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Classification of Current Patterns in Electrical Point Machine

선로전환기 전류 패턴의 분류

  • Choi, Younchang (Dept. of Computer and Information Science, Korea University) ;
  • Sa, Jaewon (Dept. of Computer and Information Science, Korea University) ;
  • Kim, Heegon (Dept. of Computer and Information Science, Korea University) ;
  • Chung, Yongwha (Dept. of Computer and Information Science, Korea University) ;
  • Kim, Hee-Young (Dept. of Applied Statistics, Korea University) ;
  • Park, Daihee (Dept. of Computer and Information Science, Korea University) ;
  • Yoon, SukHan (Sehwa. Co.)
  • 최윤창 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 사재원 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 김희곤 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 정용화 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 김희영 (고려대학교 응용통계학과) ;
  • 박대희 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 윤석한 ((주)세화)
  • Published : 2016.10.27

Abstract

최근 철도는 다양한 분야에서 사용됨에 따라 그 중요성이 점차 증가하고 있다. 따라서 철도의 안전한 주행을 위하여 철도를 구성하는 요소 관리 역시 중요하다. 철도를 구성하는 요소 중 열차의 진행 방향을 결정하는 선로전환기의 비정상 상황 탐지는 열차의 탈선 등과 같은 대형 사고를 예방하기 위해 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 Fast Shapelets 알고리즘을 이용하여 선로전환기의 전류 패턴을 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과, Fast Shapelets 알고리즘을 이용하여 선로전환기의 전류 패턴들을 자동으로 분류할 수 있음을 확인하였다.

Keywords