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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제9권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
38 - 44 (7page)

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전기에너지에 대한 높은 의존도 때문에 국내에서 발생하는 화재 중 전기화재가 상당한 비중을 차지한다. 국내에서 발생하는 전기화재 4건 중 3건이 전선의 단락이나 접촉 불량에 의한 전기 아크에 의해 발생했다. 전기 아크란 절연체 사이에서 발생하는 전기적 전류의 방전 현상으로 순간적으로 상당한 열을 내뿜는다. 아크에 의한 전기 화재를 줄이기 위해서 본 연구에서는 전기 아크 위험성 예측을 목표로 한다. 아크 감지기에서 아크 데이터를 수집하고 시간순대로의 아크 데이터를 기반으로 그래프로 변환하였다. 머신 러닝의 데이터 학습에 서로 다른 시계열 데이터의 수로 변환한 그래프들을 사용하였다. 생성된 학습 모델의 성능을 측정하기 위해서 테스트 데이터를 기반으로 평가를 진행하였다. 결과에서 예측 시 사용하는 시계열 아크 데이터의 수가 20개일 때 예측률이 86%로 우수함을 확인하였다.
#machine learning #electric arc #deep learning #prediction system

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한국전기안전공사 / 2016 / 전기재해 통계분석. 제25호 / 한국전기안전공사 google schola 김인중 / 2016 / 기계 학습의 발전 동향, 산업화 사례 및활성화 정책 방향: 딥러닝 기술을 중심으로 google schola 배재환 / 2018 / AI 머신러닝을 이용한 자동차 고장진단 시스템 설계 및 개발 / 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 7(2):141~148 dbpia 김민구 / 2019 / 사용자 인식을 위한 가상 심전도 신호 생성 기술에 관한 연구 / 스마트미디어저널 8(4):33~37 dbpia 이현영 / 2019 / 음절 단위 임베딩과 딥러닝 기법을 이용한 복합명사 분해 / 스마트미디어저널 8(2):74~79 dbpia

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