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철도분야 시험기술 분석에 관한 연구
A Study on Test Technology Analysis for Railway System 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.18 no.12, 2017년, pp.722 - 728  

한영재 (한국철도기술연구원 형식승인팀) ,  박찬경 (한국철도기술연구원 형식승인팀) ,  황종규 (한국철도기술연구원 형식승인팀) ,  김영국 (한국철도기술연구원 형식승인팀)

초록
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현재 전동차뿐만 아니라 고속철도, 경량전철에 대한 수요가 늘어나면서 안전하고 쾌적한 철도에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 이러한 흐름에 맞추어 제작된 철도시스템에 대한 성능을 평가하는 기술이 더욱 중요하게 부각되고 있다. 본 연구에서는 철도분야 시험기술에 대한 특허분석을 통해, 국내외 기술동향을 세부적으로 파악하고자 하였다. 이를 위해 1990년 이후에 한국, 유럽, 미국 등에 출원된 특허를 대상으로 Thomson Innovation DB를 통해 분석을 수행하였다. 먼저, 구성품시험, 완성차시험, 본선시운전시험으로 기술을 분류하였다. 특허분석을 통해 철도분야 시험기술에 대한 기술동향을 파악하여 과거부터 현재에 이르기까지 기술발전이 어떻게 이루어져왔는지를 검토하였다. 또한, 국가별 및 주요출원인별 분석을 통해 어떤 국가, 어떤 출원인이 활발하게 기술개발을 진행하고 있는지를 알아보았다. 그리고, 시장확보지수와 영향력지수에 대한 분석을 통해 시험기술과 관련하여 기술력을 확보하고 있는 국가를 살펴보았다. 이와 같은 분석을 통해, 본 연구에서는 철도분야와 관련된 시험기술 동향을 정확하게 파악할 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the demand for high-speed railway, light railway, and metropolitan railway is increasing, the demand for safe and comfortable railways is increasing. The evaluation technology for a railway system manufactured according to this trend is becoming more important. This study examined the domestic an...

주제어

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문제 정의

  • 본 논문에서는 철도차량 시험기술에 대한 동향을 파악하기 위하여 국내외 철도차량 기술개발 특허분석을 수행하였다. 1990년 이후 미국, 유럽 등에 출원된 특허를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다.
  • 본 연구에서는 국내외 철도차량 시험기술을 대상으로 특허출원 데이터를 선별한 후, 연도별, 기술분류별, 주요 출원인별 등에 따른 특허현황을 분석하였으며, 시장확보력, 인용도지수, 영향력지수 등에 대해서도 살펴보았다. 이를 통해 철도차량 기술분야에 대한 국내외 기술 동향에 대해 세부적으로 분석하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
철도차량 시험분야를 어떻게 분류하였는가? 철도차량 시험분야와 관련된 특허를 분석하기 위해 먼저, 시험분야를 구성품시험, 완성차시험, 본선시운전시험으로 기술을 크게 분류하였다. 구성품시험은 추진장치, 제동장치, 집전장치 등과 같이 각 단품에 대한 시험이며, 완성차시험은 각 장치들을 차량에 취부한 후에 정차 또는 저속운행하면서 시험한 내용이다.
국외 철도차량 기술개발 특허출원 비중은 어떠한가? 첫째, 연도별, 국가별 특허출원 비중을 알아본 결과, 중국 964건(55.4%), 일본 280건(16.1%), 미국 229건(13.2%)의 순이었다. 이를 통해 중국에서 철도차량 시험기술에 대한 기술개발이 활발히 이루어짐을 살펴볼 수 있었다.
철도의 특징은? 최근 들어 환경친화적이며 대량으로 승객을 이동할 수 있는 철도에 대한 관심이 증가하고 있다. 철도는 타 교통수단에 비하여 정시성, 안전성 등의 여러 측면에서 탁월한 교통시스템으로, 경쟁력있는 철도기술 확보를 위해 많은 나라에서 최선을 다해 끊임없이 노력하고 있다. 더욱이 고속철도 운행횟수가 증가하면서 더 안전하고 신뢰성을 갖춘 철도에 대한 필요성이 더욱 증대되고 있다.
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참고문헌 (14)

  1. Jung-Won Seo, Hyun-Moo Hur, Hyun-Kyu Jun, Seok-Jin Kwon, and Dong-Hyeong Lee, "Fatigue design evaluation of railway bogie with full-scale fatigue test", Advances in Materials Science and Engineering, pp. 1-11, 2017. DOI: https://doi.org/10.1155/2017/5656497 

  2. Ducko Shin, Jae-Ho Lee, Kang-Mi Lee, Yong -kyu Kim, Choon-Soo Park, "A Study on Maximum Speed Test for On-board Signalling Equipment in HEMU-400x", Korean Society for Railway, pp. 670-677, 2009. 

  3. Haeng-koo Kim, Byung-gwan Kang, Dong-il Kim, Kyong-su Eom, Kuk-jin Kim, "The development and test status of catenary-free low-floor tram", The spring conference of Korean Society for Railway, pp. 1396-1402, 2013. 

  4. Young-Jae Han, Jeong-Min Jo, Jin-Ho Lee, Chul-Ung Lee, "The trend analysis of technology development for auxiliary power supply of electric vehicle", Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, vol. 16, no. 11, pp. 7957-7963, 2015. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2015.16.11.7957 

  5. Jin-Ho Lee, Yong-Jae Han, Jeong-Min Jo, Chang-Young Lee, "A study on trend of technology development for super-speed maglev", Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, vol. 14, no. 6, pp. 2631-2638, 2013. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2013.14.6.2631 

  6. Seong-Hyeon Joo, Sung-Ho Ha, and Sang-Hyeon Park, "Technology Keyword Network and Cognitive Map Analysis: to prospect promising technology of UAV(Unmanned Aerial Vehicle) airframe industry)", Journal of the Korea Industrial Information Systems Research vol. 21 no. 5, pp. 55-72, 2016. DOI: https://doi.org/10.9723/jksiis.2016.21.5.055 

  7. Sunghae Jun, "Technology forecasting using bayesian discrete model", Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 27, no. 2, pp. 179-186, 2017. DOI: https://doi.org/10.5391/JKIIS.2017.27.2.179 

  8. Ryu, J. and Byeon, S. C., "Technology level evaluation methodology based on the technology growth curve", Technol. Forecast. Soc., vol. 78, no. 6, pp. 1049-1059, 2011. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2011.01.003 

  9. Petruzzelli, A. M., Rotolo, D., Albino, V., "Determinants of patent citations in biotechnology: An analysis of patent influence across the industrial and organizational boundaries", Technological Forecasting and Social Change, vol. 91, pp. 208-221, 2015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.02.018 

  10. Yongdai Kim, Sangjo Jong, Woncheol Jang, Jongsu Lee, "Innovation of technology and social changes - quantitative analysis based on patent big data", The Korean Journal of Applied Statistics, vol. 29, no. 6, pp. 1025-1039, 2016. DOI: https://doi.org/10.5351/KJAS.2016.29.6.1025 

  11. Daudin, J. J., Picard, F., and Robin, S. "A mixture model for random graphs", Statistics and Computing, vol. 18, pp. 173-183, 2008. DOI: https://doi.org/10.1007/s11222-007-9046-7 

  12. Kwangsung Lee, Li Xuesong, Yeongjin Kim, Younhwan Lee, Hyomin Jeong, and Shikchung Han, "Analysis of patent on the solar energy technology classified by countries and element technique", The spring conference of The Korean Society of Mechanical Engineers, pp. 710-715, 2008. 

  13. F. Narin, "Measuring Strategic Competence", Tech-Line Background Paper, Imperial College Press Technology Management Series, 1999. 

  14. H. Grupp, "The measurement of technical performance of innovations by technometrics and its impact on established technology indicators", Research Policy, vol. 23, pp. 175-193, 1994. DOI: https://doi.org/10.1016/0048-7333(94)90052-3 

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