• 스마트미디어저널
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• 제6권2호
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• pp.33-41
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• 2017

철도 선로전환기는 열차의 진로를 현재의 궤도에서 다른 궤도로 제어하는 장치이다. 선로전환기의 노후화로 인한 이상 상황은 탈선 등과 같은 심각한 문제를 발생할 수 있기 때문에, 선로전환기의 적절한 교체시기를 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 철도 현장에서 획득한 선로전환기의 전류신호로부터 다차원 데이터 큐브를 구성하고 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석을 통하여 체계적으로 "교체가 필요한 데이터"와 "교체 시점이 아닌 데이터" 집합을 정제하여 분류하였다. 또한 선로전환기의 교체시기 탐지 문제를 이진 분류 문제로 해석하여 이진 분류기의 대표적 모델인 SVM(Support Vector Machine)을 탐지기로 설계함으로써 선로전환기의 노후화에 따른 적절한 교체시기를 탐지하는 시스템을 제안한다. 이때, 입력되는 전류 신호를 DWT(Discrete Wavelet Transform)와 PCA(Principal Components Analysis) 기법으로 고차원의 특징벡터 신호를 정보의 손실을 최소화하면서 저차원의 특징벡터로 변환한다. 실제 국내에서 운행 중인 선로전환기의 이상상황 정보가 포함된 대규모의 전류 신호를 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 98%를 넘는 탐지 정확도를 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.9-16
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• 2017

열차의 방향을 기존 방향에서 다른 방향으로 이동시키기 위한 변환 장치인 선로 전환기의 고장은 열차의 탈선 등을 유발시킬 수 있다. 따라서 열차운행의 안전 측면에서 해당 장비에 대한 모니터링은 필수 요소이다. 본 논문에서는 선로 전환기의 구동시 발생하는 소리 정보를 기반으로 잡음에도 강인한 선로 전환기의 이상 상황 탐지시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호에 STFT(Short-Time Fourier Transform)를 적용하여 스펙트로그램을 취득한다. 실제 환경에서 발생하는 잡음의 영향에도 강인한 성능을 보장하기 위하여, 해당 스펙트로그램에 대한 전처리 과정을 수행 후 모듈화 한다. 각각의 모듈에서 평균값과 표준편차를 계산 및 조합하여 특징 벡터로 생성한 후 이진 분류에 뛰어난 성능이 확인된 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 이상 상황을 탐지한다. 실제 선로 전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 이용하여 모의실험을 수행한 결과, 제안한 시스템은 잡음이 발생하는 상황에서도 효과적으로 이상 상황을 탐지함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권9호
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• pp.433-440
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• 2016

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 때 발생하는 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 모델인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 선로전환기의 스트레스 상태 여부를 탐지한다. 테스트용 선로전환기를 실제 구동하며 수집한 소리 데이터를 이용하여, 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 98%를 넘는 정확도를 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제66권12호
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• pp.1821-1829
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• 2017

A point machine requires lots of time and attention in terms of maintenance, since it causes 40% of failures among the railway signaling devices. The senescence of the point machine critically matters to the overall turnout system. In this paper, we analyzed the aging characteristics of the point machine by using the switching current of the point machine. The analysis is done based on the switching current measurements of the point machines deployed in the Sehwa outdoor test site and the Korail Kyongbu line. It is expected that the analysis result can be utilized for real-time diagnosis in the aspect of the maintenance of the point machines and predicting abnormal operations.

• 한국철도학회논문집
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• 제18권4호
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• pp.335-343
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• 2015

분기기는 선로가 분기되거나 또는 교차하는 지점에 설치되어 열차의 이동 방향을 안전하게 변경하는 역할을 한다. 그러나, 운영 환경에 따라 비정상적인 힘이 분기기에 발생할 경우, 정확한 진단 및 검측을 실시할 수 없는 단점이 있다. 또한 분기기의 전환력을 측정하는 대부분의 장치는 국외 수입에 의존하며, 단순히 전환력 측정값으로 데이터가 한정됨으로서 분기기와 전기선로전환기간의 이상 상태, 운영 및 유지보수를 위한 데이터 등에 활용하기에 불충분한 것으로 조사되었다. 본 논문은 국내에서 사용중인 전기선로전환기의 전환기능과 쇄정기능의 특성 분석을 통해 기존에 사용된 분기기 전환력 측정의 문제점을 제시한 후, 이를 해결하기 위한 센서 활용 분기기 전환력 측정 방법을 제시한다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.603-609
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• 2008

개발품의 품질을 평가하기 위해 무엇을 어떻게 시험할 것인가 적합한 모델을 정하는 것은 중요하다. 개발된 제품의 대부분의 패키지화된 소프트웨어는 소스코드를 공개하지 않으므로 외부적인 동작 특성을 측정하여 평가한다. 고속철도 선로변 정보처리 기기는 단일계로 구성되어 있던 것을 최근에 2중화하므로 신뢰성을 향상하도록 개발하였다. 철도에 사용되는 용품에 대하여 성능 및 안전성을 확보하기 위하여 철도안전법에서 공인시험기관에서 품질인증을 받을 수 있도록 하고 있어 우선 규정의 적용 가능성을 검토를 하였다. 아울러 정보처리모듈 일반 및 전용 그리고 절체기에 대하여 H/W 와 S/W의 검증을 위하여 필요한 절차와 성능을 확인하는 방안을 검토하고, TFM(Track-side Functional Module) Tester기와 Simulator를 활용하여 보드별 성능시험을 하는 방안에 대하여 고찰하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.40-45
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• 2014

본 논문은 풍력에너지가 전력계통에 투입되었을 때 전압안정도 마진을 보장할 수 있도록 최적화 기법을 적용한 발전력 재분배 알고리즘에 대하여 제안하고자 한다. 풍력발전기는 대부분 유도기로 구성되기 때문에 일반적으로 풍력발전기가 기존 전력계통에 투입되는 경우 우리는 전압안정도와 같은 문제를 고려해야 한다. 풍력발전기가 계통에 투입되는 비중이 증가하는 경우 전압안정도와 같은 계통의 전반적인 안정도 문제에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 'Area 1'과 'Area 2'로 구성되어 있는 2-area 계통을 고려하고자 한다. 'Area 1'내의 발전기의 발전비용이 'Area 2'지역보다 상대적으로 비싸고 'Area 1'내의 부하량이 'Area 2'내의 부하량보다 더 많다고 가정하면, 계통운영자는 경제성 관점에서 보면 값비싼 'Area 1' 내의 발전기의 출력은 감소시키고, 'Area 2 지역내의 발전기 출력을 증가시키려고 할 것이다. 반면에 안정도 관점에서 보면 오히려 'Area 1' 지역내의 발전기 출력을 증가시켜야 하기 때문에 trade-off 점이 존재한다. 전력계통 해석은 비선형성이 매우 강하기 때문에 안정도 문제를 포함한 최적화 문제를 수치적으로 해결하기에 어려움이 많다. 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션 기반의 최적화 알고리즘인 유전알고리즘을 적용하여 본 문제를 해결하고자 한다. 시뮬레이션을 위해서 New England 계통을 이용하였고, 알고리즘은 Python 2.5로 구현하였다.