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분산형 음향 검지기술로 측정된 진동 데이터의 이미지 변환을 통한 레일절손 검지 방법

  • 기술번호 : KST2023006656
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 분분산형 음향 검지기술로 측정된 진동 데이터의 이미지 변환을 통한 레일절손 검지 방법에서, 분산형 음향 검지(distributed acoustic sensing, DAS) 시스템을 이용하여 수집된, 열차의 운행에 따라 발생되는 진동데이터가 입력된다. 상기 입력된 진동데이터를 시간과 주파수의 관계로 이미지화한다. 상기 이미지화된 이미지를 학습한다. 상기 학습의 결과를 바탕으로, 상기 이미지화된 진동데이터로부터 열차의 레일의 절손 여부를 판단한다.
Int. CL G01H 9/00 (2006.01.01) G01D 5/353 (2006.01.01) G06N 3/04 (2023.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) B61L 23/04 (2006.01.01) G06T 3/00 (2019.01.01)
CPC G01H 9/004(2013.01) G01D 5/353(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06N 20/00(2013.01) B61L 23/044(2013.01) G06T 3/00(2013.01) G06T 2207/20064(2013.01)
출원번호/일자 1020220020214 (2022.02.16)
출원인 한국철도기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0123268 (2023.08.23) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.02.16)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국철도기술연구원 대한민국 경기도 의왕시 철

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김정태 서울특별시 서초구
2 전혜연 경기도 의왕시 금천말안길
3 윤용기 경기도 수원시 영통구
4 김용규 충청남도 천안시 서북구
5 고경준 서울특별시 영등포구
6 김성진 경기도 용인시 기흥구
7 박찬경 경기도 수원시 권선구
8 정락교 서울특별시 마포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김민태 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***, *층 **세기특허법률사무소 (역삼동, 세일빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.02.16 수리 (Accepted) 1-1-2022-0174152-64
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번호 청구항
1 1
분산형 음향 검지(distributed acoustic sensing, DAS) 시스템을 이용하여 수집된, 열차의 운행에 따라 발생되는 진동데이터가 입력되는 단계; 상기 입력된 진동데이터를 시간과 주파수의 관계로 이미지화하는 단계; 상기 이미지화된 이미지를 학습하는 단계; 및상기 학습의 결과를 바탕으로, 상기 이미지화된 진동데이터로부터 열차의 레일의 절손 여부를 판단하는 단계를 포함하는 레일 절손 검지방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 이미지화하는 단계에서 이미지화된 이미지는, 일정 시간 연속적으로 측정되는 상기 진동데이터를 바탕으로 시간과 주파수의 관계로 도시되는 스펙트로그램(spectrogram)인 것을 특징으로 하는 레일 절손 검지방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 이미지화하는 단계에서, 상기 진동데이터를 웨이블릿 변환(wavelet transform)하여 이미지화하는 것을 특징으로 하는 레일 절손 검지방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 학습하는 단계에서, CNN(convolutional neural network)을 순차적으로 사용하는 머신러닝(machine learning)을 수행하는 것을 특징으로 하는 레일 절손 검지방법
5 5
제4항에 있어서, 상기 머신러닝에서는 복수의 CNN 블록들이 적용되며, 각 CNN 블록에서는, 상기 이미지를 절단하여 스캔하는 방식으로 특징부를 현출하고, 상기 특징부가 현출되는가의 여부 및 강도를 확인한 후, 최대 강도를 나타내는 최대값을 대푯값으로 선택하여 절단된 조각을 큰 조각으로 표시하는 것을 특징으로 하는 레일 절손 검지방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 CNN 블록들이 적용됨에 따라, 상기 이미지의 크기는 감소하고 필터의 수는 증가하여, 판별하고자 하는 이미지의 특징의 수를 증가시키는 것을 특징으로 하는 레일 절손 검지방법
7 7
제1항에 있어서, 상기 학습하는 단계에서는, 절손된 레일에 대한 이미지와 정상 레일에 대한 이미지를 학습시키며, 상기 레일의 절손 여부를 판단하는 단계에서는, 발생된 진동데이터에 대한 이미지를 입력받아 상기 열차의 레일의 절손 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 레일 절손 검지방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 국토교통부 한국철도시설공단 (한국철도기술연구원) 광역일반및고속철도용열차자동운전시스템개발(R＆D)(철도기술연구사업) ETCS L3(이동폐색)급 열차제어시스템 기술 및 성능 검증