기계학습을 이용한 AF 궤도회로 신뢰도 향상 연구

초록

궤도회로는 열차의 유무를 검지하는 장치로, 레일을 전기회로로 사용해 회로의 단락 유무를 이용해 열차가 폐색 구간을 점유하고 있는지 검지한다. 궤도회로는 신호기 및 연동장치와 같은 신호기기를 제어할 때 사용될 수 있으며, 궤도회로 중 가청주파수를 사용해 열차를 검지하는 궤도회로는 Audio Frequency(AF) 궤도회로라고 지칭된다. AF 궤도회로는 열차를 제어하는 정보를 코드화해 열차로 전송하며, 열차는 해당 정보를 수신하고 필요시 안전한 열차 운행을 위한 감속 및 정지 동작을 수행한다. 최근 철도차량은 스위칭을 사용해 전력을 공급하는 다양한 전기 회로를 사용하며, 고조파가 귀선전류를 통해 AF 궤도회로에 영향을 미친다. 따라서, AF 궤도회로가 열차의 위치를 감지하지 못하는 문제가 존재한다. 본 논문은 고조파로 인한 부정여자를 최소화하기 위해 궤도회로 수신 모듈에 기계학습 알고 리즘을 적용했고, 기존 방식과의 성능 비교를 통해 제안하는 방식이 우수함을 입증했다.

키워드