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자료유형
학술저널
저자정보
고경준 (한국철도기술연구원) 김정태 (한국철도기술연구원)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제4호
발행연도
2018.4
수록면
784 - 789 (6page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.4.784

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본 논문에서는 기존의 열차자동운전(Automatic Train Operation, ATO) 시스템에서 고려하지 못한 환경변수(온도, 습도 등) 및 차량 상태 정보 등을 반영하는 새로운 시스템 개발을 목표로 그것을 위한 인프라 구축 및 ATO 시스템 성능에 영향을 미치는 환경변수를 분석한다. ATO 시스템에서의 핵심 성능 중에 하나인 정위치 정차의 정확도를 측정하기 위한 센서 플랫폼을 제작하고 센서에 의해 수집된 데이터를 분석하여 기계학습에 이용될 환경변수를 추출한다. 실험결과는 일부 환경변수가 정차 오차에 영향을 미치는 것을 보여준다.
#Machine Learning #ATO #Stop of Train #Temperature #Humidity

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
S. Arthur, “Some studies in machine learning using the game of checkers,” IBM J. Res. and Development, vol. 3, no. 3, pp. 210-229, Jul. 1959. IBM Watson, www.ibm.com/watson/ O. M. Parkhi, A. Vedaldi, and A. Zisserman, “Deep face recognition,” in Proc. British Machine Vision, pp. 41.1-41.12, 2015. aws.amazon.com/ko/big-data/use-cases/ J. T. Kim, Y. G. Kim, Y. G. Kim, and S. J. Kim, “A study on the development of realtime measurement device for the position and speed of train,” in Proc. KICS Fall Conf., pp. 82-83, Daegu, Korea, Nov. 2017.

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