메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김태민 (대구가톨릭대학교) 주승세 (대구가톨릭대학교) 성윤동 (한국에너지기술연구원) 배지훈 (대구가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
201 - 205 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
기후변화로 인해 태양광과 같은 재생 에너지원의 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 에너지원은 전력 생산과 공급에 있어 불안정한 특성을 갖고 있기 때문에, 과잉 생산된 전력을 저장하고 안정적으로 공급할 수 있는 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)의 필요성 또한 증대되고 있다. 하지만 ESS에는 에너지 밀도가 높은 대량의 배터리가 사용되어 화재 발생 시 대규모 피해로 이어질 위험이 존재한다. 특히, ESS 분산자원 고장 중 아크 고장은 가장 대표적인 화재 원인 중 하나로 빠르고 정확한 감지가 필수적이다. 이에, 본 논문에서는 오토인코더 계열 모델 기반 ESS 아크 고장 감지 모델을 제안한다. 실험 결과, 심층 신경망 기반 오토인코더 모델이 97.77%의 정확도로 가장 높은 성능을 제공하는 것을 확인하였다.
#autoencoder #unsupervised learning #deep neural network #energy storage system #arc fault detection #anomaly detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 학습 데이터 구성 및 데이터 전처리
Ⅲ. 오토인코더 기반 아크 고장 탐지 모델
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

비지도 학습 기반 오토인코더 모델을 활용한 다중 분산자원 아크 고장 감지 연구
김태민 ,  주승세 ,  배지훈 외 1명 한국정보기술학회논문지 2024 .09
ESS용 리튬이온전지의 열폭주 방지용 오프가스 검출 알고리즘에 관한 연구
황소연 ,  최성문 ,  신건 외 2명 전기학회논문지 2022 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0