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홍창우 (연세대학교) 이광석 (연세대학교) 김재경 (한국전기연구원) 고민승 (연세대학교) 오경원 (호원대학교) 허견 (연세대학교)
저널정보
한국추진공학회 한국추진공학회 학술대회논문집 한국추진공학회 2019년도 제53회 추계학술대회 논문집
발행연도
2019.11
수록면
610 - 610 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

심층신경망과 피어슨 상관계수를 활용한 터보팬 엔진 잔여유효수명 예측
홍창우 ,  허견 Journal of the KNST 2021.03 학술저널

2019

딥스택 인공신경망을 이용한 터보팬 엔진 유효수명의 예측
홍창우 ,  이광석 ,  김재경 외 3명 한국추진공학회 학술대회논문집 2019.11 학술대회자료

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#Convolutional Neural Network(콘볼루션 신경망) #Turbofan engine(터보팬 엔진) #Long Short-term Memory(장단기 메모리) #Remaining Useful Life(잔여유효수명)

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김재원 ,  박진형 ,  김종훈 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 .06
Particle filter 알고리즘 기반 경험적 모델의 리튬 이온 배터리 잔여수명예측 비교 분석
김재원 ,  박진형 ,  김범종 외 2명 전력전자학회 학술대회 논문집 2021 .07
전기자동차 탑재를 고려한 실시간 잔여 수명 예측 알고리즘
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