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

자료유형: 학술대회자료

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

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

발행연도: 2021.12

수록면: 545 - 547 (3page)

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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

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