2016년 추계 학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
소리정보와 DNN을 이용한 선로전환기의 비정상 상황 분류 |
| 영문제목(English Title) |
Anomaly Classification of Railway Point Machine Using Sound Information and DNN |
| 저자(Author) |
노병준
이종욱
박대희
정용화
김희영
윤석한
Byeongjoon Noh
Jonguk Lee
Daihee Park
Yonghwa Chung
Heeyoung Kim
SukHan Yoon
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 02 PP. 0611 ~ 0614 (2016. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 철도 산업의 비중이 증가함에 따라 열차의 안정적인 주행이 그 어느 때보다 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히, 열차의 진로 변경을 위한 핵심 요소인 선로전환기의 결함은 열차의 사고와 직결되는 장비 중 하나로써, 그 이상 여부를 사전에 인지하여 선로전환기의 안정성을 확보하기 위한 유지보수의 지능화 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 선로전환기의 작동 시 발생하는 소리정보를 활용하여 선로전환기의 비정상 상황을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 선로전환기의 상황별 소리를 수집하고, 다양한 소리정보를 추출하여 특징 벡터를 생성한다. 다음으로, 딥러닝 모델 중 하나인 DNN(Deep Neural Network)을 이용하여 선로전환기의 비정상 상황을 분류한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 기반으로 DNN의 파라미터에 따른 다양한 실험을 수행한 결과, 약 93.10%의 정확도를 갖는 안정적인 DNN 모델을 설계하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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