통하는 자동차용 도로를 새로 건설하는 것은 많은 시간과 비용이 소비되기 때문에 상대적으로 건설비용이 저렴하고 수송율 측면에서 기존의 도심 교통시스템에 대한 경쟁력을 갖추고 있는 새로운 대중교통수단의 확보는 반드시 필요하다고 말할 수 있다.
대표적인 대중교통수단중 하나는 열차나 전철과 같은 궤도차량인 바, 이러한 궤도차량은 짧은 운전시격으로 수백 대의 차량이 선로 상에서 운행되게 된다.
열차의 운전시격은 선행열차와 후속열차 간에 설정되는 시간으로서, 후속열차가 선행열차에 방해되지 않으면서 주행할 수 있는 최소한의 시간 간격이다.
운전시격은 선행열차와 후속열차와의 간격에서 결정된다. 후속열차가 선행열차보다 속도가 높아 선행열차와 후속열차 간의 간격이 좁아진 경우에는 후속열차는 선행열차의 속도에 연동되어 최고속도로 주행할 수 없다.
이론적으로 운전시격을 계산하는 경우에는 미리 정해진 노선의 최고속도와 열차의 종류에 따른 주행속도곡선을 이용하여, 선행열차와 후속열차간의 간격과 시간을 계산하여 운전시격을 계산한다. 각각 열차의 운전패턴이 일정하다면 이론적인 운전시격은 실제 운용 시의 운전시격이 정확하게 일치한다.
그러나, 실제 열차운행에 있어서 열차의 종류, 제동특성, 기관사의 특성 등의 다양한 요인에 따라 열차의 운전패턴(속도 프로파일)이 달라지므로 정확한 운전시격을 연산하는 하는 것이 매우 어렵다. 따라서, 현재까지는 이러한 다양한 변수로 인해 발생하는 불확실성을 고려하여 이론적으로 계산된 운전시격에 10~15[%]씩 가산하여 운전시격으로 사용하고 있다.
도 1은 기존의 열차속도 프로파일을 나타낸다. 목표속도에 맞게 열차의 운행속도를 제어한다. 열차의 종류, 제동특성, 기관사의 특성 등 불확실성을 고려하여 이론적으로 계산된 운전시격에 10~15[%]씩 가산하여 운전시격으로 사용한다.
즉, 열차의 시격을 제어하는 열차 제어서버(미도시)가 가산한 10~15[%]씩의 운전시격은 안전성을 고려한 가중치의 시격이라고 볼 수 있겠다. 하지만, 이러한 10~15[%]씩의 가산 시격은 이론 연산치와 유사한 특정으로 운전하는 경우에는 자주 불필요하게 열차 간격만 더 이격시키게 되므로 불필요한 배차 간격만 갖게 되고 승객은 탑승을 위해 더 오랜 시간 기다려야 한다는 문제가 있었다.
본 발명은 상기한 종래 기술의 사정을 감안하여 이루어진 것으로, 열차 주행 시 열차 속도의 가? 감속 및 열차 제동 시에 불확실성을 나타낼 수 있는 인자(공주시간, 제동체결속도, 충동률, 제동감속도)들에 대해 통계적 확률분포를 이용한 값을 따라 열차종류가 반영된 열차속도 프로파일을 작성하고, 그 열차속도 프로파일을 통해 운전시격을 연산하도록 한 열차의 운전시격 산출방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기한 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면 열차 주행 시 열차 속도의 가? 감속 및 열차 제동 시에 불확실성을 나타낼 수 있는 인자(공주시간, 제동체결속도, 충동률, 제동감속도)들에 대해 열차 제어서버가 통계적 확률분포를 이용한 값을 따라 열차종류가 반영된 열차속도 프로파일을 작성하고, 그 열차속도 프로파일을 이용하여 아래의 열차 제동식으로 시격을 연산하는 것을 특징으로 하는 열차의 운전시격 산출방법이 제공된다.
[열차 제동식]
Figure pat00001
Figure pat00002
: 공주시간
Figure pat00003
: 제동체결속도
j : 충동률
Figure pat00004
: 제동감속도
바람직하게, 불확실성을 나타내는 인자의 상기 통계적 확률분포는 아래의 식인 것을 특징으로 하는 열차의 운전시격 산출방법이 제공된다.
[불확실성을 나타내는 인자의 통계적 확률분포]
Figure pat00005
본 발명에 따른 열차의 운전시격 산출방법은 열차 제동 시 불확실성을 나타낼 수 있는 인자들을 고려한 열차속도 프로파일을 작성함으로써 운전시격 평가의 불확실성을 반영하여 통계적으로 열차 운전시격을 평가할 수 있도록 하여 열차시격 오차를 감소시킬 수 있다는 장점이 있다. 또한 열차속도 프로파일을 통해 열차의 정위치 정차를 할 수 있다는 장점이 있다.
도 1은 종래의 실시예에 따른 열차의 속도 프로파일을 나타내는 도면,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 열차의 운전시격을 산출하기 위한 공주시간의 확률분포를 나타내는 도면,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 열차의 운전시격 산출을 위한 제동체결속도에 대한 확률분포를 나타내는 도면,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 열차의 운전시격 산출을 위한 충동률에 대한 확률분포를 나타내는 도면,
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 열차의 운전시격 산출을 위한 제동 감속도에 대한 확률분포를 나타내는 도면,
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 열차의 운전시격 산출을 위한 불확실성 요인을 포함한 열차 제동곡선을 나타내는 도면이다.
이하, 본 발명에 대해 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 열차의 운전시격을 산출하기 위한 공주시간의 확률분포를 나타내는 도면, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 열차의 운전시격 산출을 위한 제동체결속도에 대한 확률분포를 나타내는 도면, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 열차의 운전시격 산출을 위한 충동률에 대한 확률분포를 나타내는 도면, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 열차의 운전시격 산출을 위한 제동 감속도에 대한 확률분포를 나타내는 도면, 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 열차의 운전시격 산출을 위한 불확실성 요인을 포함한 열차 제동곡선을 나타내는 도면이다.
보다 상세하게, 본 발명의 일실시예에 따른 열차의 운전시격의 산출방법은 열차 주행 시 열차 속도의 가? 감속 및 열차 제동 시에 불확실성을 나타낼 수 있는 인자(공주시간, 제동체결속도, 충동률, 제동감속도)들에 대해 열차 제어서버가 통계적 확률분포를 이용한 값을 따라 열차종류가 반영된 열차속도 프로파일을 작성하고, 그 열차속도 프로파일을 통해 운전시격을 연산하도록 한 방법이다.
더욱 상세하게, 도 2는 불확실성을 유발하는 인자 중 공주시간에 대한 랜덤함수의 가우시안 확률분포를 나타낸다. 공주시간의 평균값이 2.5초이고, 표준편차 값이 0.167초인 경우이다. 확률분포에서 평균값을
Figure pat00006
이라 하고, 표준편차 값을
Figure pat00007
로 한 경우에 확률분포는 식(1)을 만족한다.
Figure pat00008
(1)
도 3은 불확실성을 유발하는 인자 중 제동체결속도에 대한 랜덤함수의 확률분포를 나타낸다. 제동체결속도의 평균값이 15.9[m/s]이고, 표준편차값이 0.28[m/s]인 경우이다.
도 4는 불확실성을 유발하는 인자 중 충동률에 대한 랜덤함수의 확률분포를 나타낸다. 충동률의 평균 값이 0.6[m/s3]이고, 표준편차 값이 0.07[m/s3]인 경우이다.
도 5는 불확실성을 유발하는 인자 중 제동감속도에 대한 랜덤함수의 확률분포를 나타낸다. 제동감속도의 평균값이 0.9[m/s2] 이고, 표준편차 값이 0.067[m/s2]인 경우이다.
도 6은 불확실성을 유발하는 인자를 포함한 제동곡선을 나타낸다. 식(2)은 열차의 제동식이다.
Figure pat00009
(2)
Figure pat00010
: 공주시간
Figure pat00011
: 제동체결속도
j : 충동률
Figure pat00012
: 제동감속도
점선은 기존 속도 프로파일에서 작성된 이론적인 제동곡선이며, 실선은 불확실성을 유발하는 인자들을 포함한 제동곡선이다. 실제 열차의 제동은 열차의 종류별 제동특성, 기관사의 특성 등에 따라 점선이 아닌 실선처럼 이루어지고 있다. 불확실성을 유발하는 인자에 대한 열차별 특성 값을 정의하여 열차속도 파일을 작성한다면 열차시격의 오차를 감소시킨다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 열차의 운전시격 산출방법은 단지 상기한 실시예에 한정되는 것이 아니라 그 기술적 요지를 이탈하지 않는 범위내에서 다양한 변경이 가능하다.

Claims (2)

  1. 열차 주행 시 열차 속도의 가? 감속 및 열차 제동 시에 불확실성을 나타낼 수 있는 인자(공주시간, 제동체결속도, 충동률, 제동감속도)들에 대해 열차 제어서버가 통계적 확률분포를 이용한 값을 따라 열차종류가 반영된 열차속도 프로파일을 작성하고, 그 열차속도 프로파일을 이용하여 아래의 열차 제동식으로 시격을 연산하는 것을 특징으로 하는 열차의 운전시격 산출방법.
    [열차 제동식]
    Figure pat00013

    Figure pat00014
    : 공주시간
    Figure pat00015
    : 제동체결속도
    j : 충동률
    Figure pat00016
    : 제동감속도
  2. 제 1항에 있어서,
    불확실성을 나타내는 인자의 상기 통계적 확률분포는 아래의 식인 것을 특징으로 하는 열차의 운전시격 산출방법.
    [불확실성을 나타내는 인자의 통계적 확률분포]
    Figure pat00017
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