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저자정보
장문석 (한양대학교) 이강석 (한양대학교) 배성우 (한양대학교)
저널정보
전력전자학회 전력전자학회 학술대회 논문집 전력전자학회 2021년도 전력전자학술대회 논문집
발행연도
2021.7
수록면
353 - 354 (2page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

딥러닝과 특징 추출 기반 배터리 노화 상태 추정 방법
장문석 ,  이강석 ,  배성우 전력전자학회논문지 2022.08 학술저널
딥러닝과 특징 추출 기반 배터리 노화 상태 추정 방법
장문석 2022.01 학위논문

2021

특징 추출 기법을 사용한 딥러닝 기반 배터리 노화 상태 추정 방법 연구
장문석 ,  이강석 ,  배성우 전력전자학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료

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본 논문은 특징 추출 기법을 적용한 배터리 노화 상태 추정기법을 제안한다. 특징 추출 기법은 의미 있는 데이터를 식별하고 추출하는 과정으로, 추정 성능을 향상하는 장점이 있다. Data driven 기반 노화 상태 추정 방법을 배터리에 적용할 경우, Health Indicator를 훈련 데이터로 사용한다. 하지만, 많은 충·방전 ^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10580011');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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