• 시스템엔지니어링학술지
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• 제7권2호
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• pp.7-11
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• 2011

A high-speed railway system represents a typical example of large-scale multi-disciplinary system, consisting of subsystems such as rolling-stock, electrical hardware, electronics, control, information, communication, civil technology etc. The system design and acquisition data of the large-scale system must be the subject under strict configuration control and management. Systems engineering technology development project for Korea next generation High-speed Electric Multiple Unit (HEMU) system in progress is a national large system development project that is not only a large-size and complex but also multi-disciplinary in nature. Therefore, all stakeholders must understand and share the functional and performance requirements of HEMU throughout its life-cycle phases. Also in the test and evaluation phase, all systems requirements must be verified. In 2011, the prototype train manufacturing will be completed. It will do test run on the commercial line and all systems requirements are verified until 2012. For the system verification, the test and evaluation process have to be established before the test trial run. Using a systems engineering tool, the system design database(SDD) with requirements traceability and development process management in the course of the development have to be established. This paper represents the test and evaluation process development based on the SEMP(Systems Engineering Management Plan) developed in the design stage. The test and evaluation process is refined and updated in comparison to the design stage one. The test and evaluation process consists of procedure, test and evaluation method and schedule. So through this process, it is defined that each systems requirements is verified on which test and about what time.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권4호
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• pp.230-242
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• 2020

201 6년 9월에 발생한 경주지진원 구역에 대한 정밀 지질구조 규명을 위해 MT 탐사를 적용하였다. 경주지역의 MT 측정자료는 조사지역 인근의 지하철, 전력선, 공장, 주택, 농경지에서 발생된 전기적 잡음과 철도, 도로에서의 차량잡음 등으로 인해 측정자료 왜곡이 심하게 발생되었다. 이 연구에서는 고속철도 및 고속도로와 인접한 4개소의 MT 탐사자료에 기계학습 기법을 적용하여 차량잡음이 포함된 시계열을 분류하였다. 고속열차 잡음이 포함된 시계열에 대해서는 확률적 경사 하강법, 서포트 벡터 머신과 랜덤 포레스트 3가지의 분류모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다. 대형트럭 잡음이 포함된 시계열 자료에 대해서는 Hx 성분, Hy 성분과 Hx & Hy 합성성분 크기에 대한 3가지의 샘플 자료를 준비하였으며 랜덤 포레스트 분류모델을 구성하여 그 성능을 평가하였다. 마지막으로 차량잡음 제거 효과 분석을 위하여 차량잡음 제거 전후의 시계열, 진폭 스펙트럼과 겉보기비저항 곡선을 비교하였으며, 이를 통해 차량잡음이 영향을 미치는 주파수 대역과 차량잡음 제거 시 발생될 수 있는 문제점에 대해 고찰하였다.