Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

The Utilization of Data Mining Technology and Visualization on the Rail Safety Architecture

철도안전 기반의 데이터 마이닝 및 시각화 기술

  • JeongHeon Kim (Dept. of Software, Korea National University of Transportation) ;
  • Hyeri Park (Dept. of Software, Korea National University of Transportation) ;
  • Suman Lee (Dept. of Software, Korea National University of Transportation) ;
  • YongHeng Zahng (Dept. of Software, Korea National University of Transportation) ;
  • Ryumduck Oh (Dept. of Software, Korea National University of Transportation)
  • 김정헌 (한국교통대학교 소프트웨어 전공) ;
  • 박혜리 (한국교통대학교 소프트웨어 전공) ;
  • 이수만 (한국교통대학교 소프트웨어 전공) ;
  • 장용형 (한국교통대학교 소프트웨어 전공) ;
  • 오염덕 (한국교통대학교 소프트웨어 전공)
  • Published : 2024.01.17
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Abstract

본 논문에서는 기존 철도 운영 및 관리 모니터링 시스템 플랫폼을 활용하여 수집한 소음, 진동 데이터들을 데이터 마이닝 하는 전 과정을 다루고 있다. 데이터 마이닝 과정은 python에서 제공하는 라이브러리를 사용하여 진행되었으며 데이터 저장, 정제, 분석 및 시각화 단계로 구성된다. 본 논문 및 이어질 후속 연구는 철도 사고 예방을 위한 아키텍처 설계에 유의미한 기여가 가능할 것이다.

Keywords

Acknowledgement

과학기술정보통신부 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2020R1A2C1101867).

References

  1. Seungshin Lee, Deep learning and big data railway safety platform architecture design for anomaly detection in railway operations 
  2. Jongwon Choi - Development of sensor dataflow detection and MQTT simulation system using structured pattern analysis 
  3. Hyeri Park. Virtual Stream Railway Data Operation Web Application Development 
  4. Song, Yeowon. Analysis of Road Safety Improvement Effects Using Spatial-Temporal Data Mining = Analysis of Road Safety Improvement Effects Using Spatial-Temporal Data Mining 
  5. Kim, Hee-Sook.(2020).Content analysis of popular videos on YouTube using data mining.Journal of the Korean Society of Digital Contents,21(4),673-681.  https://doi.org/10.9728/dcs.2020.21.4.673
  6. Tukey, J.W.: Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley, Reading, MA (1977)