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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
박원경 (효성) 임용배 (한국전기안전공사) 김동우 (한국전기안전공사) 이호경 (홍익대학교) 조성원 (홍익대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제5호
발행연도
2018.10
수록면
514 - 522 (9page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.5.514

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본 논문은 전기사고 예측을 위해 전기부하의 정상상태와 아크, 누설 상태와 같은 이상상태를 판별하는 새로운 알고리즘을 제시한다. CT를 이용하여 취득된 전기부하의 전류파형으로부터 단순하게 수정된 MFCC와 Shoulder 지속 시간 변화율, 최대치 변화율, 실효치 변화율, 누설전류의 실효치 등을 이용하여 특징벡터를 추출하고, 신경회로망을 이용하여 이상상태와 정상상태를 판별한다. 음성신호처리에 이용되는 MFCC알고리즘을 보다 단순하게 수정한 알고리즘을 전기부하 전류파형에 적용하여 전기부하 이상상태 판별을 위한 특징벡터를 추출하고, 각종 변화율을 계산한다. 신호 처리된 특징벡터는 신경회로망을 이용하여 전기부하의 이상상태 유무를 판별하기 위하여 사용된다. 제안된 단순화 MFCC는 기존의 MFCC 보다 간단한 신호처리 과정을 거치게 되며, 특징벡터 사이즈의 축소가 가능하고 판별 정확도 향상과 함께 처리시간도 단축시킬 수 있다는 장점이 있다. 실험결과는 제안된 방법이 전기부하 이상상태 판별에 유용하게 사용될 수 있음을 보여준다.
#전기적 이상상태 #MFCC #단순화한 MFCC #신경회로망 #판별 방법 #Electric Abnormal States #Simplified MFCC #Neural Networks #Classification Method

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안된 SMFCC 기반 전기적 이상상태 판별 방법
4. 실험 데이터 및 실험결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
D. S. Moon and S. H. Kim, “Study on Artificial Neural Network Based Fault Detection Schemes for Wind Turbine System”, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 22, No. 5, pp. 603-609, October 2012. 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. D. Jung, “Speaker Identification Using Time Warping Algorithm” Korea Academy Industrial Cooperation Society, Vol. 12, No. 5, pp. 2402~2409, 2011. 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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