한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

CNN을 이용한 선로전환기의 이상상황 탐지

Anomaly Detection of Railway Point Machine using CNN

  • 이종욱 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 노병준 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 박대희 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 정용화 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 윤석한 ((주)세화 연구소)
  • Lee, Jonguk (Dept. of Computer & Information Science, Korea University) ;
  • Noh, Byeongjoon (Dept. of Computer & Information Science, Korea University) ;
  • Park, Daihee (Dept. of Computer & Information Science, Korea University) ;
  • Chung, Yongwha (Dept. of Computer & Information Science, Korea University) ;
  • Yoon, Sukhan (Sehwa R&D Center)
  • 발행 : 2016.10.27
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

열차의 진로를 변경시키는 선로전환기의 고장은 탈선 등과 같은 대형 사고를 유발시킬 수 있는 중요한 시설이다. 따라서 열차운행 안전 측면에서 해당 설비에 대한 모니터링은 필수적이다. 본 논문에서는 선로전환기의 구동 시 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 이상상황을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호를 Power Spectral Density(PSD) 특징으로 변환한다. 추출된 PSD 특징은 이미 성능이 입증된 딥러닝의 대표적인 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 적용하여 이상상황을 탐지한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 취득하여 모의실험을 수행한 결과, 비정상 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.

키워드