
철도 전환기 데이터의 시간적 행동 예측을 통해 사이버 공격을 탐지하는 방법을 제안한다.


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철도-전환기-데이터-모니터링에-적용된-악성-행동의-시간적-평가


철도 전환기 데이터 모니터링에 적용된 악성 행동의 시간적 평가


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본 연구는 철도 차량 탑재 비전 시스템을 위한 "열차 자아 경로 탐지" 작업을 소개하며, 이를 위해 엔드-투-엔드 딥 러닝 프레임워크인 TEP-Net을 제안한다. TEP-Net은 구성 가능한 모델 아키텍처, 동적 데이터 증강 전략, 도메인 특화 손실 함수를 특징으로 하며, 회귀 기반 접근법을 통해 기존 최신 기법들을 능가하는 정확도와 속도를 달성한다.


철도-트랙-상의-열차-자아-경로-탐지를-위한-엔드-투-엔드-딥-러닝-기법


철도 트랙 상의 열차 자아 경로 탐지를 위한 엔드-투-엔드 딥 러닝 기법
