약한 지도 학습 기반 태양광 발전시설 고장 탐지

Q: 이 논문에서 정의한 원도우 레이블링이란 무엇인가?

고장 수리 기록을 기준으로 수리 시점 전후의 일정 기간 동안의 데이터를 고장 또는 비 고장으로 분류하여 레이블을 부여하는 방법이다. 이는 레이블이 없는 대규모 데이터에서 학습 및 테스트에 필요한 데이터를 생성하여 약한 지도 학습을 가능하게 한다.

Q: 태양광 발전 시설 고장 탐지에서 원도우 크기 설정은 모델 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 원도우 크기를 작게 설정하면 고장과 비 고장 데이터의 구분이 명확해지나 데이터 수가 감소하며, 크기를 크게 설정하면 데이터 수는 증가하지만 구분은 모호해진다. 따라서 수리 기록의 양에 따라 적절한 원도우 크기를 설정하는 것이 중요하다.

하민수; 이수아; 정우환

학술대회자료

저자정보: 하민수 (한양대학교) 이수아 (한양대학교) 정우환 (한양대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

본 연구는 고장 탐지를 위한 레이블이 없는 태양광 발전 데이터에 대해 레이블을 생성하는 약한 지도학습 기반 고장 탐지 접근 방식을 제안한다. 레이블 생성은 고장 수리 기록 전/후 날들을 각각 고장/비고장으로 레이블링 하였고, 이렇게 생성한 고장/비 고장 레이블에 ... 전체 초록 보기

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

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

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료

댓글(0)