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저자정보
최영재 (한남대학교) 최인식 (한남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제3호(JKIIT, Vol.18, No.3)
발행연도
2020.3
수록면
97 - 107 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.3.97

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도플러 레이더로 관측한 풍력 블레이드의 데이터는 풍력 블레이드의 회전 속도에 대한 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 도플러 레이더로 회전하는 풍력 블레이드를 관찰할 때 수신되는 데이터를 이용하여 풍력 블레이드의 회전 속도를 재귀적인 절차(Recursive process)로 계산하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 도플러 빈생성기, 도플러 빈 패턴 검출기, 시간 패턴 검출기로 구성되어 있다. 시간 패턴 검출기는 유한상태기계 (Finite state machine)를 기반으로 설계 하였으며, 서포트 벡터 머신(Support vector machine)으로 구현 하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 합성 데이터와 수치해석 데이터에 대하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 방법이 성공적으로 회전 속도를 검출함을 확인할 수 있다.
#dynamic radar cross section #wind turbine blade #finite state machine #doppler radar #support vector machine

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 풍력 블레이드의 스펙트로그램
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 시뮬레이션
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
H. Polinder / 2013 / Trends in Wind Turbine Generator Systems / IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics 1(3):174~185 google schola 박상준 / 2012 / 해상풍력발전기 자동 고장진단을 위해 신경망을 이용한 실시간 모니터링 시스템 구현 / 한국정보기술학회논문지 10(7):193~198 dbpia B. Jokanovic / 2016 / Radar fall motion detection using deep learning / 2016IEEE Radar Conference (RadarConf) :1~6 google schola Y. Kim / 2016 / Human Detection and Activity Classification Based on Micro-Doppler Signatures Using Deep Convolutional Neural Networks / IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 13(1):8~12 google schola H. Du / 2019 / Deep Activity : a micro-Doppler spectrogram-based net for human behaviour recognition in bio-radar / The Journal of Engineering 2019(19):6147~6151 google schola

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