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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.1
- 수록면
- 91 - 100 (10page)
- DOI
- 10.7782/JKSR.2025.28.1.91
이용수
초록· 키워드
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본 연구는 철도교량을 대상으로 구조건전성모니터링(SHM) 시스템의 자동화를 구현하기 위해 계측센서 이상데이터(anomaly data)를 탐지하고 분류하는 것을 목표로 하고 있다. SHM 시스템은 방대한 양의 데이터를 수집하는데 그 중 이상데이터는 센서 고장, 시스템 오작동, 또는 구조물의 비정상적인 거동으로 인해 발생한다. 이상 데이터가 탐지되지 않으면 구조 건전성 분석의 정확성에 큰 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 선행연구에서 제안된 규칙기반 분류(rule-based classification) 방법을 기반으로 철도교량의 시계열 데이터를 사용해 Missing, Minor, Outlier, Square, Trend, Drift의 6가지 유형의 이상데이터를 자동으로 탐지하고 분류하는 방법을 제안하였다. 약 10개월동안 철도교량에서 수집된 교량응답 데이터를 활용하여 해당 방법을 검증한 결과, 규칙기반 분류방법이 효과적으로 이상상태 유형을 식별하고 분류하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 토대로 향후 데이터 품질과 신뢰성을 확보하기 위해 더 발전된 이상 탐지 메커니즘의 개발이 필요하며, 특히 주파수 영역의 정보를 통합하거나 온도 변화와 같은 환경적 요인을 고려한 알고리즘의 개발이 필요한 것을 확인하였다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 이상데이터 분류 방법
3. 이상데이터 분류 결과 및 분석
4. 연구결론 및 함의점
References
참고문헌 (0)
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