모듈레이션 기법을 이용한 잡음에 강인한 선로 전환기의 이상 상황 탐지Noise-Robust Anomaly Detection of Railway Point Machine using Modulation Technique
- Other Titles
- Noise-Robust Anomaly Detection of Railway Point Machine using Modulation Technique
- Authors
- 이종욱; 김아용; 박대희; 정용화
- Issue Date
- 2017
- Publisher
- (사)한국스마트미디어학회
- Keywords
- railway point machine; anomaly detection; modulation; support vector machine; 선로 전환기; 이상 상황 탐지; 모듈레이션; support vector machine
- Citation
- 스마트미디어저널, v.6, no.4, pp.9 - 16
- Indexed
- KCI
OTHER
- Journal Title
- 스마트미디어저널
- Volume
- 6
- Number
- 4
- Start Page
- 9
- End Page
- 16
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/85178
- ISSN
- 2287-1322
- Abstract
- 열차의 방향을 기존 방향에서 다른 방향으로 이동시키기 위한 변환 장치인 선로 전환기의 고장은 열차의 탈선 등을 유발시킬수 있다. 따라서 열차운행의 안전 측면에서 해당 장비에 대한 모니터링은 필수 요소이다. 본 논문에서는 선로 전환기의 구동시 발생하는 소리 정보를 기반으로 잡음에도 강인한 선로 전환기의 이상 상황 탐지시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호에 STFT(Short-Time Fourier Transform)를 적용하여 스펙트로그램을 취득한다. 실제 환경에서 발생하는 잡음의 영향에도 강인한 성능을 보장하기 위하여, 해당 스펙트로그램에 대한 전처리 과정을 수행후 모듈화 한다. 각각의 모듈에서 평균값과 표준편차를 계산 및 조합하여 특징 벡터로 생성한 후 이진 분류에 뛰어난 성능이확인된 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 이상 상황을 탐지한다. 실제 선로 전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 이용하여 모의실험을 수행한 결과, 제안한 시스템은 잡음이 발생하는 상황에서도 효과적으로 이상 상황을 탐지함을 확인하였다.
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