모바일 스마트 장치 배터리의 잔여 시간 예측 향상을 위한 데이터 전처리 프레임워크

탁성우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 탁성우 (부산대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제24권 제4호

발행연도: 2020.4

수록면: 536 - 545 (10page)

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모바일 스마트 장치 배터리의 잔여 시간을 예측하기 위해 범용 통계적 회귀 기법을 적용한 경우, 배터리 잔량별 배터리 사용 시간의 편차가 커질수록 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도가 낮아진다. 따라서 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도를 향상시키기 위해서는 배터리 잔량별 배터리 사용 시간의 편차가 큰 원 측정 데이터를 가공 처리하여 정제된 데이터로 변환시키는 작업이 필요하다. 이에 본 논문에서는 원 측정 데이터를 정제된 데이터로 가공 처리하는 데이터 전처리 프레임워크를 제안하였다. 제안한 프레임워크를 통해 가공 처리하여 정제된 데이터를 범용 통계적 회귀 기법에 적용한 결과, 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도가 향상됨을 확인하였다.

#스마트 장치 #데이터 전처리 #통계적 예측 #배터리 남은 시간 #예측 정확도 #Smart Devices #Data Preprocessing #Statistical Estimation #Battery Remaining Time #Estimation Accuracy

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Y. Xing, E. Ma, K-L. Tsui, and M. Pecht, An ensemble for predicting the remaining useful performance of lithium-ion batteries, Microelectronics Reliability, vol. 53, no. 6, pp.811-820, June 2013.

W. Wang, X. Wang, C. Xiang, C. Wei, and Y. Zhao, Unscented kalman filter-based battery SOC estimation and peak power prediction method for power distribution of hybrid electric vehicles, IEEE Access, vol. 6, pp. 35957-35965, June 2018.

W. Yan, B. Zhang, G. Zhao, S. Tang, G. Niu, and X. Wang, “A battery management system with a lebesgue-samplingbased extended kalman filter,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 66, no. 4, pp. 3227-3236, April 2019.

Y. Zhang, R. Xiong, H. He, and Z. Liu, A LSTM-RNN method for the lithium-ion battery remaining useful life prediction, Proceeding of 2017 Prognostics and System Health Management Conference, China: Harbin, pp.811- 820, July 2017.

R. Richardson, M. Osborne, and D. Howey, Gaussian process regression for forecasting battery state of health, Journal of Power Sources, vol. 357, pp. 209-219, July 2017.

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