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소리정보와 DNN을 이용한 선로전환기의 비정상 상황 분류

Anomaly Classification of Railway Point Machine Using Sound Information and DNN

한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회, 2016 Oct. 27, 2016년, pp.611 - 614  

노병준 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ,  이종욱 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ,  박대희 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ,  정용화 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ,  김희영 (고려대학교 응용통계학과) ,  윤석한 ((주)세화)

초록
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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.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 DNN을 활용하여 선로전환기의 작동 시 발생하는 소리정보로부터 선로전환기의 비정상 상황들을 탐지 및 분류하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 먼저, 상황에 따른 선로전환기의 작동 소리정보를 수집하고, 다양한 소리 특징정보들을 추출하여 특징벡터를 획득한다.
  • 본 논문에서는 최근 음성인식과 영상인식을 비롯한 다양한 패턴인식 분야의 성능 향상을 이끄는 중요한 인공지능 기술 중 하나인 딥러닝의 DNN(Deep Neural Network) 모델[7, 8]을 활용하여 선로전환기의 작동 시 발생하는 소리정보로부터 선로전환기의 비정상 상황을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 선로전환기의 작동 시 발생하는 소리정보를 수집하고, 다양한 소리특징들을 추출하여 특징 벡터를 구성한다.
  • 본 절에서는 실험을 위한 데이터 소개 및 DNN 학습 모델을 이용한 실험 방법에 관하여 설명한다. 먼저, 실험을 위한 소리 데이터는 대전광역시 유성구에 위치한 ㈜세화 연구소에 설치된 선로전환기의 테스트베드로부터 그림2와 같이 정상 상황, 자갈이 낀 상황, 얼음이 낀 상황, 나사가 풀린 상황에 대한 환경을 구성하고 소리를 수집하였다.
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