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[표지] 1

제출문 3

보고서 요약서 5

요약문 7

SUMMARY 11

Contents 13

목차 15

제1장 연구개발과제의 개요 23

제1절 연구개발 배경 및 필요성 23

1. 연구개발 배경 23

2. 연구개발 필요성 24

제2절 연구개발 목표 및 내용 30

1. 연구개발의 최종목표 30

2. 연구개발 내용 30

제2장 국내외 기술개발 현황 37

제1절 국내외 정책 동향 37

1. 해외 정책 동향 37

2. 국내 정책 동향 38

제2절 국내외 시장현황 및 전망 41

1. 해외 시장현황 및 전망 41

2. 국내 시장현황 및 전망 42

제3절 연구개발 현황 45

1. TQI관련 국내외 기술현황 45

2. Machine Learning (ML) 및 Deep Learning (DL) 관련 국내외 연구동향 51

3. 기존 연구와의 차별성 54

제3장 연구개발 수행 내용 및 결과 59

제1절 궤도틀림진전 예측을 위한 궤도틀림 데이터 수집 및 분석 59

1. 궤도틀림 검축 개요 59

2. 데이터 특성 분석 (Roger-1000K) 61

3. 궤도검측 데이터베이스 구축 62

4. 유지보수 데이터베이스 구축 67

5. 자갈궤도구간 현장 비파괴조사 84

제2절 Big-Data 분석기법을 적용한 궤도틀림 특성구간 구분 95

1. 궤도틀림 특성구간 개요 95

2. Big-Data 분석 프로그램 및 데이터 전처리 95

3. 데이터특성변화구간 평가를 위한 Big-Data 분석 기법 개발 98

제3절 모델기반 궤도틀림 예측기법 개발 108

1. 자갈궤도 열화모델 108

2. 주요 영향인자 산정 및 예측모델 제시 113

제4절 딥러닝 기반 궤도시스템 손상예측기법 개발 125

1. 궤도시스템 손상 검지를 위한 심층학습 기법의 고도화 125

2. 궤도시스템 하부상태 파악을 위한 심층학습 기반 시계열 데이터 분석기법 개발 160

제4장 목표 달성도 및 관련분야에의 기여도 173

제1절 목표 달성도 173

제2절 관련분야에의 기여도 180

1. 궤도틀림 진전 특성 연구 관련 180

2. 기존 궤도틀림 예측 방법과 유지보수 개선 180

3. 환경 조건 변화에의 대응 180

제5장 연구개발 결과의 활용 계획 183

제1절 연구개발 결과의 활용 계획 183

1. 연구결과의 활용성 및 실용성 183

2. 파급 기대효과 183

제2절 연구개발성과보고서 185

1. 게재예정 논문게재 실적 185

2. 기타 (SW 등록) 185

Acronyms 187

참고문헌 193

판권기 201

표목차 17

표 3-1-1. EM140과 Roger-1000K 비교 60

표 3-1-2. 궤도틀림 측정항목중 Database에 포함된 항목 62

표 3-1-3. 궤도틀림 측정항목중 Database에 포함된 항목 68

표 3-1-4. 대표적인 유전상수 89

표 3-1-5. 운영선 자갈궤도 비파괴조사 대상 90

표 3-2-1. Matlab기반 D/B 구축 Structure 및 및 Pickle파일 변화 96

표 3-2-2. 궤도틀림 평가 구간 101

표 3-2-3. 평가결과: 접속부 및 Change Point 거리 비교 결과(예) 102

표 3-3-1. 기존 침하모델 112

표 3-3-2. 궤도틀림진전율 평가를 위한 사이트 선정 116

표 3-3-3. 궤도틀림(TQI) 진전율 선형회귀분석결과 120

표 3-4-1. Layer structure of SegNet and proposed models 132

표 3-4-2. Hyperparameters used in training 140

표 3-4-3. Accuracy and IoU of proposed model 2 (thick crack with kernel size : 3×7) 141

표 3-4-4. Parametric case studies of crack width estimation 144

표 3-4-5. Accuracy and IoU of proposed model 2 (thin crack with kernel size : 3×11) 150

표 3-4-6. Predicted classification accuracy (cavity, 900MHz) 169

표 3-4-7. Predicted classification accuracy (cavity, 1,600MHz) 170

그림목차 19

그림 1-1-1. 궤도검측후 유지관리대상개소 선정 24

그림 1-1-2. 경부고속선 1단계구간 궤도품질지수 변화 25

그림 1-1-3. 경부고속선 1단계구간 궤도품질지수 변화 27

그림 1-1-4. 경부고속선 1단계구간 통과톤수 현황(하선) 28

그림 1-1-5. 철도시설물 유지보수기법의 발전 29

그림 2-1-1. 영국의 건설전략 2016-2020 계획 38

그림 2-1-2. 인간중심 지능정보사회 실현을 위한 정부의 중장기 종합대책 40

그림 2-2-1. EU 철도현황 및 향후 계획 41

그림 2-2-2. 경부 1단계 자갈궤도 구간 유지보수연장 43

그림 2-2-3. 일반철도 고속화계획(안) 44

그림 2-2-4. 대륙철도와 한반도 철도망 연결 개념도 44

그림 2-3-1. 선로점검 체계 47

그림 2-3-2. KTMSYS 운영 흐름도 47

그림 2-3-3. 독일의 철도시설과 차량연계 유지관리시스템 개념도 49

그림 3-1-1. 궤도검측차 Roger-1000K 59

그림 3-1-2. 궤도검측차 EM-140 (or EM-120) 60

그림 3-1-3. 궤도검측데이터 D/B 구축 (2018년도 자료 추가) 65

그림 3-1-4. TQI (200m 단위) 변화양상: (a) T1(하선), (b) T2(상선) 66

그림 3-1-5. 궤도틀림과 유지보수(Tamping) 67

그림 3-1-6. 1m 단위로 정리된 Tamping 시간 이력 69

그림 3-1-7. 경부고속선 1단계 자갈궤도구간 통과톤수 분석 70

그림 3-1-8. 경부고속선 1단계 자갈궤도구간 년도별 통과톤수 변화 71

그림 3-1-9. 겉보기 궤도강성 측정위치에서의 TQI 변화와 유지보수 이력 83

그림 3-1-10. LWD 장비 84

그림 3-1-11. 하중과 변위 곡선 85

그림 3-1-12. 운영중인 자갈궤도에서 침목과 자갈도상 상태 86

그림 3-1-13. GPR 탐사 모식도 87

그림 3-1-14. 겉보기 궤도강성 평가 결과 92

그림 3-2-1. 기초 데이터 pickle 파일로 변환 예시 97

그림 3-2-2. 궤도틀림 정규화 97

그림 3-2-3. 알고리즘 분석 방법 100

그림 3-2-4. 검측데이터 거리오차(예) 100

그림 3-2-5. Interval이 100인 경우 107K 300 ~ 107K 600 이상점 도출 결과(2018-12-23) 103

그림 3-2-6. Interval이 250인 경우 107K 300 ~ 107K 600 이상점 도출 결과(2018-12-23) 103

그림 3-2-7. Interval이 500인 경우 107K 300 ~ 107K 600 이상점 도출 결과(2018-12-23) 104

그림 3-2-8. Interval이 500인 segment 5 경우 107K 300 ~ 107K 600 이상점 도출 결과(2018-12-23) 104

그림 3-2-9. 107K 300 ~ 107K 600 구간의 템핑 정보 및 측정 평균값 106

그림 3-2-10. 107K 032 ~ 107K 160 구간의 템핑 정보 및 측정 평균값 106

그림 3-2-11. 107K 300 ~ 107K 479 구간의 템핑 정보 및 측정 평균값 107

그림 3-2-12. 77K 870 ~ 78K 515 구간의 템핑 정보 및 측정 평균값 107

그림 3-3-1. Relationship between track irregularity and track stiffness. 114

그림 3-3-2. 구간별 연간 통과톤수 변화 (경부고속선 1단계 구간) 117

그림 3-3-3. 선정구간별 TQI 변화양상 및 선형함수 근사결과 119

그림 3-3-4. TQI 진전율과 겉보기강성과의 관계 121

그림 3-3-5. 일정구간에서 평균침하량과 궤도틀림(TQI)와의 관계 123

그림 3-4-1. Concept of shape-sensitive kernels 135

그림 3-4-2. Shape sensitive kernel models 136

그림 3-4-3. Image of thick cracks and example of labeling 140

그림 3-4-4. Comparison of proposed CK model 2 and SegNet (thick cracks) 142

그림 3-4-5. Comparison of proposed CK models (Case 1) and SegNet (thick cracks) 145

그림 3-4-6. Efficiency of CK models with unit height (Case 2) 145

그림 3-4-7. Prediction errors of CK model 2 with various kernel widths (Case 3) 146

그림 3-4-8. Accuracy changes of CK model with LReLU (Case 4) 147

그림 3-4-9. Accuracy changes of CK model with dropout layer (Case 5) 147

그림 3-4-10. Track system with various field conditions 151

그림 3-4-11. Comparison of proposed CK model 2 and SegNet (thin crack) 153

그림 3-4-12. Comparison of proposed CK models and SegNet (Case 6) 154

그림 3-4-13. Prediction errors of CK model 2 with various kernel widths (Case 8) 155

그림 3-4-14. Accuracy changes of CK model with LReLU (Case 9) 156

그림 3-4-15. Accuracy changes of CK model with dropout layer (Case 10) 156

그림 3-4-16. Network of autoencoders 165

그림 3-4-17. Experimental setup 167

그림 3-4-18. A-scan data of concrete slab with cavity 168

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