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초록·키워드
본 논문에서는 부유형 풍력 발전에서 해상상태에 따른 풍력 블레이드의 회전 상태를 구분하는 것에 대한 연구를 진행하였다. 이를 위해 전자파 수치해석 시뮬레이션, 실내 및 실외 측정을 수행하였다. 각 측정에서 구분에 필요한 데이터를 얻기 위하여 파고와 주기를 일반적으로 사용되고 있는 9단계의 해상상태가 아닌 총 4단계로 나누어 진행하였다. 훈련 데이터로는 노이즈가 없는 환경을 가정하여 잡음이 없는 스펙트로그램을 사용하였고, 테스트 데이터는 SNR이 5㏈, 10㏈, 15㏈, 20㏈에 해당하는 가우시안 노이즈를 추가하여 구분을 진행하였다. CNN(Convolutional Neural Network) 구분기를 이용한 실험 결과 SNR이 높아짐에 따라 구분 성능이 향상됨을 알 수 있고, 몬테카를로 시뮬레이션을 50회 진행하여 얻은 구분 정확도는 시뮬레이션, 실내 측정, 실외 측정 모두에서 92% 이상을 가짐을 확인하였다.
본문·목차
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