KR20220110385A - 휴대용 레일 온도 예측 시스템 및 이를 이용한 레일 온도 예측 방법 - Google Patents

휴대용 레일 온도 예측 시스템 및 이를 이용한 레일 온도 예측 방법 Download PDF

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KR20220110385A
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조성진
윤종원
이하란
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Abstract

본 발명은 예측대상 레일의 위치정보, 레일설치정보 및 실시간 환경데이터를 기반으로 생성한 레일의 온도를 예측하는 알고리즘을 통해 레일 온도 예측을 할 수 있는 휴대용 레일 온도 예측 시스템 및 이를 이용한 레일 온도 예측 방법에 관한 것이다.
이를 위하여, 본 발명은 온도를 예측하고자 하는 예측대상 레일의 온도를 예측하는 휴대용 레일 온도 예측 시스템에 있어서, 상기 예측대상 레일의 위치정보를 확인하는 지피에스(GPS)와, 상기 예측대상 레일의 레일설치정보를 계측하는 지자기 센서와, 상기 예측대상 레일이 위치하는 지역의 실시간 환경데이터가 수집되어 저장된 데이터 저장부와, 상기 예측대상 레일의 온도를 예측하는 온도예측 알고리즘이 기저장되어 있고, 상기 위치정보, 상기 레일설치정보 및 상기 실시간 환경데이터를 기반으로 상기 온도예측 알고리즘을 이용하여 상기 예측대상 레일의 예측온도를 예측하는 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 레일 온도 예측 시스템을 제공한다.

Description

휴대용 레일 온도 예측 시스템 및 이를 이용한 레일 온도 예측 방법{Rail temperature prediction system and rail temperature prediction method using the same}
본 발명은 휴대용 레일 온도 예측 시스템 및 이를 이용한 레일 온도 예측 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 예측대상 레일의 위치정보, 레일설치정보 및 실시간 환경데이터를 기반으로 레일의 온도를 예측하는 알고리즘을 통해 레일 온도 예측을 할 수 있는 휴대용 레일 온도 예측 시스템 및 이를 이용한 레일 온도 예측 방법에 관한 것이다.
최근 열차의 고속화가 진행되고, 이러한 고속열차를 이동시키기 위하여 설치되는 레일은 장대 레일로 구성된다. 일반적으로 장대 레일은 200m 이상의 길이를 가지며, 기존의 철도 레일을 용접하여 이은 것으로, 열차의 고속화와 주행의 안정성을 위해 필수적이다.
장대 레일은 기존의 철도 레일과 비교하여 소음과 진동으로부터 자유로워 고속열차를 운용하기에 적합한 측면이 있는 반면, 열 응력에 의한 좌굴로 인하여 열차의 탈선 사고를 발생시킬 수 있는 위험성이 있다.
레일의 온도는 레일의 좌굴을 발생시키는 직접적인 원인으로서, 레일의 좌굴은 레일에 높은 온도가 지속적으로 가해졌을 때 발생한다.
좌굴로 인한 열차 탈선 사고의 빈도는 적지만 발생시 막대한 인적, 물적 손해를 불러일으키기 때문에 이를 방지 하는 기술은 철도 안전에 있어서 큰 이슈이다.
이러한 열차 탈선 사고를 막기 위한 가장 간단한 방법은 레일 온도에 따라서 열차에 제한 속도를 부여하는 것이다. 한국의 KTX의 경우 레일 온도가 55~60℃이면 230 kmph의 제한 속도를, 레일 온도가 60~64℃이면 70 kmph의 제한 속도가 부여되며, 그 이상의 온도에서는 열차의 운행이 중지된다. 미국, 영국, 오스트레일리아, 유럽 등과 같은 국가에서도 기준은 상이하지만 레일 온도를 기준으로 열차의 제한 속도를 결정한다.
제한 속도 기준에 의하여 KTX의 운행 규제는 2009년에 1회, 2010년에 8회, 2011년에 13회, 2012년에 28회 실시되었으며, 지구 온난화를 고려하였을 때 KTX에 운행 규제는 해가 지날 수록 더 많아질 전망이다.
이와 같은 레일의 온도는 기후 및 계절에 영향을 받으며, 레일이 위치하는 지역에 따라 기후 및 계절이 다르므로 지역에 따른 레일의 온도도 서로 다르다.
이러한 레일의 온도를 계측하기 위하여, 기존에는 레일 온도 검지 장치를 레일의 구간별로 설치하였다.
그러나 기존의 레일 온도 검지 장치는 일정한 장소에 고정되어 설치되는데, 이러한 고정 형태의 레일 온도 검지 장치는 설치와 해체가 번거로울 뿐만 아니라, 레일의 길이가 길어질수록 레일 온도 검지 장치를 레일에 설치하는 비용이 증가하는 문제점이 있다.
대한민국 등록특허공보 제10-1456532호(발명의 명칭: 선로전환기의 관리시스템, 공고일: 2014.10.24)
본 발명에서 해결하고자 하는 과제는 예측대상 레일의 위치정보, 레일설치정보 및 실시간 환경데이터를 기반으로 생성한 레일의 온도를 예측하는 알고리즘을 통해 레일 온도 예측을 할 수 있는 휴대용 레일 온도 예측 시스템 및 이를 이용한 레일 온도 예측 방법을 제공하는 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위하여, 본 발명은 온도를 예측하고자 하는 예측대상 레일의 온도를 예측하는 휴대용 레일 온도 예측 시스템에 있어서, 상기 예측대상 레일의 위치정보를 확인하는 지피에스(GPS)와, 상기 예측대상 레일의 레일설치정보를 계측하는 지자기 센서와, 상기 예측대상 레일이 위치하는 지역의 실시간 환경데이터가 수집되어 저장된 데이터 저장부와, 상기 예측대상 레일의 온도를 예측하는 온도예측 알고리즘이 기저장되어 있고, 상기 위치정보, 상기 레일설치정보 및 상기 실시간 환경데이터를 기반으로 상기 온도예측 알고리즘을 이용하여 상기 예측대상 레일의 예측온도를 예측하는 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 레일 온도 예측 시스템을 제공한다.
여기서, 상기 실시간 환경데이터는 실시간 위성사진, 실시간 기압분포, 실시간 기상데이터를 포함하며, 상기 실시간 기상 데이터는 실시간 대기온도, 실시간 상대습도, 실시간 풍향, 실시간 풍속, 실시간 태양의 총 방사량, 고도각 및 방위각을 포함할 수 있다.
또한, 외부 서버와 연동되어, 상기 실시간 환경데이터를 상기 외부 서버에서 상기 데이터 저장부로 송신하는 통신부와, 상기 예측온도를 표시하는 레일온도 표시부를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명은 온도를 예측하고자 하는 예측대상 레일의 온도를 예측하는 레일 온도 예측 방법에 있어서, 지피에스(GPS)가 상기 예측대상 레일의 위치정보를 확인하는 위치정보 확인단계와, 지자기 센서가 상기 예측대상 레일의 레일설치정보를 계측하는 레일설치정보 계측단계와, 상기 예측대상 레일이 위치하는 지역의 실시간 환경데이터를 수집하여 저장하는 데이터 저장단계와, 상기 위치정보, 상기 레일설치정보 및 상기 실시간 환경데이터를 기반으로, 온도예측 알고리즘을 이용하여 상기 예측대상 레일의 예측온도를 예측하는 예측단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 레일 온도 예측 방법을 제공한다.
여기서, 상기 데이터 저장단계에서 상기 실시간 환경데이터는 실시간 위성사진, 실시간 기압분포, 실시간 기상데이터를 포함하며, 상기 실시간 기상 데이터는 실시간 대기온도, 실시간 상대습도, 실시간 풍향, 실시간 풍속, 실시간 태양의 총 방사량, 고도각 및 방위각을 포함할 수 있다.
또한, 상기 예측단계가 수행된 이후, 상기 예측대상 레일의 실제온도를 측정하는 레일온도 측정단계와, 상기 예측온도와 상기 실제온도를 비교하는 온도비교단계와, 상기 예측대상 레일의 예측온도를 표시하는 레일온도 표시단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 휴대용 레일 온도 예측 시스템 및 이를 이용한 레일 온도 예측 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫째, 예측대상 레일의 위치정보, 레일설치정보 및 실시간 환경데이터를 기반으로 정확한 레일 온도 예측을 할 수 있는 이점이 있다.
둘째, 레일의 온도를 예측하는 알고리즘 기반으로 레일온도를 예측함으로써, 열차가 이동하는 지역의 위험 구간을 미리 파악할 수 있고, 이를 기준으로 레일온도에 따른 지역별 열차속도를 제한하여 열차 운행의 안정성을 높일 수 있는 이점이 있다.
셋째, 레일의 온도를 예측하는 알고리즘 기반으로 레일온도를 예측함으로써, 예측된 레일온도를 기준으로 열차 속도를 제한함에 따라 발생하는 열차 지연시간을 미리 예상하여 승객에게 전달할 수 있는 이점이 있다.
넷째, 레일의 온도를 예측하는 알고리즘 기반으로 레일온도를 예측함으로써,열차 지연시간을 미리 예상할 수 있으므로, 계절별로 열차 출발 시간표를 조정할 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 레인 온도 예측 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 레인 온도 예측 시스템의 실시간 환경데이터를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 레인 온도 예측 시스템의 알고리즘 생성부를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 레일 온도 예측 방법의 단계를 도시한 도면이다.
이하, 상술한 해결하고자 하는 과제가 구체적으로 실현될 수 있는 본 발명의 바람직한 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 설명된다. 본 실시예들을 설명함에 있어서, 동일 구성에 대해서는 동일 명칭 및 동일 부호가 사용되며, 이에 따른 부가적인 설명은 하기에서 생략된다.
도 1 내지 도 3을 참조하여, 본 발명에 따른 휴대용 레일 온도 예측 시스템을 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명에 따른 레인 온도 예측 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면이며, 도 2는 본 발명에 따른 레인 온도 예측 시스템의 레일온도 예측기반 데이터를 도시한 도면이고, 도 3은 본 발명에 따른 레인 온도 예측 시스템의 실시간 환경데이터를 도시한 도면이며, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 휴대용 레일 온도 예측 시스템은 지피에스(100, GPS), 지자기 센서(200), 통신부(300), 데이터 저장부(400), 데이터 분석부(500), 예측부(600), 레일온도 측정부(700) 및 레일온도 표시부(800)를 포함한다.
상기 지피에스(100)는 상기 예측대상 레일의 위치정보를 확인하며, 구체적으로, 상기 지피에스(100)는 상기 예측대상 레일의 위도 및 경도를 기준으로 상기 위치정보를 확인한다.
상기 지자기 센서(200)는 상기 위치정보를 기반으로 상기 위도 및 경도에 위치하는 상기 예측대상 레일의 레일설치정보를 계측한다.
여기서, 상기 레일설치정보는 상기 예측대상 레일의 설치 방향을 의미하며, 상기 예측대상 레일의 설치 방향에 따라 상기 예측대상 레일에 입사되는 태양광의 면적이 상이하게 되므로, 상기 예측대상 레일의 온도에 영향이 미치게 된다.
따라서, 상기 지자기 센서(200)가 상기 레일설치정보를 측정함으로써 상기 예측대상 레일이 설치된 각도를 측정한다.
상기 통신부(300)는 외부 서버와 연동되어, 상기 실시간 환경데이터를 상기 외부 서버에서 상기 데이터 저장부(400)로 송신한다.
이때, 상기 외부 서버는 기상청 홈페이지의 데이터 베이스 등과 같은 기상 데이터 소스일 수 있으며, 국내 기상청 이외에도 Open Weather Map과 같은 세계 전 지역의 일기 예보를 제공하는 사이트와 연동되어 상기 예측대상 레일 지역의 상기 실시간 환경 데이터를 전달받을 수 있다.
상기 데이터 저장부(400)는 상기 예측대상 레일이 위치하는 지역의 실시간 환경데이터가 수집되어 저장되며, 상기 실시간 환경데이터는 실시간 위성사진, 실시간 기압분포 및 실시간 기상데이터를 포함한다.
여기서, 상기 데이터 분석부(500)는 상기 실시간 위성사진과 상기 실시간 기압분포를 분석한다.
즉, 상기 데이터 분석부(500)는 상기 실시간 위성사진을 기반으로, 상기 예측대상 레일이 위치하는 지역의 구름량 추정 모델을 분석하고, 구름량에 따라 기온, 온도, 습도, 일사량의 변동을 분석함으로써 상기 예측대상 레일의 온도의 변동에 미치는 영향을 예상할 수 있도록 한다.
또한, 상기 데이터 분석부(500)는 상기 실시간 기압분포를 기반으로 상기 예측대상 레일이 위치하는 지역의 기압 구배를 분석함으로써 상기 예측대상 레일의 온도의 변동에 미치는 영향을 예상할 수 있도록 한다.
상기 실시간 기상데이터는 상기 예측대상 레일이 위치하는 지역의 실시간 대기온도, 실시간 상대습도, 실시간 풍향, 실시간 풍속, 실시간 태양의 총 방사량(일사량), 고도각 및 방위각을 포함한다.
상기 예측부(600)는 상기 예측대상 레일의 온도를 예측하는 온도예측 알고리즘이 기저장되어 있고, 상기 위치정보, 상기 레일설치정보 및 상기 실시간 환경데이터를 기반으로 상기 온도예측 알고리즘을 이용하여 상기 예측대상 레일의 예측온도를 예측한다.
이때, 상기 온도예측 알고리즘을 생성하는 알고리즘 생성부(900)를 더 포함할 수 있으며, 상기 알고리즘 생성부(900)의 구성을 설명하면 다음과 같다.
상기 알고리즘 생성부(900)는 예측기반 데이터 수집부(910) 및 알고리즘 도출부(920)를 포함한다.
상기 예측기반 데이터 수집부(910)는 온도를 예측하고자 하는 예측대상 레일의 온도를 예측하는 기반이 되는 레일온도 예측기반 데이터를 수집하며, 상기 레일온도 예측기반 데이터는 위성사진, 기압분포, 계측 기상데이터, 레일정보 및 레일 온도를 포함한다.
구체적으로, 상기 예측기반 데이터 수집부(910)는 기상청 홈페이지의 데이터 베이스 등과 같은 기상 데이터 소스와 연동되어 상기 레일온도 예측기반 데이터 중 위성사진, 기압분포, 계측 기상데이터 정보를 전달받을 수 있다.
국내 기상청 이외에도 Open Weather Map과 같은 세계 전 지역의 일기 예보를 제공하는 사이트와 연동되어 레일온도 예측기반 데이터를 전달받을 수 있다.
상기 예측기반 데이터 수집부(910)는 상기 위성사진을 기반으로, 온도를 예측하고자 하는 예측대상 레일이 위치하는 지역의 구름량 추정 모델을 분석하고, 상기 기압분포를 기반으로 상기 예측대상 레일이 위치하는 지역의 기압 구배를 분석한다.
또한, 상기 예측기반 데이터 수집부(910)에 저장된 계측 기상데이터는 상기 레일이 위치하는 지역의 대기온도, 상대습도, 풍향, 풍속, 태양 총 방사량(일사량), 태양 고도각 및 태양 방위각을 포함한다.
상기 레일정보는 상기 예측대상 레일의 설치 방향 및 위도, 경도 정보를 포함한다.
상기 레일 온도는 상기 위성사진, 기압분포, 계측 기상데이터가 전달되는 시점의 레일의 온도에 대한 정보이다.
상기 알고리즘 도출부(920)는 상기 레일온도 예측기반 데이터를 기준으로 상기 예측대상 레일의 온도를 예측하는 온도예측 알고리즘을 생성한다.
상기 레일온도 측정부(700)는 상기 예측대상 레일의 실제 온도를 예측하며, 상기 레일의 실제 온도와 예측온도를 기준으로 상술한 상기 알고리즘 생성부(900)에서 상기 온도예측 알고리즘을 재생성하여 보다 정확한 레일온도의 예측이 가능하도록 할 수 있다.
상기 레일온도 표시부(800)에서는 상기 예측온도 레일의 레일 온도를 표시한다.
상술한 바와 같이, 상기 예측대상 레일의 위치정보, 레일설치정보 및 실시간 환경데이터를 기반으로 정확한 레일 온도 예측을 할 수 있으며 이에 따라, 열차가 이동하는 지역의 위험 구간을 미리 파악할 수 있고, 이를 기준으로 레일온도에 따른 지역별 열차속도를 제한하여 열차 운행의 안정성을 높일 수 있다.
또한, 예측된 레일온도를 기준으로 열차 속도를 제한함에 따라 발생하는 열차 지연시간을 미리 예상하여 승객에게 전달할 수 있게 됨으로써 열차 지연시간을 미리 예상할 수 있으므로, 계절별로 열차 출발 시간표를 조정할 수 있다.
도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명에 따른 레일 온도 예측 방법을 설명하면 다음과 같다.
도 4는 본 발명에 따른 레일 온도 예측 방법의 단계를 도시한 도면이고, 본 발명에 따른 레일 온도 예측 방법은 위치정보 확인단계(S100), 레일설치정보 계측단계(S200), 데이터 저장단계(S300), 예측단계(S400), 레일온도 측정단계 및 레일온도 표시단계(S500)를 포함한다.
상기 위치정보 확인단계(S100)에서는 지피에스(100, GPS)가 상기 예측대상 레일의 위치정보를 확인한다.
상기 레일설치정보 계측단계(S200)에서는 지자기 센서(200)가 상기 예측대상 레일의 레일설치정보를 계측한다.
상기 데이터 저장단계(S300)에서는 상기 예측대상 레일이 위치하는 지역의 상기 실시간 환경데이터를 수집하여 저장한다.
상기 예측단계(S400)에서는 상기 위치정보, 상기 레일설치정보 및 상기 실시간 환경데이터를 기반으로, 상기 온도예측 알고리즘을 이용하여 상기 예측대상 레일의 예측온도를 예측한다.
상기 레일온도 측정단계에서는 상기 레일온도 측정부(700)가 상기 예측대상 레일의 실제온도를 측정한다.
상기 레일온도 표시단계(S500)에서는 상기 예측대상 레일의 예측온도를 표시한다.
이 외, 본 발명에 따른 레일 온도 예측 방법의 상세한 설명은 상술한 본 발명에 따른 휴대용 레일 온도 예측 시스템에 기재된 설명과 대응되므로, 이에 대한 설명은 생략한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명은 상술한 특정한 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형의 실시가 가능하고 이러한 변형은 본 발명의 범위에 속한다.
100: 지피에스
200: 지자기 센서
300: 통신부
400: 데이터 저장부
500: 데이터 분석부
600: 예측부
700: 레일온도 측정부
800: 레일온도 표시부
900: 알고리즘 생성부
910: 예측기반 데이터 수집부
920: 알고리즘 도출부

Claims (6)

  1. 온도를 예측하고자 하는 예측대상 레일의 온도를 예측하는 휴대용 레일 온도 예측 시스템에 있어서,
    상기 예측대상 레일의 위치정보를 확인하는 지피에스(GPS);
    상기 예측대상 레일의 레일설치정보를 계측하는 지자기 센서;
    상기 예측대상 레일이 위치하는 지역의 실시간 환경데이터가 수집되어 저장된 데이터 저장부; 및
    상기 예측대상 레일의 온도를 예측하는 온도예측 알고리즘이 기저장되어 있고, 상기 위치정보, 상기 레일설치정보 및 상기 실시간 환경데이터를 기반으로 상기 온도예측 알고리즘을 이용하여 상기 예측대상 레일의 예측온도를 예측하는 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 레일 온도 예측 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 실시간 환경데이터는 실시간 위성사진, 실시간 기압분포, 실시간 기상데이터를 포함하며,
    상기 실시간 기상 데이터는 실시간 대기온도, 실시간 상대습도, 실시간 풍향, 실시간 풍속, 실시간 태양의 총 방사량, 고도각 및 방위각을 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 레일 온도 예측 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    외부 서버와 연동되어, 상기 실시간 환경데이터를 상기 외부 서버에서 상기 데이터 저장부로 송신하는 통신부; 및
    상기 예측온도를 표시하는 레일온도 표시부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 휴대용 레일 온도 예측 시스템.
  4. 온도를 예측하고자 하는 예측대상 레일의 온도를 예측하는 레일 온도 예측 방법에 있어서,
    지피에스(GPS)가 상기 예측대상 레일의 위치정보를 확인하는 위치정보 확인단계;
    지자기 센서가 상기 예측대상 레일의 레일설치정보를 계측하는 레일설치정보 계측단계;
    상기 예측대상 레일이 위치하는 지역의 실시간 환경데이터를 수집하여 저장하는 데이터 저장단계; 및
    상기 위치정보, 상기 레일설치정보 및 상기 실시간 환경데이터를 기반으로, 온도예측 알고리즘을 이용하여 상기 예측대상 레일의 예측온도를 예측하는 예측단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 레일 온도 예측 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 데이터 저장단계에서 상기 실시간 환경데이터는 실시간 위성사진, 실시간 기압분포, 실시간 기상데이터를 포함하며,
    상기 실시간 기상 데이터는 실시간 대기온도, 실시간 상대습도, 실시간 풍향, 실시간 풍속, 실시간 태양의 총 방사량, 고도각 및 방위각을 포함하는 것을 특징으로 하는 레일 온도 예측 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 예측단계가 수행된 이후, 상기 예측대상 레일의 실제온도를 측정하는 레일온도 측정단계; 및
    상기 예측대상 레일의 예측온도를 표시하는 레일온도 표시단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레일 온도 예측 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101456532B1 (ko) 2013-07-24 2014-10-31 현대로템 주식회사 선로전환기의 관리시스템

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KR101456532B1 (ko) 2013-07-24 2014-10-31 현대로템 주식회사 선로전환기의 관리시스템

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