소리 정보를 이용한 철도 선로전환기의 스트레스 탐지

최용주; 이종욱; 박대희; 이종현; 정용화; 김희영; 윤석한; Yongju Choi; Jonguk Lee; Daihee Park; Jonghyun Lee; Yongwha Chung; Hee-Young Kim; Sukhan Yoon

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정보처리학회 논문지 소프트웨어 및 데이터 공학

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한글제목(Korean Title)	소리 정보를 이용한 철도 선로전환기의 스트레스 탐지
영문제목(English Title)	Stress Detection of Railway Point Machine Using Sound Analysis
저자(Author)	최용주 이종욱 박대희 이종현 정용화 김희영 윤석한 Yongju Choi Jonguk Lee Daihee Park Jonghyun Lee Yongwha Chung Hee-Young Kim Sukhan Yoon
원문수록처(Citation)	VOL 05 NO. 09 PP. 0433 ~ 0440 (2016. 09)
한글내용 (Korean Abstract)	철도 선로전환기는 열차의 진로를 현재의 궤도에서 다른 궤도로 제어하는 장치이다. 선로전환기의 이상 상황은 탈선 등과 같은 심각한 문제를 발생할 수 있기 때문에, 선로전환기의 스트레스를 지속적으로 모니터링 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 선로전환기가 작동할 때 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 스트레스를 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 선로전환기의 동작 시 발생하는 소리 데이터로부터 자질 선택방법을 사용하여 스트레스 탐지에 유효한 감소된 차원의 자질 부분집합을 선택한 후, 기계학습의 대표적 모델인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 선로전환기의 스트레스 상태 여부를 탐지한다. 테스트용 선로전환기를 실제 구동하며 수집한 소리 데이터를 이용하여, 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 98%를 넘는 정확도를 확인하였다.
영문내용 (English Abstract)	Railway point machines act as actuators that provide different routes to trains by driving switchblades from the current position to the opposite one. Since point failure can significantly affect railway operations with potentially disastrous consequences, early stress detection of point machine is critical for monitoring and managing the condition of rail infrastructure. In this paper, we propose a stress detection method for point machine in railway condition monitoring systems using sound data. The system enables extracting sound feature vector subset from audio data with reduced feature dimensions using feature subset selection, and employs support vector machines (SVMs) for early detection of stress anomalies. Experimental results show that the system enables cost-effective detection of stress using a low-cost microphone, with accuracy exceeding 98％.
키워드(Keyword)	철도 선로전환기 스트레스 탐지 소리 분석 SVM Railway Point Machine Stress Detection Sound Analysis
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