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소리 정보를 이용한 철도 선로전환기의 스트레스 탐지Stress Detection of Railway Point Machine Using Sound Analysis

Other Titles
Stress Detection of Railway Point Machine Using Sound Analysis
Authors
최용주이종욱박대희이종혁정용화김희영윤석한
Issue Date
2016
Publisher
한국정보처리학회
Keywords
철도 선로전환기; 스트레스 탐지; 소리 분석; SVM; Railway Point Machine; Stress Detection; Sound Analysis; SVM
Citation
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.5, no.9, pp.433 - 440
Indexed
KCI
Journal Title
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
Volume
5
Number
9
Start Page
433
End Page
440
URI
https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/90760
DOI
10.3745/KTSDE.2016.5.9.433
ISSN
2287-5905
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 때발생하는 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 모델인SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 선로전환기의 스트레스 상태 여부를 탐지한다. 테스트용 선로전환기를 실제 구동하며 수집한 소리데이터를 이용하여, 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 98%를 넘는 정확도를 확인하였다.
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College of Science and Technology > Department of Computer Convergence Software > 1. Journal Articles
College of Public Policy > Division of Big Data Science > 1. Journal Articles

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Park, Dai Hee
과학기술대학 (컴퓨터융합소프트웨어학과)
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