다중 수준 이산 웨이블릿 변환을 이용한 아크 탐지 하이브리드 딥러닝 모델

전서영; 권성수; 최원규; 이종혁; 배지훈

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저자정보: 전서영 (대구가톨릭대학교) 권성수 (대구가톨릭대학교) 최원규 (한국전자통신연구원) 이종혁 (대구가톨릭대학교) 배지훈 (대구가톨릭대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회

발행연도: 2024.5

수록면: 580 - 583 (4page)

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본 논문은 전력 시스템에서 화재 사고의 주요 원인 중 하나인 전기 아크 결함을 감지하기 위해 다중 수준이산 웨이블릿 변환(Multi-level DWT)을 적용한 하이브리드 딥러닝 모델을 제안한다. 수집된 데이터는 축산 농장의 전력 분배 시스템에서 발생하는 5가지 전형적인 부하를 대상으로 하여 아크-폴트 발생기를 사용하여 수집되었으며, Multi-level DWT를 통해 시간-주파수 도메인으로 변환한다. 변환된 데이터는 1차원 합성곱 신경망과 장단기 메모리를 결합한 하이브리드 딥러닝 모델에 적용하며, 실험 결과 제안된 모델은 97.08%의 정확도로 기존 단일 모델들보다 더 높음을 확인하였다.

#Arc-fault #1D CNN #LSTM #Multi-level DWT #Hybrid Deep Learning Model #Classification

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