• 비파괴검사학회지
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• 제32권6호
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• pp.696-702
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• 2012

In this study, a noncontact laser ultrasonic system is proposed for rail defect detection. An Nd-Yag pulse laser is used for generation of ultrasonic waves, and the corresponding ultrasonic responses are measured by a laser Doppler vibrometer. For the detection of rail surface damages, the shape of the excitation laser beam is transformed into a line. On the other hand, a point source laser beam is used for the inspection of defects inside a rail head. Then, the interactions of propagating ultrasonic waves with defects are examined using actual rail specimens. Amplitude attenuation was mainly observed for a surface crack, and reflections were most noticeable from an internal damage. Finally, opportunities and challenges associated with real-time rail inspection from a high-speed train are discussed.

• 전기학회논문지
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• 제66권5호
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• pp.870-876
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• 2017

In this paper, we proposed the automatic vision inspection system using multi-layer perceptron to detect the defects occurred on rail surface. The proposed system consists of image acquisition part and analysis part. Rail surface image is acquired as equal interval using line scan camera and lighting. Mean filter and dynamic threshold is used to reduce noise and segment defect area. Various features to characterize the defects are extracted. And they are used to train and distinguish defects by MLP-classifier. The system is installed on HEMU-430X and applied to analyze the rail surface images acquired from Honam-line at high speed up to 300 km/h. Recognition rate is calculated through comparison with manual inspection results.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.505-510
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• 2024

철도 레일은 차륜과 레일의 접촉면인 레일 표면에서 구름 접촉 피로 균열이 상시 발생할 수 있는 조건이기 때문에 균열의 상태를 철저히 점검하고 절손을 방지하기 위한 정밀한 점검 및 진단이 필요하다. 최근 궤도 시설의 성능 평가에 대한 세부 지침에서는 궤도 성능평가를 위한 방법과 절차에 관한 필요사항을 제시하고 있다. 그러나 레일 표면 손상을 진단하고 등급을 산정하는 것은 주로 외관 조사(육안 조사)에 의존하며, 이는 점검자의 주관적인 판단에 따른 정성적인 평가에 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Fast R-CNN을 사용하여 레일 표면 결함 검출에 대한 딥러닝 모델 연구를 수행하였다. 레일 표면 결함 이미지의 데이터 세트를 구축한 후, 모델을 테스트하였다. 딥러닝 모델의 성능평가 결과에서 mAP가 94.9%로 나타났다. Fast R-CNN의 균열 검출 효과가 높기 때문에 이 모델을 사용하면 레일표면 결함을 효율적으로 식별할 수 있을 것으로 판단된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.511-516
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• 2024

최근 제정된 궤도시설의 성능평가에 관한 세부지침에서 궤도성능평가의 평가절차 및 실시방법 등에 관한 필요사항을 제시하였다. 그러나 외관조사(육안조사)에 의해 레일표면손상의 등급이 결정되며, 점검자의 주관적인 판단으로 정성적인 평가에만 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레일표면손상을 이용하여 레일내부결함까지 진단할 수 있는 진단애플리케이션을 개발하고자 하였다. 현장조사에서는 레일표면손상을 조사하고 패턴을 분석하였다. 또한 실내시험에서는 레일내부손상 이미지 데이터를 구축하기 위하여 SEM 시험을 이용하였으며, 균열 길이, 깊이 및 각도를 정량화하였다. 본 연구에서는 현장조사와 실내시험에서 구축한 이미지 데이터를 적용한 딥러닝 모델(Fast R-CNN)을 애플리케이션에 적용하였다, 스마트기기에서 사용이 가능한 딥러닝 모델을 이용한 레일표면손상 진단 애플리케이션(App)을 개발하여 향후 궤도진단 및 성능평가 업무에 활용 가능한 레일표면손상 스마트 진단시스템을 개발하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.585-590
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• 2024

본 연구에서는 현재 도시철도 레일의 노후화로 인한 레일표면결함이 증가하고 있으나 국가에서 제정된 궤도성능평가에 관한 세부지침에서 레일표면손상을 기술자의 육안, 간단한 측정 도구로 점검을 수행하는 실정이다. 최근 궤도진단법 제정에 따라 대규모 예산이 투입되고 레일진단물량이 급증되고 있으나 노동집약적인 육안조사기법으로는 진단결과에 대한 신뢰성확보가 어려운 실정이다. 주기적인 선로순회작업 및 육안점검을 통해 레일표면의 결함을 발견하는 것은 매우 중요하다. 그러나 점검자의 주관적 판단에 의해 레일표면의 결함의 경중을 평가하는 것은 레일 내부의 손상을 예측하기에 상당한 제약이 따른다. 본 연구에서는 레일표면손상에 따른 레일내부 균열특성 관한 연구로서 현장측정에서는 레일표면 손상개소를 선정하여 다양한 손상유형의 시료를 채취하여 레일표면손상 상태를 평가하고 실내시험에서 전자주사현미경(SEM)을 이용하여 레일표면결함 및 내부결함의 상관관계를 분석하고자 한다. 또한 실내시험의 결과와 수치해석 결과를 비교를 통하여 레일표면손상을 분석하였다. 현재 공용중인 도시철도 레일의 균열성장율을 파악하고자 가우시안 확률밀도 함수를 적용하여 분석하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.845-849
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• 2024

현재 도시철도 레일의 노후화로 인한 레일표면결함이 증가하고 있으나 국가에서 제정된 궤도성능평가에 관한 세부지침에서 레일표면손상을 기술자의 육안, 간단한 측정 도구로 점검을 수행하는 실정이다. 주기적인 선로순회작업 및 육안점검을 통해 레일표면의 결함을 발견하는 것은 매우 중요하다. 그러나 점검자의 주관적 판단에 의해 레일표면의 결함의 경중을 평가하는 것은 레일 내부의 손상을 예측하기에 상당한 제약이 따른다. 본 연구에서는 레일표면손상에 따른 레일내부 균열특성에 관한 연구로서 현장측정에서는 레일표면 손상개소를 선정하여 가속구간 및 제동구간의 노후레일 시료를 채취하여 레일표면손상 상태를 평가하고자 전자주사현미경(SEM)을 이용하여 균열특성을 분석하였다. 분석결과, 주행 중인 열차로 인해 발생하는 균열 메커니즘과 레일표면방향으로 올라오는 각도로 균열이 발생하는 가속구간의 균열특성을 실험적으로 입증하였다.

• 한국생산제조학회지
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• 제25권5호
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• pp.380-385
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• 2016

Railway tracks are repeatedly overstressed and damaged owing to increase in passing tonnage and numerous contact cycles between wheels of train and rails. In order to ensure safe train operation, heat-treated rails are used in addition to regular inspection and maintenance of these rails. Normal rails were treated using ultrasonic nanocrystal surface modification (UNSM) to strengthen the surface of rails. A few changes in surface properties were detected with respect to hardness and compressive residual stress after UNSM treatment. Wear and rolling contact fatigue tests were performed using rails whose surfaces were hardened by UNSM and heat-treated rails. The amount of wear and fatigue life cycles were measured to estimate the effect of UNSM on the rail material. The material of the surfacehardened rail showed improved wear and rolling contact fatigue properties.

• 비파괴검사학회지
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• 제26권6호
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• pp.411-416
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• 2006

The critical subject of transverse crack detection in a rail head is treated in this paper. Conventional bulk wave ultrasonic techniques oftenfail because of shelling and other surface imperfections that shield the defects that lie below the shelling. A guided wave inspection technique is introduced here that can send ultrasonic energy along the rail under the shelling with a capability of finding the deleterious transverse crack defects. Dispersion curves are generated via a semi analytical finite element technique along with a hybrid guided wave finite element technique to explore the most suitable modes and frequencies for finding these defects. Sensor design and experimental feasibility experiments are also reported.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6043-6062
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• 2019

Low-rank matrix decomposition has shown its capability in many applications such as image in-painting, de-noising, background reconstruction and defect detection etc. In this paper, we consider the texture background of rail track images and the sparse foreground of the defects to construct a low-rank matrix decomposition model with block sparsity for defect inspection of rail tracks, which jointly minimizes the nuclear norm and the 2-1 norm. Similar to ADM, an alternative method is proposed in this study to solve the optimization problem. After image decomposition, the defect areas in the resulting low-rank image will form dark stripes that horizontally cross the entire image, indicating the preciselocations of the defects. Finally, a two-stage defect extraction method is proposed to locate the defect areas. The experimental results of the two datasets show that our algorithm achieved better performance compared with other methods.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.115-118
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• 2007

The geometry of wheel and rail profiles is the primary contributor to wheel and rail interaction. These profiles interact to influence truck steering, vehicle lateral stability, wheel/rail wear and surface damage. Maintaining good control of the profiles is one of the keys to ensuring preferred wheel and rail interaction. Transportation Technology Center, Inc., Pueblo, Colorado, is developing an automated measurement system for wheel/rail contact condition inspections supported by AAR(Association of American Railroads). The system uses a modified version of $WRTOL^{TM}$ (Wheel/Rail Tolerances)--software that performs extensive analysis of wheel and rail contact conditions