최근 ICT분야에서 가장 화두가 되는 것으로는 단연 사물인터넷(IoT, Internet of Things)이라 할 수 있다. 모든 사람과 사물이 네트워크로 연결되는 초연결 사회(Hyper-connectivity Society)로의 변화는 지하철운영에도 많은 변화를 가져오고 있다. 사물인터넷 기술은 철도 및 도시철도분야에서의 열차 운행관리는 물론 안전관리, 시설물 ...
최근 ICT분야에서 가장 화두가 되는 것으로는 단연 사물인터넷(IoT, Internet of Things)이라 할 수 있다. 모든 사람과 사물이 네트워크로 연결되는 초연결 사회(Hyper-connectivity Society)로의 변화는 지하철운영에도 많은 변화를 가져오고 있다. 사물인터넷 기술은 철도 및 도시철도분야에서의 열차 운행관리는 물론 안전관리, 시설물 모니터링 등을 통하여 승객편의 및 안전성을 향상시키는데 활용되고 있다. 서울도시철도에서 운용중인 “도시철도 실시간 모니터링 시스템”은 사물인터넷 기술을 지하철 시설물 관리에 접목시킨 사례로, 온도･소음･전압･전류･변위센서 등 전통적인 센싱기술을 통신과 결합시켜 설비 동작상태를 실시간으로 모니터링하고 수집된 데이터를 데이터베이스에 저장･분석하여 예지분석을 위한 통계자료로 활용하여 시설물 예방정비 및 장애조치에 활용하고 있다. 본 논문에서는 도시철도 실시간 모니터링 시스템에서 취득한 센싱정보를 분석하여 각 서브시스템의 안정성을 판단하였으며, 이를 위하여 각 분야 기능실에 설치된 센서를 통하여 측정한 데이터들의 분포 확인을 위한 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 정규 분포의 두 모수(μ,σ)에 대한 값을 추정하였으며 각 단계별 경보 기준에 의해 그 범위를 유추해 볼 수 있었다. 기존의 Pass-Fail을 이용하면 경보관리기준의 경계치 근처 값에 대해서는 설비의 고장유무를 판단하는데 많은 어려움이 있으나, 본 논문에서 제시한 Gaussian 분포와 Variance를 이용하는 방법을 이용하면 경계값 근처에서의 설비의 고장유무에 대한 즉각적 판단이 가능하여 시설물 유지관리에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 ICT분야에서 가장 화두가 되는 것으로는 단연 사물인터넷(IoT, Internet of Things)이라 할 수 있다. 모든 사람과 사물이 네트워크로 연결되는 초연결 사회(Hyper-connectivity Society)로의 변화는 지하철운영에도 많은 변화를 가져오고 있다. 사물인터넷 기술은 철도 및 도시철도분야에서의 열차 운행관리는 물론 안전관리, 시설물 모니터링 등을 통하여 승객편의 및 안전성을 향상시키는데 활용되고 있다. 서울도시철도에서 운용중인 “도시철도 실시간 모니터링 시스템”은 사물인터넷 기술을 지하철 시설물 관리에 접목시킨 사례로, 온도･소음･전압･전류･변위센서 등 전통적인 센싱기술을 통신과 결합시켜 설비 동작상태를 실시간으로 모니터링하고 수집된 데이터를 데이터베이스에 저장･분석하여 예지분석을 위한 통계자료로 활용하여 시설물 예방정비 및 장애조치에 활용하고 있다. 본 논문에서는 도시철도 실시간 모니터링 시스템에서 취득한 센싱정보를 분석하여 각 서브시스템의 안정성을 판단하였으며, 이를 위하여 각 분야 기능실에 설치된 센서를 통하여 측정한 데이터들의 분포 확인을 위한 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 정규 분포의 두 모수(μ,σ)에 대한 값을 추정하였으며 각 단계별 경보 기준에 의해 그 범위를 유추해 볼 수 있었다. 기존의 Pass-Fail을 이용하면 경보관리기준의 경계치 근처 값에 대해서는 설비의 고장유무를 판단하는데 많은 어려움이 있으나, 본 논문에서 제시한 Gaussian 분포와 Variance를 이용하는 방법을 이용하면 경계값 근처에서의 설비의 고장유무에 대한 즉각적 판단이 가능하여 시설물 유지관리에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
The major talking point in ICT industry is IoT definitely. A change into hyper-connectivity society that every people and objects are connected by network bring considerable transitions to subway operation. IoT technology is used for improving passenger convenience and safety through safety manageme...
The major talking point in ICT industry is IoT definitely. A change into hyper-connectivity society that every people and objects are connected by network bring considerable transitions to subway operation. IoT technology is used for improving passenger convenience and safety through safety management, facilities monitoring as well as train traffic control in field of railway and metro systems. 5678SMRT real time monitoring system operated by Seoul Metropolitan Rapid Transit is example combing IoT and metro facilities management. It combine traditional sensing technology like sensor of temperature, noise, voltage, current, displacement with communication system for monitoring facilities’s state of movement in real time and saving collected data in database and analyzing. It make good use of statistics for Predictive analysis of facilities’s preventive maintenance and taking action for fault. In this paper, I look into warning set point of proper value for fault diagnostic of facilities and urban railway system by using sectorial sensed information acquired from 5678SMRT real time monitoring system and I simulated it for identifying data of distribution. I estimate two parameters (μ,σ) of normal distribution and I infer that range through simulation results according to each stage’s warning set points. Using existing Pass-Fail, boundary-value of warning management standards is occuring a lot of difficulties to make a decision whether facilities is normal or not. But If methode of using Gaussian distribution and Variance which I suggested in this paper is used, It is useful to maintain facilities due to judging immediately for boundary-value of warning management standards.
The major talking point in ICT industry is IoT definitely. A change into hyper-connectivity society that every people and objects are connected by network bring considerable transitions to subway operation. IoT technology is used for improving passenger convenience and safety through safety management, facilities monitoring as well as train traffic control in field of railway and metro systems. 5678SMRT real time monitoring system operated by Seoul Metropolitan Rapid Transit is example combing IoT and metro facilities management. It combine traditional sensing technology like sensor of temperature, noise, voltage, current, displacement with communication system for monitoring facilities’s state of movement in real time and saving collected data in database and analyzing. It make good use of statistics for Predictive analysis of facilities’s preventive maintenance and taking action for fault. In this paper, I look into warning set point of proper value for fault diagnostic of facilities and urban railway system by using sectorial sensed information acquired from 5678SMRT real time monitoring system and I simulated it for identifying data of distribution. I estimate two parameters (μ,σ) of normal distribution and I infer that range through simulation results according to each stage’s warning set points. Using existing Pass-Fail, boundary-value of warning management standards is occuring a lot of difficulties to make a decision whether facilities is normal or not. But If methode of using Gaussian distribution and Variance which I suggested in this paper is used, It is useful to maintain facilities due to judging immediately for boundary-value of warning management standards.
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