신경망을 이용한 세일링 요트 리제너레이션 시스템의 배터리 충전 예측

이태희; 황우성; 최명렬

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이태희 (한양대학교 전자통신공학과 석사과정) 황우성 (한양대학교 전지전자제어계측공학과 박사과정) 최명렬 (한양대학교)

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제18권 제11호

발행연도: 2020.1

수록면: 241 - 246 (6page)

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본 논문에서는 해양 전기추진 시스템과 딥러닝 알고리즘을 융합하여 전기추진 리제너레이션 시스템에서 DC/DC 컨버터 출력 전류 예측 및 리제너레이션 수행 시 배터리 충전량을 예측하기 위해 신경망 모델을 제안한다. 제안 된 신경망을 실험하기 위해 PCM의 입력 전압과 전류를 측정하고 시제품 PCM 보드의 출력 결과를 통해 데이터 세트를 구성하였다. 또한 불충분 한 데이터 세트에서 학습 결과를 향상시키기 위해 기존 데이터 세트를 데이터 피팅하여 학습을 진행하였다. 학습 후 신경망 모델의 데이터 예측 결과와 실제 측정 데이터의 차이를 그래프를 통해 확인하였다. 제안한 신경망 모델은 입력 전압과 전류 변화에 따른 배터리 충전량 예측을 효율적으로 보여주었다. 또한, DC/DC 컨버터를 구성하는 아날로그 회로의 특성변화를 신경망을 통하여 예측함으로써, 리제너레이션 시스템의 설계 시, 아날로그 회로의 특성을 고려해야 할 것으로 판단된다.

#신경망 #완전연결구조 #데이터 예측 #배터리 충전 #세일링 요트 #해양레저

참고문헌 (15)

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최출헌 / 2013 / 차세대 한국형 전기보트 디자인 트렌드 연구 / 디지털융복합연구 11(2):407~412

J. H. Lee / 2016 / Design&Research on Autonomous Electric Propulsion Ship System / The 2016 Spring Conference of The Korean Society of Mechanical Engineers Law review :103~105

J. T. Park. / 2017 / A Trend on the Technical Development of Electric Motors for Ship Propulsions / The 2001 Conference of The Korean Institue of Electrical Engineers , :632~634

Y. Le Cun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86 11:2278~2324

W. McCulloch / 1943 / A logical ca1culus of the ideas immanent in nervous activity / The bulletin of mathematical biophysics 5(4):115~133

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