철도교량의 3D 포인트 클라우드 데이터를 활용한 PointNet++기반 레일 자동 탐지 기술 연구

초록

최근 철도 사고들을 방지하기 위한 철도 유지관리에 많은 관심이 집중되고 있다. 이에 따라 철도 유지관리에 IT기술을 적용하는 다양한 기술들이 개발되고 있고, 디지털 모델을 사용하면 효율적으로 관리할 수 있다. 철도 디지털 모델을 제작하기 위해서는 레일의 현재 상태 정보가 필요하다. 하지만 기존 방법을 사용하면 상당한 시간과 비용이 소모된다. 따라서 본 연구에서는 UAV를 사용하여 철도를 스캐닝하고, PointNet++를 활용하여 레일을 자동으로 탐지하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 단계 1 (Structure from Motion), 단계 2 (Rail Detection)으로 구성되어 있다. 제안한 시스템의 성능을 검증하기 위하여 대한민국 세종특별자치시 전동면 노장리에 있는 오송시험선의 철도 교량을 대상으로 하였다. 본 연구에서 제안한 시스템을 활용하면 손상 탐지, 시뮬레이션, 예측 유지 보수, 효율적인 운영관리 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

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