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학술저널
저자정보
박동현 (KAIST) 장희덕 (KAIST) 장동의 (한국과학기술원)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제18권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
88 - 92 (5page)
DOI
10.7746/jkros.2023.18.1.088

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Lithium-ion batteries are actively used in various industrial sites such as field robots, drones, and electric vehicles due to their high energy efficiency, light weight, long life span, and low self-discharge rate. When using a lithium-ion battery in a field, it is important to accurately estimate the SoC (State of Charge) of batteries to prevent damage. In recent years, SoC estimation using data-based artificial neural networks has been in the spotlight, but it has been difficult to deploy in the embedded board environment at the actual site because the computation is heavy and complex. To solve this problem, neural network lightening technologies such as network pruning have recently attracted attention. When pruning a neural network, the performance varies depending on which layer and how much pruning is performed. In this paper, we introduce an optimized pruning technique by improving the existing pruning method, and perform a comparative experiment to analyze the results.
#Battery Estimation #Network Pruning #Pruning Optimization

목차

Abstract
1. 연구 배경
2. 관련 연구
3. 알고리즘
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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