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임용배 (한국전기안전공사) 김동우 (한국전기안전공사) 진상민 (홍익대학교) 조성원 (홍익대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제26권 제5호
발행연도
2016.10
수록면
409 - 415 (7page)

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최근 사물인터넷 기반의 재해예방 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷기반의 공동주택용 자율전기안전관리기술 개발을 위하여 부하 전류 파형을 FFT와 MFCC를 이용하여 신호변환 후 신경회로망 모델에 적용하여 정확도가 개선된 전기 부하 패턴분류 시스템을 제안한다. 오실로스코프와 CT를 이용하여 측정한 전기 부하의 전류 파형을 FFT 알고리즘을 적용한 후 신경회로망을 이용하여 단일부하패턴 분류 실험을 하였다. 본 연구를 통하여 부하의 특성을 파악함으로서 고장에 대해 보다 신속하고 정확하게 대처할 수 있을 것으로 예측된다.
#전기부하 #MFCC #인공 신경망 #패턴분류 #신호처리 #Electric Load #Neural Networks #Pattern Claisfsication #Signal Processing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 구현 및 실험결과
5. 결론 및 향후 연구
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