Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2016.10a
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- Pages.611-614
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- 2016
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Anomaly Classification of Railway Point Machine Using Sound Information and DNN
소리정보와 DNN을 이용한 선로전환기의 비정상 상황 분류
- Noh, Byeongjoon (Dept. of Computer Information Science, Korea University) ;
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Lee, Jonguk
(Dept. of Computer Information Science, Korea University) ;
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Park, Daihee
(Dept. of Computer Information Science, Korea University) ;
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Chung, Yonghwa
(Dept. of Computer Information Science, Korea University) ;
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Kim, Heeyoung
(Dept. of Applied Statistics, Korea University) ;
- Yoon, SukHan (Sehwa Company)
- 노병준 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
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이종욱
(고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
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박대희
(고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
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정용화
(고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
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김희영
(고려대학교 응용통계학과) ;
- 윤석한 ((주)세화)
- Published : 2016.10.27
Abstract
최근 철도 산업의 비중이 증가함에 따라 열차의 안정적인 주행이 그 어느 때보다 중요한 이슈로 부각되고있다. 특히, 열차의 진로 변경을 위한 핵심 요소인 선로전환기의 결함은 열차의 사고와 직결되는 장비 중 하나로써, 그 이상 여부를 사전에 인지하여 선로전환기의 안정성을 확보하기 위한 유지보수의 지능화 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 선로전환기의 작동 시 발생하는 소리정보를 활용하여 선로전환기의 비정상 상황을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 선로전환기의 상황별 소리를 수집하고, 다양한 소리정보를 추출하여 특징 벡터를 생성한다. 다음으로, 딥러닝 모델 중 하나인 DNN(Deep Neural Network)을 이용하여 선로전환기의 비정상 상황을 분류한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 기반으로 DNN의 파라미터에 따른 다양한 실험을 수행한 결과, 약 93.10%의 정확도를 갖는 안정적인 DNN 모델을 설계하였다.
Keywords