김정현
(Jeong Hyun Kim)
1†
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종신회원․교신저자․한국철도기술연구원 책임연구원
(Corresponding Author․Korea Railroad Research Institute․kimjh@krri.re.kr)
Copyright © 2021 by the Korean Society of Civil Engineers
키워드
철도복선화, 지능형 철도선형계획, 해외 철도사업, 철도건설비, 철도설계 자동화
Key words
Double tracking project, Intelligent railroad alignment design, Oversea railroad project, Railroad construction cost, Automization of railroad design
1. 서 론
우리나라 철도산업이 발전하고 대외적 위상이 높아지면서 국내 철도산업의 해외진출 기회가 확대되고 있으며, 현재 다수의 신규 사업이 추진되고 있다. 전
국토에 대한 수치지도가 제공되고 현장 조사 및 분석이 용이한 국내 사업과는 달리 해외 철도는 현장 조사 및 분석, 그리고 적절한 노선대안 설정 등에
한계가 있다. 이에 대한 대안으로 지능형철도선형계획 프로그램(ei-Rail)은 해외 신규 사업 개발의 초기 단계에서 최적의 노선과 사업비 대안을 도출하여
사업성 분석의 자료로 활용되고 있으며, 최종 설계의 검증의 도구로 활용되었다. 현재의 프로그램은 신규 사업의 노선 개발의 기능만을 가지고 있으나,
실제로 해외 철도사업 대상국의 주요 현안은 철도의 선형개량을 통한 기존선 증속 및 단선철도의 복선화 사업을 다수 포함하고 있다. 본 연구는 기존의
지능형철도선형계획 프로그램에 기존 단선철도의 복선화 사업에 대한 분석기능을 추가할 수 있는 방법을 개발하고자 한다.
2. 기존 기술 검토
2.1 ei-Rail
ei-Rail은 수치지도를 기반으로 유전자 알고리즘을 이용하여, 철도 노선의 시점, 종점 및 필수 통과(정차) 지점과 노선통과 불가지역을 고려한 모든
가능 노선을 분석하여 최적의 노선대안 및 공사비를 제시할 수 있도록 개발되었다. 기존의 철도 노선계획 및 공사비 산출에 필요한 시간을 1/10 수준으로
절감할 수 있다(Shin et al., 2015). Fig. 1은 이러한 ei-Rail의 선형탐색 및 설계과정, 그리고 최종 성과품을 표현하고 있다.
Fig. 1. Overview of ei-Rail
2.2 기타 관련 프로그램
대부분의 철도선형계획 자동화 관련 프로그램 역시 신규 철도사업을 대상으로 하고 있다. 2007년 ㈜평화데이터시스템에서 개발한 AutoCAD 기반의
RD SmartPros, 서영엔지니어링의 Tacoma, 삼안 연구개발원의 Blue Track 등이 현장에서 설계 지원도구로 활용된 바 있다. 해외에서는
Trimble사가 Quantm Desktop 프로그램을 활용하여 철도선형설계를 지원하고 있다(KRRI, 2013; KRRI, 2014).
Table 1에 각 프로그램의 특징을 비교한 바와 같이, Tacoma는 해외설계시 유동적인 설계기준 적용이 불가능하며, 평면선형, 지반고, 종단 선형 데이터를
수동 입력하여야 하는 불편함이 있으며 횡단설계 및 계획평면도를 제공하지 못하는 한계도 있다. Blue Track도 해외설계시 유동적인 설계기준 적용이
불가능하고 종단설계를 위하여 암선 데이터를 수동으로 입력하여야 한다. 횡단설계에서는 횡단구조물 삽입시 오류가 자주 발생하는 것으로 알려져 있으며 토공
수량 산출이 부정확한 것으로 평가된다. 계획평면도에서 터널, 교량, 각종 시설물의 표현이 불가능한 것도 한계로 지적된다. Bentley Rail Track은
설계기준 작성시 설계기준의 세세한 내용까지 설계자가 입력하도록 되어 있어 사용자 편의성이 부족하고 표준횡단면도 및 횡단구조물 작성이 어렵고 적용시
오류 자주 발생한다고 평가된다. 계획평면도에서 전체적인 표현은 가능하나 한국의 도면 디테일과는 상당한 차이가 있어 한국 기준으로 도면이 작성되어야
할 경우 노선 외 모든 작업에 대해 별도 작업 필요하다.
ei-Rail은 상기된 기존 프로그램의 한계를 보완하여, 사업별 설계기준을 사용자가 입력함으로써 모든 국가 및 지역의 설계기준에 부합하는 분석이 가능하며,
평면, 종단, 횡단 설계도면을 사업비 분석결과와 함께 제공할 수 있다.
현재 상용화된 모든 철도선형계획 프로그램은 신규노선을 대상으로 하고 있으며, 복선화 또는 선형개량과 같은 기존 철도 개량사업에 대한 분석기능은 미비하다.
하지만 실제로 신규 철도노선의 건설 못지 않게 철도 복선화 사업에 대한 분석수요는 다수 발생하므로, 이에 대한 분석기능을 확보할 경우 철도 개량사업의
효율적 계획과 분석에 많은 도움이 될 수 있을 것이다.
Table 1. Comparison between Railway Design Programs
Programs
|
Characteristics
|
ei-Rail
|
Vertical alignment, Horizontal Curve Design, 3D Simulation, Optimal Design, Google
earth Map ex/import,
Automated Data Import, Cost Estimation, Easy learning
|
Tacoma
|
Highway (Road) Design, Hard to learn
|
Blue Track
|
Highway (Road) Design, Long Term Training Period
|
Bentley Rail Track
|
Vertical alignment, Horizontal Curve Design, 3D Simulation, Optimal Design, Automated
Data Import
|
Quantm
|
Information folding
|
3. 복선화 계획 방법론 개발
3.1 평면생성
기존선형을 분석하거나 기존선형을 개량 최적화하는 사업인 경우 기존 선형에 대한 분석이 필수적이다. 기존선형의 기하구조 값을 준공도등에서 구할 수가
있으면 수월하게 입력이 가능하고 또 선형에 대한 분석이 용이하나, 기하구조의 수치값(IP좌표, 곡선반경 등)을 구할 수가 없으면, 구글맵 등 기존
철도의 선형이 표시된 공개 지도 등에서 기하구조 값을 찾아내야 한다.
이를 위해서는 Fig. 2와 같이 공개된 맵에서 마우스 등을 이용하여 선형을 디지타이징한 후 이것을 KML로 저장하고, 저장된 KML을 읽어들여 CAD 파일의 폴리라인 엔티티로
변환한 후 이 변환된 폴리라인을 입력데이타로 읽어서 기하구조를 추출한다. 평면생성모듈은 이러한 기능을 수행한다. 즉, 입력데이터로 디지타이징된 폴리라인을
사용하여, IP좌표, 각 IP별 곡선반경을 계산하여 출력하며, 이 과정은 Fig. 3에 나타나 있다.
Fig. 2. Flowchart: Horizontal Geometrics Generation
Fig. 3. Flowchart: Determination of IP and Radius
3.2 KML 변환
구글 등 공개맵에서 디지타이징되어 만들어진 KML 데이터를 활용하기위해서는 KML 데이터를 캐드데이터로 또 캐드데이터를 KML 데이터 변환하는 모듈이
있어야 공개맵에서 구한 데이터 들을 효율적으로 활용할 수 있다.
KML 변환은 양방향 즉, KML → UTM (WGS84좌표체계), UTM (WGS84좌표체계) → KML으로 변환이 가능해야 한다. KML은 경위도좌표만을
가지고 있다. 이 경위도좌표를 세계좌표계로 사용하는 WGS84 좌표체계로 변환하여야 하는데, 이를 위해서는 지구전체를 경도 6도 로 나누어 UTM
zone 번호를 사용하여 각 존에 맞게 WGS84 좌표를 계산함으로써 CAD에서 인식할 수 있는 X,Y 좌표가 구해진다(Fig. 4).
또한, 철도선형의 특정상 선형이 좌우로 긴 경우가 많아 2개 이상의 Zone에 걸쳐있는 경우가 발생한다. 이럴 경우 사용자가 원하는 zone을 선택하여야
한다. 선택한 zone 번호를 기억하고 변환시 입력하여야 정확한 변환이 가능하다.
Fig. 4. Flowchart: KML Conversion
3.3 복선화 계획 분석
3.3.1 궤간별 유형 분류
기존 단선철도의 궤간에 따라 협궤, 표준궤, 광궤로 구분되며, 궤간에 따라 공사비 단가는 상이하다. 본 연구에서는 궤도의 종류를 단선, 복선, 2복선
등 3개 유형으로 분류하고, 궤간에 따라 협궤, 표준궤, 광궤 등 3개 궤간을 고려하여, 총 9개의 철도 유형을 고려할 수 있도록 하였다(Table 2). 궤도의 종류별 제원은 상이하며, 가장 일반적인 표준궤의 상세제원은 Fig. 5와 같다. 궤간의 유형에 대한 정의는 분석 시작단계의 사업 개요 입력과정에서 이를 정의하도록 하였다(Fig. 6).
Fig. 5. Cross-section of Rail Track (Standard Gauge)
Fig. 6. Definition of Project
Table 2. Track Width
No. of Track (s)
|
Gauge
|
Narrow
|
Standard
|
Wide
|
Single
|
6 m
|
8 m
|
7.5 m
|
Double
|
9 m
|
12 m
|
12.85 m
|
Double-Double
|
18 m
|
24 m
|
25.7 m
|
3.3.2 공사비 단가 입력
공사비 단가는 공종에 따라 토공공사비, 구조물공사비(교량, 터널), 배수공사비, 궤도, 시스템 등을 구별하여 반영한다(Fig. 7).
Fig. 7. Unit Cost by Work Type
3.3.3 공사비 분석 보고서
기존 단선철도의 현황과 복선화 사업의 유형, 공종별 공사비 단가 등을 정의한 후 ei-Rail의 복선화 사업옵션을 선택하여 수행하면 다음과 같은 공사비
보고서와 설계도를 취득할 수 있다(Fig. 8).
Fig. 8. Result of Project Analysis
4. 철도 복선화사업 사례 분석
4.1 분석의 개요
ei-Rail의 복선화사업 분석기능에 대한 검증을 위하여, 기존에 단선으로 운행 중인 해외의 1개 철도구간을 선정하였다. 분석구간의 개요는 Table 3과 같다.
분석에 적용된 공종별 적용단가는 검증 구간의 현지 공사비를 반영한 결과 Table 4와 같다. 공사비 단가는 ei-Rail의 실행 과정에서 현지 단가에 따라 달리 적용할 수 있다.
Table 3. Prevailing Condition of Railway Section for Validation
Length
|
45 km
|
Track
|
Single Track / Narrow Gauge
|
Design Speed
|
100 km/h
|
Min. Radius of Horizontal Curve
|
2,000 m
|
Max. Gradient
|
12 ‰
|
Track Width
|
6 m
|
Table 4. Unit Construction Costs
Type
|
Cost
|
Earth Work
|
1,520 (won/㎥)
|
|
excavation (earth/sand)
|
960 (won/㎥)
|
excavation (weathered rock)
|
1,920 (won/㎥)
|
excavation (soft/sound rock)
|
24,960 (won/㎥)
|
Bridge
|
35,600 mil (won/km)
|
Tunnel
|
13,400 mil (won/km)
|
Track
|
1,400 mil (won/km)
|
Electricity
|
560 mil (won/km)
|
Communication
|
490 mil (won/km)
|
Signal
|
670 mil (won/km)
|
4.2 분석결과
ei-Rail의 복선화 옵션을 통하여 분석구간에 대하여 Fig. 9와 같이 30개의 최적화된 복선화 선형을 도출한 후 3개 대안을 선정하고, 공사비를 기준으로 최적의 선형대안을 선택한 결과, 총 공사비 1,980.5억원이
소요되는 선형대안을 최적대안으로 선정할 수 있었다(Table 5).
Fig. 9. Optimized Alignment Alternatives
Table 5. Result of Analysis
Alternative
|
Length
(km)
|
Total Cost
(mil. Won)
|
Earth Work Cost
(mil. Won)
|
Length of Bridges
(m)
|
Bridge Cost
(mil. Won)
|
Length of
Tunnels
|
No. 9
|
44.029
|
201,871
|
4,362
|
394
|
15,421
|
0
|
No. 16
|
44.098
|
200,694
|
4,407
|
367
|
14,368
|
0
|
No. 18
|
43.837
|
198,059
|
3,891
|
347
|
13,604
|
0
|
5. 결 론
2013년에 지능형 철도선형계획 프로그램(ei-Rail)이 개발된 이후, 프로그램 성능개선을 통하여 ei-Rail 의 활용성과 신뢰성을 제고하여 왔으며,
기술이전을 통하여 다수의 해외사업 추진에 활용하고 있다. 그러나 기존의 ei-Rail 프로그램은 신규사업에 적합하도록 개발되어, 신남방지역의 ASEAN
회원국에서 계획, 검토되고 있는 기존 노선의 현대화 및 고속화를 고려한 선형개량 및 단선철도의 복선화 사업에는 활용할 수 없는 한계가 있었다. 한국
철도산업의 해외 진출 대상국 대부분의 철도 인프라 수준은 표정속도 100 km/h 이하이며, 이 경우 현실적으로 대상국이 계획하고 있는 최고속도 200
km/h급의 고속화 철도는 운영능력의 한계등으로 인하여 사실상 불가함을 현지 철도 전문가들도 인정하고 있으며, 복선화 또는 선형개량 등을 통하여 표정속도를
상향하여 운영경험을 축적한 후에 고속화 철도를 건설, 운영하는 것이 바람직한 것으로 보고 있다.
본 연구는 이러한 사업수요에 부합하도록 ei-Rail 프로그램에 철도 복선화 사업에서 최적을 선형을 도출하고 사업비를 산출할 수 있는 기능을 추가하였다.
복선화 사업을 구성하는 공종별 단가는 현지 상황에 따라 사용자가 조정하여 입력할 수 있도록 하여 실용성을 확보하였다.
이러한 성능 보완을 기반으로 국내외 철도사업의 수요에 부합하는 도구로서의 활용성이 보다 증가할 것으로 기대되며, 철도 복선화 사업을 보다 효율적으로
추진할 수 있을 것으로 기대된다.
감사의 글
본 연구는 본 연구는 한국철도기술연구원 주요사업 “뉴 노멀 시대 대응을 위한 모빌리티 분석기술 및 정책지원 연구(A study for the
rail-centered mobility technology to adapt to a new normal era)” 과제의 연구비 지원으로 수행되었습니다.
References
Korea Railroad Research Institute (KRRI) (2013). "Development of intelligent railroad
alignment design program-phase I"
Korea Railroad Research Institute (KRRI) (2014). "Developement of intelligent railroad
alignment design program-phase II"
Shin Y. H., Kim J. H., Oh J. T. (2015). "Implementation and analysis of railway design
model using ei-rail with Joong-Ang and Seo-Hae lines.", Journal of the Korean Society
of Civil Engineers, KSCE, Vol. 35, No. 2, pp. 407-415