Earticle

초록

영어

Since rolling contact fatigue cracks can always occur on the rail surface, which is the contact surface between wheels and rails, railway rails require thorough inspection and diagnosis to thoroughly inspect the condition of the cracks and prevent breakage. Recent detailed guidelines on the performance evaluation of track facilities present the requirements for methods and procedures for track performance evaluation. However, diagnosing and grading rail surface damage mainly relies on external inspection (visual inspection), which inevitably relies on qualitative evaluation based on the subjective judgment of the inspector. Therefore, in this study, we conducted a deep learning model study for rail surface defect detection using Fast R-CNN. After building a dataset of rail surface defect images, the model was tested. The performance evaluation results of the deep learning model showed that mAP was 94.9%. Because Fast R-CNN has a high crack detection effect, it is believed that using this model can efficiently identify rail surface defects.

한국어

철도 레일은 차륜과 레일의 접촉면인 레일 표면에서 구름 접촉 피로 균열이 상시 발생할 수 있는 조건이기 때문에 균열의 상태를 철저히 점검하고 절손을 방지하기 위한 정밀한 점검 및 진단이 필요하다. 최근 궤도 시설의 성능 평가에 대한 세부 지침에서는 궤도 성능평가를 위한 방법과 절차에 관한 필요사항을 제시하고 있다. 그러나 레일 표면 손상을 진단하고 등급을 산정하는 것은 주로 외관 조사(육안 조사)에 의존하며, 이는 점검자의 주관적인 판단에 따른 정성적인 평가에 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Fast R-CNN을 사용하여 레일 표면 결함 검출에 대한 딥 러닝 모델 연구를 수행하였다. 레일 표면 결함 이미지의 데이터 세트를 구축한 후, 모델을 테스트하였다. 딥러닝 모델의 성능평가 결과에서 mAP가 94.9%로 나타났다. Fast R-CNN의 균열 검출 효과가 높기 때문에 이 모델을 사용하면 레일 표면 결함을 효율적으로 식별할 수 있을 것으로 판단된다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 레일 표면 및 내부 학습데이터
1. 실내시험 개요
2. 훈련데이터 세트
Ⅲ. 레일표면손상 딥러닝 모델 개발
1. 데이터 증강
2. Fast R-CNN 모델 학습 및 예측
Ⅳ. 딥러닝 모델 적정성
1. 실험환경
2. Fast R-CNN 성능평가
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 최정열 [ Jung-Youl Choi | 정회원, 동양대학교 건설공학과 교수 ] 제1저자
• 한재민 [ Jae-Min Han | 정회원, 동양대학교 건설공학과 박사과정 ] 교신저자
• 김정호 [ Jung-Ho Kim | 정회원, 한국건설기술연구원 선임연구위원 ] 참여저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700