Abnormal Detection of Railway Point-Machine Under Noise Conditions

잡음 환경에서 선로 전환기 이상 상황 탐지

센서 및 정보 통신 기술의 발전은 산업 현장에서 취득한 정보를 기반으로 다양한 연구를 수행할 수 있는 토대가 되었다. 본 연구에서는 철도의 진로 방향을 전환하는 선로 전환기 주변에 설치한 소리 센서에서 수집한 소리를 기반으로 선로 전환기의 이상 상황을 탐지하고자 한다. 이와 같은 소리 데이터 기반의 이상 상황 탐지 시스템을 실제 산업 현장에서 성공적으로 운용되기 위해서는 소리 취득 시 발생하는 다양한 잡음 환경에서도 이상 상황을 식별할 수 있는 강인함이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 소리 음질을 향상시키기 위하여 SEGAN(Speech Enhancement Generative Adversarial Network)을 활용하며, CNN(Convolutional Neural Network)을 기반으로 선로 전환기의 이상 상황을 식별하는 시스템을 제안한다. 수집된 소리 데이터를 기반으로 제안한 시스템을 실험적으로 검증한 바 잡음에 강인한 성능을 확인하였다.