분산형 음향 검지 데이터의 이미지 변환과 합성곱 신경망을 통한 레일절손 검지 방안

국문 초록 (Abstract)

최근 분산형 음향 검지(Distributed Acoustic Sensing; DAS) 기술을 이용하여 레일절손 검지 기능을 구현하려는 연구가 국내외로 진행되고 있다. DAS는 광케이블에 특정 주파수의 신호를 보내고 받아서 진동에 의해 발생하는 신호의 왜곡을 분석함으로써 진동 발생 위치와 크기를 검지하는 비파괴검사기술이다. DAS를 레일절손 검지에 응용하고자 한다면 레일절손으로 인하여 발생하는 열차운행 시의 소음과 진동의 특이성을 파악하고 이를 이용하여 판별하여야 한다. 그런데 여기서 소음과 진동의 특이성에는 특정 시각에서의 크기나 주파수 특성뿐만 아니라 시간에 따른 소음과 진동의 변화도 포함한다. 이러한 변화를 전반적으로 인지할 수 있는 방법 중 하나가 스펙트로그램이다. 본 논문은 DAS 검지 데이터를 스펙트로그램으로 변환하고 이를 합성곱 신경망을 이용하여 이미지 분류를 수행함으로써 레일절손을 판별할 수 있는 방안에 대하여 기술한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, research on implementing broken rail detection functions using distributed acoustic sensing (DAS) technology has gained attention worldwide. DAS is a nondestructive testing technology that detects the location and size of a vibration by sending and receiving a signal of a specific frequency to an optical cable and analyzing the signal distortion caused by the vibration. To apply DAS to broken rail detection, the specificity of the noise and vibration caused by rail breakage during train operation must be used. However, the specificity of the noise and vibration not only includes the size or frequency characteristics at a specific time but also the changes in the noise and vibration over time. One method for recognizing these changes cumulatively is through a spectrogram. In this study, a method to determine rail breakage by converting DAS detection data into spectrograms and performing image classification using a convolutional neural network was developed.

목차 (Table of Contents)

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