인공 신경망을 이용한 전기 아크 신호 검출

이상익; 강석우; 김태원; 이승수; 김만배

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이상익 (한국전기안전공사) 강석우 (한국전기안전공사) 김태원 (한국전기안전공사) 이승수 (강원대학교) 김만배 (강원대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제24권 제5호

발행연도: 2019.9

수록면: 791 - 801 (11page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 다양한 불규칙 아크 파형 때문에, 실제 환경에서는 아크 성능이 저하되는 문제가 있다. 따라서, 기존의 부족한 특징 데이터를 증가시켜, 성능을 개선하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 입력신호를 변분 모드 분할을 통해 원신호를 분할한 후 통계적 특징을 추출한다. 변분 모드 분할으로부터 추출한 통계적 특징의 성능이 원신호로부터 얻은 특징보다 개선된 성능을 얻는다. 아크 분류기로 인공 신경망을 이용하고, 14,000개의 학습 데이터에 적용한 결과 VMD의 사용이 약 4%의 아크 검출 성능을 높혔다.

#arc detection #deep neural network #variational mode decomposition #statistical features

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

C. Wu, Y. Liu and C. Hung, “Intelligent detection of serial arc fault on low voltage power lines”, J. of Marine Science and Technology, Vol. 25, No. 1, pp. 43~53, 2017.

S. Ma, and L. Guan, “Arc fault recognition based on BP Neural Network”, Int’ Conf. Measuring Technology and Mechatronics Automation, 2011.

H. Yuanhang, Y. Wang, D. Enyuan, and Z. Jiyan, “Aviation arc fault diagnosis based on weight direct determined neural network”, Int. Conf. Electric Power Equipment, 2013.

S. Hong, T. Kim, and S. Lee, “Study of series-arc detection algorithm”, KIEE Summer Conf., 2018.

N. Perera and A. Rajapakse, “Recognition of fault transients using a probabilistic neural network classifier”, IEEE Trans. Power Delivery, Vol. 25, Iss. 1, 2011.

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

이상익

소속기관 한국전기안전공사

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 TOP 5% 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 119 이용수 10,539

강석우

소속기관 한국전기안전공사

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 9 이용수 549

김태원

소속기관 한국전기안전공사

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 87 이용수 3,527

이승수

소속기관 강원대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 7 이용수 496

김만배

소속기관 강원대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 10% 공학 > 컴퓨터학

논문수 129 이용수 9,327

이 논문과 함께 이용한 논문

아크차단기의 필요성에 관한 연구

박치현 , 배석명 , 임용배 외 2명 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 2007 .05

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-567-001242612

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (13)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)