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저자정보
임용배 (한국전기안전공사) 김동우 (한국전기안전공사) 박원경 (홍익대학교) 이호경 (홍익대학교) 조성원 (홍익대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제2호
발행연도
2018.4
수록면
114 - 121 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.2.114

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4차 산업혁명 시대가 도래됨에 따라 재해예방 분야에서도 사물인터넷과 인공지능 기술의 도입이 진행되고 있다. 본 논문은 이와 같은 기술 환경변화에 따라 공동주택용 자율전기안전관리 기술에 음성인식 분야에서 주로 활용되는 MFCC 알고리즘과 전류 변화율을 이용한 옥내 전기회로의 이상상태를 판별하는 방법을 제시한다. CT를 이용하여 전류파형을 측정하고, MFCC와 변화율 계산을 통해 신호를 변환하여 역전파 신경회로망에 적용함으로써 개선된 정확도를 얻을 수 있다. 정상상태와 아크, 누전, 아크와 누전이 동시에 일어난 이상상태 4가지로 구분하여 판별하는 실험을 수행 한 결과 제안된 방법의 우수함을 확인할 수 있었다. 기존의 MFCC를 활용하여 이상상태를 판별할 경우 51.22%, 변화율만 채택할 경우 75.61%의 정확도를 얻을 수 있었고, 본 연구에서 제안한 방식인 MFCC와 변화율을 모두 사용할 경우, 80.49%로 정확도가 향상되었다.
#전기사고 #MFCC #인공 신경망 #예측방법 #신호처리 #Electric Accident #Neural Networks #Prediction Method Signal Processing

목차

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

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
H. W. Moon, Y. B. Lim, D. W. Kim, S. Lee, and M. Choi, “A Study on Standardization of Smart Distribution Board for Electrical Safety”, The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers, Vol 65, No1, pp. 227~231, 2016. W. S. Ko and H. J. Lee, “A Plan for Construction of the National Electrical Safety Network to Prevent Electrical Disasters”, Proceedings of Spring Conference of The Korean Institute of Electrical Engineers, pp. 216~218, April 2009. S. Soliman and M. Srinath, “Continuous and Discrete Signals and System”, Prentice Hall, 1998. L. Muda, M. Begam and I. Elamvazuthi, “Voice Recognition Algorithms using Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) and Dynamic Time Warping (DTW) Techniques”, JOURAL OF COMPUTING, Vol. 2, ISSUE 3, MARCH 2010. N. Dave, “Feature Extraction Methods LPC, PLP and MFCC in Speech Recognition”, International Journal for Advance Research in Engineering and Technology, Vol. 1, ISSUE VI, July 2013.

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