본 논문은 차세대 열차제어 시스템인 KRTCS (Korea Radio Train Control System)의 네트워크의 안정성에 대해여 연구한다. KRTCS는 철로 상에 운행중인 모든 열차들의 위치, 이동속도, 정위치 정차, 차량 문 개폐, 차량 내부 상황 등을 전체적으로 관리 감독하는 시스템으로 시스템의 동작 오류는 열차 운행에 지장을 초래할 뿐만 아니라 경우에 따라서 큰 사고로 이어질 수 있기 때문에 안정성에 대한 다각적인 검증을 반드시 필요로 한다. 이를 위해 본 논문이서는 실제 열차 운행이 이루어지는 환경과 운행 방식, 그리고 네트워크 장비에서 발생할 수 있는 동작 오류 패턴을 조사하고 이를 토대로 QualNet [1]을 활용해 다양한 환경에서 시뮬레이션을 실행한다.
본 논문은 차세대 열차제어 시스템인 KRTCS (Korea Radio Train Control System)의 네트워크의 안정성에 대해여 연구한다. KRTCS는 철로 상에 운행중인 모든 열차들의 위치, 이동속도, 정위치 정차, 차량 문 개폐, 차량 내부 상황 등을 전체적으로 관리 감독하는 시스템으로 시스템의 동작 오류는 열차 운행에 지장을 초래할 뿐만 아니라 경우에 따라서 큰 사고로 이어질 수 있기 때문에 안정성에 대한 다각적인 검증을 반드시 필요로 한다. 이를 위해 본 논문이서는 실제 열차 운행이 이루어지는 환경과 운행 방식, 그리고 네트워크 장비에서 발생할 수 있는 동작 오류 패턴을 조사하고 이를 토대로 QualNet [1]을 활용해 다양한 환경에서 시뮬레이션을 실행한다.
In this paper, we analyze the performance and reliability of the next-generation KRTCS (Korea Radio Train System) network. The KRTCS has been designed to manage and control the overall status of trains including location, speed, stop position, door open/close status and interior monitoring and so fo...
In this paper, we analyze the performance and reliability of the next-generation KRTCS (Korea Radio Train System) network. The KRTCS has been designed to manage and control the overall status of trains including location, speed, stop position, door open/close status and interior monitoring and so forth. System faults of the KRTCS operation can lead to the disruption of smooth train flow, even to terrible traffic accident. Prior to installation we need to assure the reliability of the designed KRTCS system. For this purpose, we simulated and analyzed the KRTCS network using QualNet simulator, assuming the various environmental operation data of train flows and communication faults that can be found in real telecommunication networks.
In this paper, we analyze the performance and reliability of the next-generation KRTCS (Korea Radio Train System) network. The KRTCS has been designed to manage and control the overall status of trains including location, speed, stop position, door open/close status and interior monitoring and so forth. System faults of the KRTCS operation can lead to the disruption of smooth train flow, even to terrible traffic accident. Prior to installation we need to assure the reliability of the designed KRTCS system. For this purpose, we simulated and analyzed the KRTCS network using QualNet simulator, assuming the various environmental operation data of train flows and communication faults that can be found in real telecommunication networks.
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문제 정의
이처럼 철도 통신네트워크는 기술발전과 함께 새로운 기술을 접목하기 위해 체계적이고 다양한 연구가 진행되고 있으나 지상 통신네트워크의 경우 상대적으로 체계적인 안정성과 성능에 관한 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 무선통신기반 열차제어시스템 표준체계구축 시 필요한 열차제어시스템과 연동 되어야 하는 지상설비와의 통신네트워크의 구성에 대하여 연구한다. 다양한 변수가 존재하는 네트워크를 안정성 측면에서 테스트하기 위해서 상용의 네트워크 시뮬레이터 상에 대규모 네트워크 토폴로지 및 트래픽을 모델링하고 적용하였다.
다양한 변수가 존재하는 네트워크를 안정성 측면에서 테스트하기 위해서 상용의 네트워크 시뮬레이터 상에 대규모 네트워크 토폴로지 및 트래픽을 모델링하고 적용하였다. 본 연구에서 시뮬레이션을 통해 수집한 결과는 제시한 네트워크의 안정성을 검증하고 향후 안정성이 보장된 네트워크 구성을 위한 가이드라인으로 활용할 것을 목표로 한다.
본 연구에서는 KRTCS 기본 토폴로지를 응용하여 18가지 네트워크 토폴로지를 제안하고 각 네트워크의 데이터 전달 안정성과 성능을 평가한다. 각 토폴로지들은 Table 1과 같이 구성된다.
앞서 제시된 실제 철도 시스템의 운영환경을 토대로 QualNet 시뮬레이터를 활용해 성능과 안정성을 평가하였다. 본 연구에서는 위에서 기술한 12가지 토폴로지들의 성능과 안전성을 시험하고자 상기 토폴로지들을 QualNet시뮬레이션에 반영하며 각 단말들과 네트워크 장비들의 특성, 단말들이 발생시키는 트래픽의 특성은 위에서 기술한 바를 토대로 하였다. 본 연구에서 제안하는 네트워크 토폴로지들은 구성 네트워크의 형태에 따라 분류되었고 각 토폴로지들은 편의상 Table 4와 같이 콤플렉스 네트워크, 선로변 네트워크, ATP-EI 네트워크의 구성 형태를 활용하여 표기하였다.
제안 방법
콤플렉스 네트워크는 중앙의 관제설비와 역 설비 간에 데이터 전송을 담당하며, 열차제어시스템의 제어 데이터 이외에 운영에 필요한 영상 및 음성 데이터도 처리하고 있다. ATP-EI 네트워크는 ATP와 EI간 송수신하는 데이터만을 처리하는 네트워크로 ATP-EI간에 교환되는 데이터는 열차제어정보를 담고 있어 높은 신뢰성을 필요로 하기 때문에 이들 데이터를 별도의 네트워크로 운영하고자 ATP-EI간의 데이터 교환만을 담당하도록 설계하였다. 선로변 네트워크는 차상 단말들의 접속을 매개하는 네트워크로 주로 무선접속점들로 구성된다.
본 연구에서는 최근 미국 Sprint 네트워크에서 발생한 네트워크 동작 오류 패턴 연구 결과인 Markpoulou et al.[6]을 활용하여 유선 노드가 정상상태와 오류상태를 번갈아가며 취하도록 하며 유선 노드가 오류 상태에 있을 때에는 패킷 처리가 이루어지지 않도록 모델링한다.
각 세션별로는 ATP-EI 제어메시지 교환을 위한 ATP-EI 네트워크는 다른 네트워크와는 별도로 구성하고 이중화된 구성을 적용할 때에 안정적인 메시지 교환이 이루어졌다. 다른 메시지의 4~5%의 손실은 큰 영향을 미치지 않지만, ATP-EI 제어메시지의 경우에 5% 정도의 메시지손실은 열차 운행에 심각한 영향을 줄 수 있다.
본 연구는 무선통신기반 열차제어시스템 표준체계구축 시 필요한 열차제어시스템과 연동 되어야 하는 지상설비와의 통신네트워크의 구성에 대하여 연구한다. 다양한 변수가 존재하는 네트워크를 안정성 측면에서 테스트하기 위해서 상용의 네트워크 시뮬레이터 상에 대규모 네트워크 토폴로지 및 트래픽을 모델링하고 적용하였다. 본 연구에서 시뮬레이션을 통해 수집한 결과는 제시한 네트워크의 안정성을 검증하고 향후 안정성이 보장된 네트워크 구성을 위한 가이드라인으로 활용할 것을 목표로 한다.
본 연구에서는 위에서 기술한 12가지 토폴로지들의 성능과 안전성을 시험하고자 상기 토폴로지들을 QualNet시뮬레이션에 반영하며 각 단말들과 네트워크 장비들의 특성, 단말들이 발생시키는 트래픽의 특성은 위에서 기술한 바를 토대로 하였다. 본 연구에서 제안하는 네트워크 토폴로지들은 구성 네트워크의 형태에 따라 분류되었고 각 토폴로지들은 편의상 Table 4와 같이 콤플렉스 네트워크, 선로변 네트워크, ATP-EI 네트워크의 구성 형태를 활용하여 표기하였다.
앞서 제시된 실제 철도 시스템의 운영환경을 토대로 QualNet 시뮬레이터를 활용해 성능과 안정성을 평가하였다. 본 연구에서는 위에서 기술한 12가지 토폴로지들의 성능과 안전성을 시험하고자 상기 토폴로지들을 QualNet시뮬레이션에 반영하며 각 단말들과 네트워크 장비들의 특성, 단말들이 발생시키는 트래픽의 특성은 위에서 기술한 바를 토대로 하였다.
대상 데이터
9999918, 1-p2 = 0. 999184를 적용하였고, 이때의 전송 속도는 8 Mbps, 타임 슬롯 크기는 8 바이트로 설정하였다. Bhagwat et al.
본 연구에서 시나리오를 설계하기 위해 1호선 전철의 서울역에서 수원역까지의 구간 환경과 열차운행, 그리고 이 구간에서의 KRTCS 차기 열차제어시스템 구성계획을 참조한다. 이 구간은 총 41.
이론/모형
이렇게 실제 무선 환경에서는 오류가 묶음으로 발생하기 때문에 이러한 오류발생을 모델링하기 위해 무선 채널의 상태를 두 개의 상태, 좋은 상태 또는 나쁜 상태로 Hasslinger et al. [2] 의 Gilbert-Eliott 모델을 사용한다. 두 개의 상태를 가지는 무선 채널을 Fig.
성능/효과
IEEE 802. 11n으로 구성한 네트워크 토폴로지의 결과와 마찬가지로 ATP-EI 네트워크 구성을 다른 네트워크와 분리시키고 이중화된 구성을 적용해야 안정적인 열차 운행을 보장할 수 있다고 볼 수 있다.
IEEE 802. 11n을 적용한 네트워크의 결과에서 나타났듯이, 콤플렉스 네트워크의 단일화/이중화 여부는 ATP-EI 제어 성공율에 큰 영향을 미치지 않았다. LTE를 적용한 네트워크에서도 100%의 제어 성공율을 보장하기 위해서 독립된 ATP-EI 네트워크 구성, 이중화된 구성이 필요하다.
ATP-EI 제어성공율은 콤플렉스 네트워크와 선로변 네트워크의 단일화/이중화와는 상관없이 ATP-EI 네트워크 단일화/이중화에 영향을 받는다. ATP-EI 네트워크가 독립적으로 존재하고 이중화되었을 때 100%의 성공율을 보였다. 또한, 독립적으로 존재하더라도 단일화된 네트워크는 100% 안정된 열차 운행을 보장하지 못하는 결과를 보였다.
ATP-EI 네트워크를 이중화한 경우 콤플렉스 네트워크와 선로변 네트워크의 구성은 패킷 전송율과 전송 지연성능에 큰 영향을 미치지 않는다. 따라서 LTE를 활용하는 경우에도 모든 네트워크를 이중화하는 것이 안정성과 성능 측면에서 가장 적합하지만 비용을 고려한다면 콤플렉스 네트워크와 선로변 네트워크를 단일화 하고 ATP-EI 네트워크를 이중화 한 뒤 안정성과 성능에 대한 추가적인 요구 발생 시 콤플렉스 네트워크를 이중화하여 운영하는 것이 적합하다고 볼 수 있다.
ATP-EI 네트워크가 독립적으로 존재하고 이중화되었을 때 100%의 성공율을 보였다. 또한, 독립적으로 존재하더라도 단일화된 네트워크는 100% 안정된 열차 운행을 보장하지 못하는 결과를 보였다. 따라서 열차 운행에 중요한 메시지를 전달하는 ATP-EI 네트워크의 경우는 메시지의 크기가 작고 발생되는 메시지의 양이 많지 않더라도 안정성을 보장하기 위해 기존의 네트워크와 독립적으로 운용하고, 이중화된 네트워크로 구성하여 열차 제어 실패 확률을 최소화해야 한다고 볼 수 있다.
전체적으로 평균 패킷 전달율은 콤플렉스, 선로변, ATP-EI 네트워크가 안정적으로 구성됨에 따라 높아지는 결과를 얻었다. 세부적으로 보면, 최소 구성인 110 토폴로지에서는 약 96%의 패킷 전달율을 보이지만 최대한의 구성인 222 토폴로지의 패킷 전달율은 약 99. 5%이다.
이러한 결과로 볼 때 이중화된 네트워크 구성은 패킷의 안정적인 전달에 중요한 요소로 작용하는 것으로 판단할 수 있다.
11n이 적용된 네트워크에서 각 세션별 패킷 전달율을 보였다. 전체적으로 평균 패킷 전달율은 콤플렉스, 선로변, ATP-EI 네트워크가 안정적으로 구성됨에 따라 높아지는 결과를 얻었다. 세부적으로 보면, 최소 구성인 110 토폴로지에서는 약 96%의 패킷 전달율을 보이지만 최대한의 구성인 222 토폴로지의 패킷 전달율은 약 99.
4는 무선 접속 기술 LTE가 적용된 네트워크에서 각 세션별 패킷 전달율을 보인다. 평균적으로 95% 이상의 패킷 전달율을 보이지만 ATP-EI 네트워크의 구성에 따라 ATP-EI 제어 성공율이 92%까지 감소하였다. 110토폴로지에서 가장 낮은 전달율을 보이는데, 이것은 ATPEI 네트워크가 콤플렉스 네트워크와 병합되어 ATP-EI 제어 메시지가 다른 메시지와 함께 처리되기 때문인 것으로 보인다.
후속연구
CCTV를 통해 수집되는 영상과 음성정보는 각 차상과 지상의 멀티미디어 처리단말에게 취합되어 ATS에게 전송된다. 각 멀티미디어 처리단말은 현재 40 Kbps로 데이터를 전송하며 향후 영상과 음성기기의 발전과 더불어 더 높은 데이터 전송율을 필요로 할 것으로 예상된다.
KRTCS 네트워크에서 각 열차들은 선로를 따라 이동한다. 이때 차상 단말들인 차상 ATP와 ATO는 열차를 따라 같이 이동하게 되므로 본 연구에서 열차들의 이동성을 고려하여 시뮬레이션을 진행할 필요가 있으며 시뮬레이션 상에 적용될 이동성 모델이 유효하기 위해선 실제 열차가 어떠한 이동패턴을 가지는지 파악해야 한다. 서울 지하철 운행현황 [7]을 통해 파악된 열차들의 운행 패턴은 다음과 같다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
콤플렉스 네트워크는?
콤플렉스 네트워크는 중앙의 관제설비와 역 설비 간에 데이터 전송을 담당하며, 열차제어시스템의 제어 데이터 이외에 운영에 필요한 영상 및 음성 데이터도 처리하고 있다. ATP-EI 네트워크는 ATP와 EI간 송수신하는 데이터만을 처리하는 네트워크로 ATP-EI간에 교환되는 데이터는 열차제어정보를 담고 있어 높은 신뢰성을 필요로 하기 때문에 이들 데이터를 별도의 네트워크로 운영하고자 ATP-EI간의 데이터 교환만을 담당하도록 설계하였다.
선로변 네트워크는 무엇인가?
ATP-EI 네트워크는 ATP와 EI간 송수신하는 데이터만을 처리하는 네트워크로 ATP-EI간에 교환되는 데이터는 열차제어정보를 담고 있어 높은 신뢰성을 필요로 하기 때문에 이들 데이터를 별도의 네트워크로 운영하고자 ATP-EI간의 데이터 교환만을 담당하도록 설계하였다. 선로변 네트워크는 차상 단말들의 접속을 매개하는 네트워크로 주로 무선접속점들로 구성된다.
KRTCS 열차제어시스템 네트워크에서 발생하는 모든트래픽은 어떻게 전송되는가?
KRTCS 열차제어시스템 네트워크에서 발생하는 모든트래픽은 Table 3과 같이 정리할 수 있다. 지상 ATP들은 각각 제어를 담당하는 영역을 가지고 있다. 각 구간 내의 열차들은 자신이 위치한 구간을 담당하는 지상 ATP와 제어정보를 교환한다. 제어정보를 교환하는 패턴은 다음과 같다. 차량에 탑재된 활성화 상태의 차상 ATP는 활성화 상태의 ATP와 대기 상태의 ATP에게 열차상태정보를 주기적으로 전송한다. 활성화 상태에 있는 지상 ATP는 자신의 관할 구역 내 열차들이 전송한 열차상태정보를 활용하여 열차들의 상황을 파악하고 각 열차들에게 열차제어정보를 전송한다.
참고문헌 (7)
QualNet, http://web.scalable-networks.com
G. Hasslinger, O. Hohlfeld, "The Gilbert-Elliott Model for Packet Loss in Real Time Services on the Internet," in Proc. Measuring, Modelling and Evaluation of Computer and Communication Systems (MMB), pp.1-15, 2008.
R. Fantacci, M. Scardi "Performance evaluation of preemptive polling schemes and arq techniques for indoor wireless networks," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol.45, no.2, May. 1996.
H. S. Wang, N. Moayeri, "Finite state Markov channel - a useful model for radio communication channels," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol.44, no.1, Feb. 1995.
P Bhagwat, P. Bhattacharya, A. Krishma, S. K. Tripathi "Using channel state dependent packet scheduling to improve TCP throughput over wireless LANs," Wireless Networks, vol.3, no.1, Mar. 1997.
A. Markpoulou, I. Gianluca, Bh. Supratik, C. Chen-Nee, C. Diot, "Characterization of Failures in an Optical IP Backbone network," IEEE Transactions on Networking, vol 16, no. 4, pp.749-762, Aug 2008.
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