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저자정보
Sun-Hag Hong (Seoil University) Seong-June Lee (Seoil University) Jun-Young Kim (Seoil University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,209 - 1,212 (4page)

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본 논문에서는 배전보호설비의 고장을 감지하는 목적의 임베디드 시스템(이하 COS MEMS system)에 기계학습 알고리즘을 적용하여 배전보호설비의 고장을 예측하는 기능을 구현한다. 이 임베디드 시스템에 기계학습을 사용하는 장점으로는 경량화 된 소프트웨어 구조로 전력소비를 줄일 수 있고, 크기가 작아 활용성이 좋다. 본 논문에서는 SensorQ 구현과정과 TensorFlow 기반의 기계 학습 알고리즘을 COS MEMS 시스템에 적용하고 Edge Impulse 학습알고리즘을 이용하여 향상된 고장 검출 및 예측기능을 구현한다. 본 논문에서는 만족할 만한 수준의 고장 예측을 확인하였다.

목차

Abstract
I. Introduction
II. TensorFlow Lite
Ⅲ. Implementation
Ⅳ. Conclusions
References

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