KR102676335B1 - 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템 - Google Patents

철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템에 관한 것으로서, 펄스광을 출사하는 광원부와, 입력된 펄스광을 센싱단으로 출력하고, 역으로 진행되는 산란광을 검출단으로 출력하는 광써큘에이터와, 센싱단에 일단이 접속되어 선로에 포설된 센싱 광섬유와, 검출단으로부터 출력되는 광을 수신처리하는 광검출부와, 광검출부에서 출력되는 신호로부터 선로상에서의 차량의 위치 및 속도정보를 산출하는 신호처리부를 구비하고, 신호처리부는 광검출부로부터 출력되어 수집된 신호에 대해 전처리를 수행하여 감쇠를 복원하는 전처리모듈과, 전처리모듈을 거쳐 생성된 신호에 대해 이진화 데이터를 생성하는 이진화처리모듈과, 이진화데이터를 기반으로 가중치 기반 밀도를 계산하여 진동신호가 밀집한 지역을 철도 차량 후보 영역으로 검출하는 차량 후보영역 검출모듈과, 차량후보 영역에 대해 가우시안 필터를 적용하여 상기 문턱값 이상이 되는 영역으로부터 철도 차량 길이를 산출하는 차량길이 산출모듈과, 차량길이 산출모듈에서 산출된 차량길이 정보를 객체로 결정하고, 객체에 대한 속도를 포함한 속성정보를 산출하는 객체 동적 관리모듈을 구비한다.

Description

철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템{railway and train monitoring system}
본 발명은 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템에 관한 것으로서, 상세하게는 철도의 선로 상태 및 차량의 현재위치를 포함한 운행정보를 제공할 수 있도록 된 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템에 관한 것이다.
철도의 선로상을 운행하는 차량인 열차의 선로 상에서의 위치를 검지하기 위해서 종래에는 전기 회로 방식이 주로 사용되고 있다.
이와 같은 전기 회로 방식은 열차 선로에 전기적인 회로를 구성하여 열차를 검지하는 방식으로서, 열차 선로를 따라 전기 설비를 연속적으로 설치해야 하므로, 설치 비용이 증가할 뿐만 아니라, 전기 설비의 유지보수 및 점검을 위한 추가 비용이 발생한다는 단점이 있다.
뿐만 아니라, 전기 회로 방식은 열차의 위치를 약 1km 정도의 범위 내에서만 확인할 수 있다는 기술적 한계가 있다.
이러한 문제점을 개선하기 위하여 선로를 따라 설치된 광케이블로부터 발생되는 후방산란광을 이용하여 선로 상태 및 열차의 위치와 속도를 산출하는 장치가 국내 등록특허 제10-2124218호에 제안되어 있다.
그런데, 상기 장치는 열차의 길이 정보를 제공하지 못하며, 선로의 길이가 길어질 수록 수신되는 산란광의 감쇠를 보상하여 측정 정밀도를 높일 수 있는 방안이 요구되고 있다.
본 발명은 상기와 같은 요구사항을 해결하기 위하여 창안된 것으로서, 선로를 운행하는 차량의 길이 정보를 산출하여 제공하며 수신되는 산란광의 감쇠를 보상하여 측정 정밀도를 높일 수 있는 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템은 펄스광을 출사하는 광원부와; 상기 광원부에서 출사되어 입력단을 통해 입력된 펄스광을 센싱단으로 출력하고, 센싱단에서 역으로 진행되는 산란광을 검출단으로 출력하는 광써큘에이터와; 상기 센싱단에 일단이 접속되어 모니터링 대상 철도의 선로 또는 선로 주변에 설치된 센싱 광섬유와; 상기 검출단으로부터 출력되는 광을 수신처리하는 광검출부와; 상기 광원부의 구동을 제어하고, 상기 광검출부에서 출력되는 신호로부터 상기 선로상에서의 차량의 위치 및 속도정보를 산출하는 신호처리부;를 구비하고, 상기 신호처리부는 상기 광검출부로부터 출력되어 수집된 신호에 대해 전처리를 수행하여 감쇠를 복원하는 전처리모듈과; 상기 전처리모듈을 거쳐 생성된 신호에 대해 잡음수준인 문턱값(Vnoise) 기준으로 이진화한 이진화 데이터를 생성하는 이진화처리모듈과; 상기 이진화처리모듈에서 생성된 이진화데이터를 기반으로 가중치 기반 밀도를 계산하여 진동신호가 밀집한 지역을 철도 차량 후보 영역으로 검출하는 차량 후보영역 검출모듈과; 상기 차량후보영역 검출모듈에서 결정된 차량후보 영역에 대해 가우시안 필터를 적용하여 상기 문턱값 이상이 되는 영역으로부터 철도 차량 길이를 산출하는 차량길이 산출모듈과; 상기 차량길이 산출모듈에서 산출된 차량길이 정보를 객체로 결정하고, 객체에 대한 속도를 포함한 속성정보를 산출하는 객체 동적 관리모듈;을 구비한다.
본 발명에 따른 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템에 의하면, 선로를 운행하는 차량의 길이 정보를 산출하여 제공하며 수신되는 산란광의 감쇠를 보상하여 차량추적에 대한 측정 정밀도를 높일 수 있는 장점을 제공한다.
도 1은 본 발명에 따른 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템을 나타내 보인 도면이고,
도 2는 도 1의 센싱광섬유의 설치예를 나타내 보인 사시도이고,
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 센싱광섬유의 설치예를 나타내 보인 도면이고,
도 4는 도 1의 신호처리부의 신호처리과정을 나타내 보인 플로우도이고,
도 5 및 도 6은 본 발명에 따른 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템을 통해 측정된 철도 차량에 대한 추적 상태를 나타내 보인 그래프이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템을 더욱 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템을 나타내 보인 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템(100)은 광원(110), 파형발생기(120), 광써큘레이터(130), 센싱광섬유(150), 광검출부(160), 신호처리부(180)를 구비한다.
광원(110)은 파형발생기(120)에서 출력되는 파형신호에 대응되는 펄스광을 출력한다.
여기서, 광원(110) 및 파형발생기(120)는 광원부에 해당한다.
광써큘레이터(130)는 광원(110)에서 출사되어 입력단(130a)을 통해 입력된 펄스광을 센싱단(130b)으로 출력하고, 센싱단(130b)에서 역으로 진행되는 산란광을 검출단(130c)으로 출력한다.
센싱광섬유(150)는 광써큘에이터(130)의 센싱단(130b)에 일단이 접속되어 모니터링 대상 철도의 선로(10)에 설치되어 있다. 센싱 광섬유(150)는 도 2에 도시된 바와 같이 'I'자 형태로 형성된 선로(10)의 네크부분에 연장방향을 따라 설치될 수 있다.
또 다르게는 센싱광섬유(150)는 선로 주변에 선로(10)를 따라 설치될 수 있음은 물론이다.
일 예로서, 도 3에 도시된 바와 같이 선로(10)가 지지되는 노반(15)과 나란하게 선로(10)를 따라 구축된 관로(50) 내의 통로를 따라 센싱광섬유(150)가 설치되는 방식 등 다양한 방식으로 설치될 수 있다.
광검출부(160)는 광써큘에이터(130)의 검출단(130c)으로부터 출력되는 광을 수신 처리한다. 광검출부(160)는 광써큘에이터(130)의 검출단(130c)으로부터 출력되는 산란광에 대해 레일레이 산란광에 해당하는 대역의 광을 필터링하는 필터(미도시)와, 필터에서 출력되는 광을 전기적 신호로 출력하는 광검출기로 구축될 수 있다.
신호처리부(180)는 펄스광이 생성되도록 광원부의 파형발생기(120)의 구동을 제어하고, 광검출부(160)에서 출력되는 신호로부터 선로(10)상에서의 차량의 위치 및 속도정보를 포함하는 객체의 속성정보를 산출하고, 산출된 속성정보를 출력부(190)를 통해 출력한다. 여기서, 출력부(190)는 속성정보를 표시하는 표시부 또는 수신대상 장치로 통신망을 통해 전송하는 통신인터페이스가 적용될 수 있다.
한편, 신호처리부(180)는 전처리모듈(181), 이진화처리모듈(182), 차량 후보영역 검출모듈(183), 차량길이 산출모듈(184), 객체 동적 관리모듈(185)를 구비한다.
전처리모듈(181)은 광검출부(160)로부터 출력되어 수집된 신호에 대해 전처리를 수행하여 감쇠를 복원한다. 전처리모듈(181)은 철도의 선로(10) 및 철도의 선로(10)를 통해 운행하는 차량 즉, 열차의 특성상 잡음이 강하고 장거리를 모니터링해야 하기 때문에, 거리 감쇠를 복원하여 전 구간에서 동일한 크기 수준으로 신호를 비교할 수 있는 전처리를 수행한다.
전처리모듈(181)의 전처리 및 감쇠 복원과정을 이하에서 설명한다.
먼저, 전처리모듈(181)은 센싱광섬유(150)에 발생되어 광검출부(160)로부터 시간경과에 따라 수집되는 레일레이 역산란 신호로부터 아래의 수학식1을 통해 진동신호를 생성한다.
Figure 112021141718874-pat00001
여기서,
Figure 112021141718874-pat00002
는 레일레이 역산란 신호의 크기이고, zi는 미터단위를 적용하며 선로(10)의 i번째 거리지점이며 , tj는 j번째 시간이다.
또한,
Figure 112021141718874-pat00003
는 진동신호로서
Figure 112021141718874-pat00004
를 진동의 크기로 변환한 신호의 크기를 나타낸다. tk는 진동신호 기준시간이며 이동평균과 인접차를 계산하는 시간이고, k는 기준시간 색인이다. 또한, M은 이동평균 계수이고, 바람직하게는 5~20사이의 값을 사용한다.
다음은 진동신호
Figure 112021141718874-pat00005
의 크기(파워)를 일정시간 누적하여 평균(Vzi)을 아래의 수학식 2에 의해 계산한다.
Figure 112021141718874-pat00006
V(zi)는 센싱광섬유(150)의 감쇠계수에 의해 zi에 지수비례적으로 감소하는 특성을 갖는다.
다음으로, 두 지점인
Figure 112021141718874-pat00007
지점에서의 평균파워크기
Figure 112021141718874-pat00008
,
Figure 112021141718874-pat00009
계산한다. 여기서 zst는 센싱광섬유(150)의 시작 거리지점이고, zen은 센싱광섬유(150)의 끝 거리지점이다. 또한
Figure 112021141718874-pat00010
,
Figure 112021141718874-pat00011
는 각각 zst, zen 지점의 거리-시간평균 진동크기로서, zst, zen 주변영역에서 시간평균 진동신호 V(zi)가 갖는 거리평균 크기이고 아래의 수학식3으로 표현된다.
Figure 112021141718874-pat00012
Figure 112021141718874-pat00013
여기서, A는 평균을 구하는 거리지점의 개수로서, 거리평균을 구하는 관찰영역의 폭이며 일 예로서, 20~100m 범위로 설정한다.
다음으로 추정 감쇠계수(α)를 구하고, 이로부터 감쇠복원 곡선을 적용한다.
Figure 112021141718874-pat00014
감쇠복원 곡선
Figure 112021141718874-pat00015
이후, 감쇠복원을 수행한 진동신호를 아래의 수학식 5에 의해 산출한다.
Figure 112021141718874-pat00016
여기서,
Figure 112021141718874-pat00017
는 감쇠복원 거리별 시간평균 진동신호 이며, 거리별 시간평균 진동신호 V(zi)에 감쇠곡선
Figure 112021141718874-pat00018
를 곱하여 생성하며, 감쇠복원된 거리별 시간평균 진동의 크기에 해당한다.
이진화처리모듈(182)은 전처리모듈(181)을 거쳐 감쇠복원되게 생성된 신호에 대해 잡음수준인 문턱값(Vnoise) 기준으로 이진화한 이진화 데이터를 생성한다.
이진화처리모듈(182)은 아래의 수학식 6에 의해 감쇠복원된 진동신호인
Figure 112021141718874-pat00019
를 잡음수준인 문턱값 Vnoise 기준으로 이진화 처리한다.
Figure 112021141718874-pat00020
여기서, Bo(zi)는 시간영역 진동유무 이진화 신호 이고, 거리별 진동여부를 이진화하여 0 또는 1 값을 갖는다. 즉, 1은 zi지점에 진동신호가 존재한다는 의미이고, 0은 진동신호가 없다는 의미이다.
또한, Vnoise는 진동여부를 판단하기 위해 적용되는 거리별 시간평균 진동크기 문턱값이고, 바람직하게는 센싱광섬유(150) 끝지점 이후 신호가 존재하지 않는 지역의 평균값으로 정하는 것이 바람직하다.
또 다르게는 이진화처리모듈(182)은 진동신호
Figure 112021141718874-pat00021
를 주파수 변환한 후 특징값을 추출하고 기계학습을 통해 이진화결과를 도출하도록 구축될 수 있다.
이를 위해 먼저,
Figure 112021141718874-pat00022
를 주파수 변환한 거리별 진동 주파수 신호인
Figure 112021141718874-pat00023
라고 할 때 주파수영역 특징값
Figure 112021141718874-pat00024
)을 산출한다.
Figure 112021141718874-pat00025
,
Figure 112021141718874-pat00026
여기서,
Figure 112021141718874-pat00027
는 주파수영역 특징값이다.
진동신호상의 정상신호의 통계적 독립성을 최대화하는 특징값은 Principle Component Analysis, Independent Component Analysis, T-distributed Stochastic Neighbor Embedding 등으로 추출 가능하다.
또한, 진동신호를 구분하는 기계학습 모델로서
Figure 112021141718874-pat00028
의 구분선을 기준으로 진동신호와 정상신호를 분류하고, Support Vector Machine, 클러스터링 K-Mean Clustering으로 이진화 결과인 B1(zi)를 아래와 계산하도록 구축될 수 있다. 여기서,
Figure 112021141718874-pat00029
는 주파수영역 진동 구분선으로 주파수영역에서 진동여부를 판단하기 위해 적용된 것이다. 또한, B1(zi)는 주파수영역 진동유무 이진화 신호다.
Figure 112021141718874-pat00030
여기서, Bfinal(zi)는 최종 진동유무 이진화 신호로서, Bo(zi)과 B1(zi)를 조합하여 최종 진동여부를 판단하는 진동유무 이진화 신호다.
차량 후보영역 검출모듈(183)은 이진화처리모듈(182)에서 생성된 이진화데이터를 기반으로 가중치 기반 밀도를 계산하여 진동신호가 밀집한 지역을 철도 차량 후보 영역으로 검출한다.
차량 후보영역 검출모듈(183)은 일정 길이 내에 진동이벤트의 밀집도를 거리별 가중치를 고려하여 아래의 수학식 8에 의해 계산한다.
Figure 112021141718874-pat00031
여기서, D(zi)는 zi지점의 진동밀도 신호로서 진동유무 이진화 신호의 밀도를 나타낸다. 또한, J는 가중치 적용 길이이다. 가중치 적용 길이는 철도 차량의 길이 100~400m를 포함할 수 있도록 정한다. 일 예로서, 철도 차량의 길이에 대해 100m 기준으로하는 경우 다음과 같은 조건을 만족하도록 정한다.
wj는 j=0일 때 1이고 j가 0에서 멀어지면서 값이 작아지는 형태를 갖도록 설정된 가우시안이고, 아래의 수학식 9로 표현될 수 있다.
Figure 112021141718874-pat00032
여기서, σ는 표준편차다. σ는 J/3로 정한다.
한편, 산출된 이진화신호 밀도(D(zi))를 후보영역 범위
Figure 112021141718874-pat00033
내에서 합산하여 기설정한 철도 차량 후보영역 문턱값(Dth)보다 크면 해당 영역은 철도차량이 존재하는 영역으로 산정한다.
Figure 112021141718874-pat00034
Figure 112021141718874-pat00035
철도차량의 후보영역은 W폭 안에 D(zi) 진동밀도 신호의 합계가 Dth 큰 경우로 결정한다. W은 일 예로서, 1000m로 Dth는 200으로 설정한다.
zmax는 최대진동밀도위치이다. 철도차량의 후보영역내에서 D(zi) 진동밀도 신호가 가장 큰 지점이다.
차량 길이 산출모듈(184)은 차량후보영역 검출모듈(183)에서 결정된 차량후보 영역에 대해 가우시안 필터를 적용하여 문턱값 이상이 되는 영역으로부터 철도 차량 길이를 산출한다.
차량 길이 산출모듈(184)은 철도차량의
Figure 112021141718874-pat00036
후보영역내에서 최대값이 있는 위치를 검출한다.
Figure 112021141718874-pat00037
여기서, zmax는 최대진동밀도위치로서, 철도 차량의 후보영역내에서 D(zi) 진동밀도 신호가 가장 큰 지점이다.
다음은 zmax를 기준으로 양쪽으로 나눠서 기차의 왼쪽 오른쪽 끝지점
Figure 112021141718874-pat00038
을 D(zi)값을 기준으로 계산하고, D(zi)가 설정된 일정 값인 C 이상이 되는 영역을 기차의 길이내라고 산정하고,
Figure 112021141718874-pat00039
인 가장자리 값을 끝지점으로 계산한다.
여기서, C는 철도차량 길이 검출 문턱값이고, D(zmax)값의 5~40%로 설정한다.
Figure 112021141718874-pat00040
Figure 112021141718874-pat00041
여기서, L은 철도차량 길이 검출 범위로 적용되는 값이고, 통상적인 철도 차량의 길이를 충분히 포함할 수 있는 값으로 설정한다. 일 예로서 L은 300~500m 사이 값을 적용한다.
또한, 이전 단계에서 검출한
Figure 112021141718874-pat00042
은 잡음에 의해 일시적으로 검출된 정보일 수 있기 때문에, 일정시간 관찰하여 철도차량의 이동형태로 추정되는 길이 정보를 제외한 잡음신호를 제거하는 것이 바람직하다.
객체 동적 관리부(185)는 차량길이 산출모듈(184)에서 산출된 차량길이 정보를 객체로 결정하고, 객체에 대한 현재 위치, 속도를 포함한 속성정보를 산출한다.
객체 동적 관리부(185)는 일정 시간이상 철도 차량의 길이가 검출되면 새로운 철도 차량 객체를 생성하고, 추적 필터를 이용하여 철도 차량 객체의 왼쪽 끝위치, 오른쪽 끝위치, 속도, 가속도를 산출하고, 위치를 추적한다. 추적필터는 칼만필터(Kalman Filter), 파티클 필터(Particle Filter), 분산점 칼만필터(Unscented Kalman filter) 등이 적용될 수 있다.
또한, 객체 동적 관리부(185)는 철도차량 객체가 일정시간 이상 관측되지 않을 시 객체를 소멸처리하고, 추적을 종료한다.
이러한 신호처리부(180)는 도 4에 도시된 바와 같이 광검출부(160)로부터 후방 산란신호를 수집하고(단계 210), 수집된 신호에 대해 전처리 및 감쇠를 복권한다(단계 220). 이후 센싱광섬유(150)의 거리별 진동유무에 대한 이진화데이터를 생생성하고(단계 230), 이로부터 철도차량 후보영역을 검출하며(단계 240), 선정된 철도차량 후보영역으로부터 철도차량길이를 검출한다(단계 250). 이후 철도차량길이가 확정된 철도차량을 객체로 등록하는 객체 생성과정을 거친후, 생성된 객체에 대한 추적정보를 생성 및 갱신한다(단계 260).
한편, 본 모니터링 시스템(100)을 실제 철도에 적용하여 측정한 결과가 도 5 및 도 6에 도시되어 있다.
실증 실험을 위해 본 모니터링 시스템(100)을 오송역 내 통신실에 설치하고 선로변 관로 내 매설되어 있는 약 46km 가량의 통신선을 센싱광섬유로 적용하여 연결하였다. 오송-공주 구간 노선은 KTX, SRT 등 고속선이 운행 중인 노선이다. 도 5 및 도 6에서 가로축은 오송역으로부터 거리를 나타내고, 세로축은 관측 시간을 나타낸다.
도 5 및 도 6에서 점(dot)으로 마킹된 부분은 진동크기 기반으로 철도 차량의 위치를 감지했을때 결과이고, 실선으로 표기된 라인은 본 모니터링 시스템(100)에 의해 산출되어 구한 철도 차량 추적라인이다.
도 5 및 도 6을 통해 확인할 수 있는 바와 같이 진동크기 기반으로 매핑된 점들만으로는 터널, 교량 처럼 진동이 퍼지는 구간 또는 잡음의 영향으로 철도 차량의 위치를 적절히 식별하지 못하는 한계가 있다. 또한 선로변 자동차의 움직임 등 외부 진동 요인으로 마킹된 점들이 발생할 수 있고 이를 철도 차량으로 오검출하는 경우가 다수 존재할 수 있다.
이에 반해 도 5 및 도 6에서 본 모니터링 시스템(100)에 의해 산출되어 실선으로 매핑된 철도 차량 추적라인은 잡음의 영향을 배제하고 차량의 위치를 보다 정교하게 식별 및 추적 가능하다는 것을 보여준다.
이와 같이 본 모니터링 시스템(100)은 광검출부(160)를 통해 수신된 신호에 대해 앞서 설명된 바와 같은 결정과정을 거쳐 철도 차량에 대해 객체로 등록한 이후 수신시간과 위치에 대해 매핑한 추적라인이 거리가 멀어지는 방향으로 차량이 이동되는 상태일 때나 거리가 가까워지는 방향으로 차량이 이동될 때 모두 객체를 정밀하게 추적할 수 있음을 알 수 있다.
이상에서 설명된 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템에 의하면, 선로를 운행하는 차량의 길이 정보를 산출하여 제공하며 수신되는 산란광의 감쇠를 보상하여 차량 추적에 대한 측정 정밀도를 높일 수 있는 장점을 제공한다.
110: 광원 120: 파형발생기
130: 광써큘레이터 150: 센싱광섬유
160: 광검출부 180: 신호처리부

Claims (6)

  1. 삭제
  2. 펄스광을 출사하는 광원부와;
    상기 광원부에서 출사되어 입력단을 통해 입력된 펄스광을 센싱단으로 출력하고, 센싱단에서 역으로 진행되는 산란광을 검출단으로 출력하는 광써큘에이터와;
    상기 센싱단에 일단이 접속되어 모니터링 대상 철도의 선로 또는 선로 주변에 설치된 센싱 광섬유와;
    상기 검출단으로부터 출력되는 광을 수신처리하는 광검출부와;
    상기 광원부의 구동을 제어하고, 상기 광검출부에서 출력되는 신호로부터 상기 선로상에서의 차량의 위치 및 속도정보를 산출하는 신호처리부;를 구비하고,
    상기 신호처리부는
    상기 광검출부로부터 출력되어 수집된 신호에 대해 전처리를 수행하여 감쇠를 복원하는 전처리모듈과;
    상기 전처리모듈을 거쳐 생성된 신호에 대해 잡음수준인 문턱값(Vnoise) 기준으로 이진화한 이진화 데이터를 생성하는 이진화처리모듈과;
    상기 이진화처리모듈에서 생성된 이진화데이터를 기반으로 가중치 기반 밀도를 계산하여 진동신호가 밀집한 지역을 철도 차량 후보 영역으로 검출하는 차량 후보영역 검출모듈과;
    상기 차량후보영역 검출모듈에서 결정된 차량후보 영역에 대해 가우시안 필터를 적용하여 상기 문턱값 이상이 되는 영역으로부터 철도 차량 길이를 산출하는 차량길이 산출모듈과;
    상기 차량길이 산출모듈에서 산출된 차량길이 정보를 객체로 결정하고, 객체에 대한 속도를 포함한 속성정보를 산출하는 객체 동적 관리모듈;을 구비하며,
    상기 전처리모듈은
    Figure 112024006410113-pat00043
    에 의해 감쇠복원된 신호를 생성하고,
    Figure 112024006410113-pat00044
    는 감쇠복원 거리별 시간평균 진동신호이고,
    Figure 112024006410113-pat00045
    이고, N은 평균 파워를 구하는 누적시간이며, V(zi)는 거리별 시간평균 진동신호에 해당하며,
    Figure 112024006410113-pat00046
    이고,
    Figure 112024006410113-pat00047
    이며,
    Figure 112024006410113-pat00048
    ,
    Figure 112024006410113-pat00049
    는 상기 센싱광섬유의 시작 거리지점(zst)과 상기 센싱광섬유의 끝 거리지점(zen)의 거리-시간평균 진동크기이며,
    Figure 112024006410113-pat00050
    ,
    Figure 112024006410113-pat00051
    의 조건을 만족하고, A는 평균을 구하는 거리지점의 개수인 것을 특징으로 하는 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기 이진화 처리모듈은
    감쇠복원된 진동신호인
    Figure 112021141718874-pat00052
    과 비교되는 문턱값(Vnoise)은 센싱광섬유(150) 끝지점 이후 신호가 존재하지 않는 지역의 평균값을 적용하는 것을 특징으로 하는 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템.
  4. 제2항에 있어서, 상기 이진화 처리모듈은
    진동신호에 대해 주파수 영역으로 변환하여 특징값을 산출하고, 산출된 특징값을 기계학습모델을 통해 분류하여 이진화신호를 생성하도록 된 것을 특징으로 하는 철도의 선로 및 차량 모니터링 시스템.
  5. 삭제
  6. 삭제
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