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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍창우 (해군본부) 허견 (연세대학교)
저널정보
한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.4 No.1
발행연도
2021.3
수록면
78 - 83 (6page)
DOI
10.31818/JKNST.2021.03.4.1.78

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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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이 논문은 변수의 복잡성을 감소시키는 상관계수 분석을 사용하여 터보 팬 엔진의 잔여 유효수명(RUL)의 예측 정확도를 향상시키기 위한 심층 인공신경망 구조를 제안한다. 제안된 모델은 CNN(convolutional neural network), LSTM(long short-term memory) 및 양방향 LSTM(Bidirectional LSTM)을 적절히 배열하여 각 알고리즘의 성능을 최대화한다. 또한 제안된 모델의 학습 능력을 향상시키기 위해 residual network 및 dropout 기술을 적용한다. 제안된 방법의 성능은 기존 방법과의 비교 및 검증을 통해 낮은 상관 데이터를 제외한 제안된 방법의 유효성이 제시된다.
#심층 신경망(Deep Neural Network) #피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient) #건전성 예측관리(Prognostics and Health Management) #터보팬 엔진(Turbofan Engine)

목차

Abstract
1. 서론
2. 모델 설명
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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