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국내 논문지

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한국통신학회 논문지 (The Journal of Korea Information and Communications Society)

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한글제목(Korean Title) 기계학습 기반 열차 자율주행 기법 개발을 위한 인프라 구축 및 데이터 분석
영문제목(English Title) Infrastructure Construction and Data Analysis for Machine Learning Based Automatic Train Operation Scheme
저자(Author) 고경준   김정태   Kyeongjun Ko   Jungtai Kim  
원문수록처(Citation) VOL 43 NO. 04 PP. 0784 ~ 0789 (2018. 04)
한글내용
(Korean Abstract)
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 ATO시스템 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.
영문내용
(English Abstract)
In this paper, we construct an infrastructure and analyze environmental variables affecting to performance of ATO system to development new train operation system applying environmental variables, such as temperature and humidity, and car condition information which is not considered in the existing ATO system. We make a sensor platform to estimate accuracy of stop of trains and analyze data gathered by the sensor platform to extract variables for machine learning
키워드(Keyword) Machine Learning   ATO   Stop of Train   Temperature   Humidity  
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