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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 619 - 624 (6page)
- DOI
- 10.7782/JKSR.2021.24.7.619
이용수
초록· 키워드
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전기철도용으로 설치된 유입변압기는 철도차량에서 발생하는 고조파 성분들의 영향으로 절연 열화가 더욱 빨리 진행되기 때문에 적합한 수명 예측에 대한 기술이 필요하다. 최근 유입변압기의 수명 예측 알고리즘으로 유중에 녹아 있는 퓨란과 가스 중 수명과 관련된 성분 데이터를 추출한 후 신경회로망에 학습시키는 연구가 진행되고 있다. 하지만 유입변압기의 가스 데이터는 직접 취득하는 것에 한계가 있어 데이터의 양이 적고 분포가 균일하지 않다. 인공지능기반의 신경회로망은 데이터들의 통계학적 특성을 이용하기 때문에 많은 양의 수명별로 분포가 비슷한 데이터로 학습해야 좋은 성능을 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 오토인코더를 이용한 데이터 증강을 이용하여 균일한 분포를 갖는 데이터를 생성하여 높은 정확도를 갖는 유입변압기의 수명 예측 알고리즘을 제안한다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 데이터 증강
3. 수명 예측 신경회로망
4. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
J. Kim, D. Lee, B. Kim (2018) A Study on the Furan Analysis by Accelerating Deterioration for the Life Prediction of Inlet Transformer for Electric Railways, Spring Conference of the Korean Society for Railway, Mokpo, Korea, pp. 29-30.
J. Kim (2018) A Study on the life evaluation and prediction of oil transformer for electric railway using dissolved furan, Master Thesis, Korea National University of Transportation.
H. Lee, J. Kim, B. Kim (2020) An oil transformer for electric railway life estimation system based on neural network, Journal of the Korean Society for Railway, 23(3), pp. 279-284.
Z. Islam, M. Abdel-Aty, J. Yuan (2021) Crash data augmentation using variational autoencoder, Accident Analysis & Prevention, 141, 105950.
X. Gong, B. Tang, R. Zhu, W. Liao, L. Song (2020) Data Augmentation for Electricity Theft Detection Using Conditional Variational Auto-Encoder, Energies, 13, 4291.
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