인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
배터리 노화와 고장으로 인한 안전 문제로, 배터리 상태를 정밀하게 예측하고 이상을 조기에 탐지하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 대부분의 선행 연구는 충전 중 배터리 노화 추정이 아닌 사이클 테스트에 기반한 배터리 노화 예측 문제에 집중하고 있다. 본 논문에서는 충전 중 실시간 측정된 전압, 전류, 온도 시계열 데이터를 활용한 Dual-Branch 모델을 제안한다. 제안 모델은 시간적 패턴을 학습하는 시계열 특징과 충전 구간 전체의 통계적 요약 특징을 함께 활용하여 NASA·MICH 공개 데이터셋에서 우수한 예측 정확도를 보였다. 특히 훈련과 검증을 서로 다른 데이터셋에서 수행하는 교차 검증에서 기존 RF 모델 대비 21% 성능 향상을 보이며 높은 일반화 성능을 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096291211
