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저자정보
공성식 (Korea National University of Transportation) 문주성 (Korea National University of Transportation) 김용호 (Korea National University of Transportation) 조봉관 (Korea Railroad Research Institute (KRRI))
저널정보
한국철도학회 한국철도학회 논문집 한국철도학회 논문집 제26권 제9호(통권 제171호)
발행연도
2023.9
수록면
611 - 619 (9page)
DOI
10.7782/JKSR.2023.26.9.611

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궤도회로는 레일을 일정한 간격으로 구분하고 각 구간의 수신부에 흐르는 전류 레벨 상태에 따라 열차의 유무를 검지한다. 그러나 궤도회로는 해당 궤도회로 구간 내에서의 열차의 점유상태만을 표시할 수 있으며 열차의 위치를 더 정밀하게 검지하는 것은 한계가 있다. 따라서, 기존 궤도회로를 사용하는 열차 제어 시스템은 선행 열차가 점유한 궤도회로 구간을 모두 통과할 때까지 후속 열차에게 같은 신호가 현시되어 열차운행의 비효율이 발생한다. 본 논문에서는 열차 진행 시 발생하는 궤도회로의 전압변화를 활용하여 딥러닝 기반 궤도회로 열차위치검지 정밀성 향상 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 궤도회로의 송신전압변화 데이터를 수집해 통과한 차축을 카운트하여 궤도회로 송신지점으로부터 열차 이동 거리를 계산하는 방식으로 이루어진다. 해당 방식에 더해 딥러닝 알고리즘의 사용으로 위치 검지 오차를 줄이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 열차 위치 검지 방식을 실험해 기존 궤도회로 시스템 대비 정확한 성능을 확인할 수 있었다.
#Track circuit #Train position detection #Axle counter #Deep learning #궤도회로 #열차위치검지 #차축카운터 #딥러닝

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Y. Shang, F. Yan, S. Feng, Z. Wang (2021) Fault Diagnosis of Compensation Capacitor in Joint-less Track Circuit via Long Short-Term Memory Network, Proceeding of 2021 China Automation Congress, Beijing, pp. 3644-3649. google schola T. de Bruin, K. Verbert, R. Babuška (2017) Railway Track Circuit Fault Diagnosis Using Recurrent Neural Network, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 28(3), pp. 523-533. google schola W. Li, S. Hou, D. Ou (2018) Simulation and Analysis of Faults of Joint-less Track Circuit Based on Operating Environment, Proceeding of 2018 Prognostics and System Health Management Conference, Chongqing, pp. 38-44. google schola S. Lawrence, C.L. Giles, Ah Chung Tsoi, A.D. Back (1997) Face recognition: a convolutional neural-network approach, IEEE Transactions on Neural Networks, 8(1), pp. 98-113. google schola M. Schuster, K.K. Paliwal (1997) Bidirectional Recurrent Neural Networks, IEEE Transactions on Signal Process, 45(11), pp. 2673-2681. google schola

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