2018년 추계 학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
IOT기반 철도인프라 데이터를 활용한 이상상황 인식모델 |
| 영문제목(English Title) |
A Model Using IOT Based Railway Infrastructure Sensor Data for Recognition of Abnormal state |
| 저자(Author) |
장규진
안태기
김영남
정재영
Gyu-Jin Jang
Tae-Ki Ahn
Young-Nam Kim
Jae-Young Jung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 25 NO. 02 PP. 0771 ~ 0773 (2018. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
인공지능(AI), 사물인터넷(IOT)등의 4차 산업기술은 철도안전의 핵심수단으로 부상하고 있으며 차량, 위험관리, 운행가ᅟᅩᆫ리, 보안관리 등의 점진적인 적용분야 확장을 통해 철도안전에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IOT 기반의 다양한 철도 인프라 데이터를 활용하여 열차주행상태에 영향을 줄 수 있는 이상상황 인식 모델 및 열차자율주행을 위한 제어기술에 필요한 정보로 인프라 상태를 제공하는 방식을 제안한다. 철도 인프라 상황인지에 필요한 데이터는 레일온도, 선로 지정물, 승객 수, 선로 적설량을 지정하였고, 제안 lstlrahepf의 스게노 퍼지추론 방식을 적용한 후 철도차량 운전관련 취급규정 및 취급세칙을 기반으로 퍼지규칙(Fuzzy Rule)을 15개 생성하였다. 인프라데이터셋을 활용하여 제안모델의 인식을 평가에 사용하였으며 인식률 결과는 약 86%의 정확성을 보였다. 퍼지추론 기반 방식의 철도인프라 이상상태 인식모델을 철도분야에 접목시킨다면 기존의 관제기반 방식보다 효율적인 철도인프라 상황인식이 가능할 것으로 판단된다.
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영문내용
(English Abstract) |
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