Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2016.10a
- /
- Pages.599-602
- /
- 2016
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Deterioration Detection System for Railway Point Machine Using Current Signal and SVM
선로전환기의 전류신호를 이용한 SVM 기반의 노후화 탐지 시스템
-
Choi, Yongju
(Dept of Computer Information Science, Korea University)
;
-
Lee, Jonguk
(Dept of Computer Information Science, Korea University)
;
-
Park, Daihee
(Dept of Computer Information Science, Korea University)
;
-
Chung, Yongwha
(Dept of Computer Information Science, Korea University)
;
- Lim, Chulhoo (Sehwa Company) ;
- Yoon, Sukhan (Sehwa Company)
-
최용주
(고려대학교 컴퓨터정보학과)
;
-
이종욱
(고려대학교 컴퓨터정보학과)
;
-
박대희
(고려대학교 컴퓨터정보학과)
;
-
정용화
(고려대학교 컴퓨터정보학과)
;
- 임철후 ((주)세화) ;
- 윤석한 ((주)세화)
- Published : 2016.10.27
Abstract
고속철도 산업의 핵심 요소 중 하나인 선로전환기는 열차의 진로를 제어해주는 부품으로, 해당 설비의 노후화를 조기에 탐지하여 적절한 시기에 선로전환기를 교체하는 것은 안정적인 철도운영에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 선로전환기의 작동 시 발생하는 전류 신호를 이용하여 선로전환기의 노후화를 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 선로전환기로부터 전류 신호를 취득한 후, 주파수 도메인의 특징인 SK값으로 변환하여 특징벡터를 추출하고, PCA를 이용하여 SK벡터의 차원 축소와 동시에 중요한 특징들만을 선택한다. 마지막으로, 선로전환기의 노후화를 탐지하는 문제를 이진 클래스 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적 모델인 SVM을 이용하여 선로전환기의 노후화 여부를 탐지한다. 실제 국내에서 운행 중인 선로전환기의 전류 신호를 취득하여 실험한 결과, 선로전환기의 노후화 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.
Keywords