모터 3상 전류 신호의 Space-Filling Curve기반 데이터 정렬에 따른 2D-CNN 학습 특성 분석

고영진; 김경민

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자료유형: 학술저널

저자정보: 고영진 (Tongmyong University) 김경민 (Chonnam National University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제29권 제4호

발행연도: 2025.12

수록면: 652 - 661 (10page)

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본 연구는 3상 모터 전류 신호를 SFC(Space-Filling Curve) 기반으로 2D 이미지로 정렬하여 ResNet50에 적용하고, 데이터 정렬 방식이 CNN 학습에 미치는 영향을 분석하였다. Hilbert, Z-order, Peano 방식으로 이미지를 구성한 뒤, Convolution Layer의 Feature Map을 Mean, Variance, Sparsity, CKA, Gradient 지표로 비교하였다. Normal, ITSC, 4Turn단락의 데이터를 이용한 실험 결과, Hilbert는 정상ㆍ고장 상태 간 특징을 가장 명확히 구분하며 우수한 학습 성능을 보였다. 반면, Z-order는 일관적이지만 차별성이 낮았고, Peano는 깊은 계층에서의 특징 강화가 부족하였다.

#CNN #SFC #ITSC #Motor Diagnosis #Hilbert

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