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지역별 기상예보 데이터를 수집하는 기상예보 데이터 수집부;상기 지역별 기상예보 데이터로부터 지역별 실시간 기후데이터, 지역별 위치데이터 및 지역별 레일설치방향 데이터를 계산하는 지역별 기상예보 데이터 변환부;상기 지역별 실시간 기후데이터, 상기 지역별 위치데이터 및 상기 지역별 레일설치방향 데이터로부터 딥러닝을 통해 지역별 레일온도를 예측하는 지역별 레일온도 예측부; 및상기 지역별 레일온도를 지도 상에 표시하는 지역별 레일온도 표시부;를 포함하되,상기 지역별 레일온도는 레일온도 예측 알고리즘을 기반으로 상기 지역별 위치데이터 및 지역별 레일설치방향 데이터로부터 딥러닝을 통해 지역별 레일온도를 딥러닝하여 예측되며,상기 지역별 레일온도 예측부는 상기 레일온도 예측 알고리즘에 포함되는 제1 레일온도 예측 알고리즘 및 제2 레일온도 예측 알고리즘을 생성하는 알고리즘 생성부를 포함하고,상기 알고리즘 생성부는,상기 레일이 설치된 방향을 기반으로 상기 제1 레일온도 예측 알고리즘을 생성하는 제1 알고리즘 생성부; 및실제 레일온도 데이터와 지역별 계측 기상데이터를 기반으로 상기 제2 레일온도 예측 알고리즘을 생성하는 제2 알고리즘 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 레일의 설치 방향을 고려한 레일 온도 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 지역별 레일설치방향 데이터는 지역별로 설치된 레일 중 레일의 영역별 설치각도인 것을 특징으로 하는 레일의 설치 방향을 고려한 레일 온도 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 제2 알고리즘 생성부는,제2 레일온도 계측부에서 계측된 레일의 제2 실제 레일온도 데이터와, 상기 제2 레일온도 계측부에서 상기 레일의 실제 온도를 계측할 때 상기 레일이 위치하는 지역의 지역별 계측 기상데이터를 수집하는 제2 지역별 계측데이터 수집부;상기 제2 실제 레일온도 데이터에 따른 상기 지역별 계측 기상데이터를 정규화하는 제2 데이터 정규화부;정규화된 상기 제2 실제 레일온도 데이터 및 상기 지역별 계측 기상데이터를 매칭하여, 상기 지역별 계측 기상데이터에 따른 상기 제2 실제 레일온도 데이터를 딥러닝하는 제2 데이터 딥러닝부; 및상기 제2 데이터 딥러닝부에서 딥러닝을 통해 상기 제2 실제 레일온도 데이터와 상기 지역별 계측 기상데이터의 매칭 값이 기준오차 이하에 도달하면, 상기 제2 레일온도 예측 알고리즘을 도출하는 제2 알고리즘 도출부;를 포함하며,상기 제2 지역별 계측데이터 수집부에서 수집되는 상기 제2 실제 레일온도 데이터는 레일의 평균온도인 것을 특징으로 하는 기상 조건을 고려한 레일 온도 예측 시스템
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지역별 기상예보 데이터를 수집하는 기상예보 데이터 수집단계;상기 지역별 기상예보 데이터로부터 지역별 실시간 기후데이터, 지역별 위치데이터 및 지역별 레일설치방향 데이터를 계산하는 지역별 기상예보 데이터 변환단계;상기 지역별 실시간 기후데이터, 상기 지역별 위치데이터 및 상기 지역별 레일설치방향 데이터로부터 딥러닝을 통해 지역별 레일온도를 예측하는 지역별 레일온도 예측단계; 및상기 지역별 레일온도를 지도상에 표시하는 지역별 레일온도 표시단계;를 포함하되,상기 지역별 레일온도 예측단계에서 상기 지역별 레일온도는 레일온도 예측 알고리즘을 기반으로 상기 지역별 실시간 기후데이터, 상기 지역별 위치데이터 및 상기 지역별 레일설치방향 데이터를 딥러닝하여 예측되며,상기 지역별 레일온도 예측단계는 상기 레일온도 예측 알고리즘에 포함되는 제1 레일온도 예측 알고리즘 및 제2 레일온도 예측 알고리즘을 생성하는 알고리즘 생성단계를 포함하고,상기 알고리즘 생성단계는,상기 레일이 설치된 방향을 기반으로 상기 제1 레일온도 예측 알고리즘을 생성하는 제1 알고리즘 생성단계; 및실제 레일온도 데이터와 지역별 계측 기상데이터를 기반으로 상기 제2 레일온도 예측 알고리즘을 생성하는 제2 알고리즘 생성단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 레일의 설치 방향을 고려한 레일 온도 예측 방법
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제4항에 있어서,상기 지역별 기상예보 데이터 변환단계에서 상기 지역별 레일설치방향 데이터는 지역별로 설치된 레일 중 레일의 영역별 설치각도인 것을 특징으로 하는 레일의 설치 방향을 고려한 레일 온도 예측 방법
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제4항에 있어서,상기 제2 알고리즘 생성단계는,제2 레일온도 계측부에서 계측된 레일의 제2 실제 레일온도 데이터와, 상기 제2 레일온도 계측부에서 상기 레일의 실제 온도를 계측할 때 상기 레일이 위치하는 지역의 지역별 계측 기상데이터를 수집하는 제2 지역별 계측데이터 수집단계;상기 제2 실제 레일온도 데이터에 따른 상기 지역별 계측 기상데이터를 정규화하는 제2 데이터 정규화단계;정규화된 상기 제2 실제 레일온도 데이터 및 상기 지역별 계측 기상데이터를 매칭하여, 상기 지역별 계측 기상데이터에 따른 상기 제2 실제 레일온도 데이터를 딥러닝하는 제2 데이터 딥러닝단계; 및상기 제2 데이터 딥러닝단계에서 딥러닝을 통해 상기 제2 실제 레일온도 데이터와 상기 지역별 계측 기상데이터의 매칭 값이 기준오차 이하에 도달하면, 상기 제2 레일온도 예측 알고리즘을 도출하는 제2 알고리즘 도출단계;를 포함하며,상기 제2 지역별 계측데이터 수집단계에서 수집되는 상기 제2 실제 레일온도 데이터는 레일의 평균온도인 것을 특징으로 하는 기상 조건을 고려한 레일 온도 예측 방법
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