역전파 알고리즘을 사용한 지능형 철도 운영 시스템 개선방안

• 영문명: Improvement of Intelligent Railway Operation System using the Backpropagation Algorithm
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 홍선호(Hong Seon Ho)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』15권3호, 27~32쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.06.30

국문 초록

최근 유럽 등 국가간 상호운영성 규격을 준용하는 철도 운영기관들을 중심으로 가상 상황 기반의 직무 훈련과 진보된 지능형 시스템의 개발이 동시에 진행되고 있다. 향후 대륙 철도 연계를 준비하고 있는 국내철도에서는 현재의 경험 기반의 교육훈련체계를 향후 지능형 시스템과의 연계를 고려한 훈련체계로의 전환을 준비할 시점이다. 이를 위해 인공신경망 학습 대상 모델 개발에 필요한 기관사의 직무와 열차시스템의 기능을 조사하였으며, 이를 체계적으로 관리하기 위한 의사결정이론기반의 학습관리모델을 제시한다. 또한 고속 열차의 안전방지벽을 적용한 논리모델과 패리티모델을 학습 사례모델로 구성하여, 역전파 알고리즘의 적용 효과를 확인하고 체계적 훈련 니즈 관리와 지능형 시스템의 구축 방안을 제안하였다.

영문 초록

Recently, the development of the advanced intelligent systems based on virtual situations and job training has been conducted by sev-eral countries of Europe complying cross-country interoperability standards. Thus, Korea Railroad, which will link with the Eurasian railway in the future, must prepare the conversion of current education and training systems based on experience into future systems base on the advanced intelligent operations. To this end, this study investigated the functions of railway operation and the jobs of train drivers required for the development of learning model associated with the artificial neural network theory. In the study, the appli-cation of the index task management function based on decision task models was proposed. In addition, the onboard field logical model, which is one of safety barrier of high speed rail system, and the parity model were constituted as case studies of intelligent training models. Then, the effects appling the backpropagation algorithm to these models were checked. Finally, we proposed to extend the need for an intelligent system in accordance with the training needs of systemic administration.

목차

Abstract

요지

1. 서론

2. 지능형 시스템 연구개발 현황

3. 지능형 신경망 학습 아키텍쳐

4. 신경망 학습 이론의 적용

5. 결론

References

키워드

철도 상호운영성 의사결정 이론 역전파 신경망학습 알고리즘 Railway Interoperability Decision Making Theory Backpropagation algorithm