영상이미지를 활용한 딥러닝(Siamese Network) 기반 열차 위치추정

초록

열차의 위치는 선로 내 신호설비인 트랜스폰더와 타코메터를 활용하여 측위하고 있다. 트랜스폰더의 경우 적게는 수십미터에서 수백미터간격으로 설치되어 있고 리더기가 위를 지나가면 열차의 절대위치를 보정한다. 주행 중 다음 트랜스폰더 인식 전까지는 이전 절대위치값에 타코메터를 활용하여 누적거리를 통해 열차의 위치를 추적한다. 트랜스폰더를 통해 보정하지 않고 타코미터를 활용한 누적이 계속되는 경우 누적오차가 커지게 되는데 이를 보완하고 개선하기 위해 영상이미지와 딥러닝을 활용하여 가상의 트랜스폰더처럼 활용하는 방법을 구현하였다. 본 논문에서는 위치인식을 위해 활용한 딥러닝 / 트레이닝데이터에 대한 설명과 학습시킨 모델을 활용하여 테스트 이미지를 적용하고 그 결과에 대하여 기술하였다.