메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김주형 (한국전자기술연구원) 박진원 (한국전자기술연구원) 김창우 (한국전자기술연구원) 최효섭 (한국전자기술연구원)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 추계종합학술발표회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
738 - 739 (2page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문은 리튬이온 배터리의 State-of-Health(SOH)를 추정하기 위해 합성곱 신경망(Convolution Neural Networks, CNN)과 장단기메모리(Long Short-Term Memory, LSTM)를 사용하였다. 리튬이온 배터리 데이터셋은 Nasa Battery Data set 를 사용하였다. 입력 값에 사용되는 특징들은 사이클 변화에 따른 SEI 층의 전압 차로 짧은 사이클에 대해 학습할 수 있으며, 내부 요인 ... 전체 초록 보기

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

멀티채널 충전/방전 프로파일을 활용한 딥러닝 기반 리튬이온 배터리 용량 추정
천호진 ,  전지훈 ,  김홍석 한국통신학회 학술대회논문집 2022 .02
CWT와 CNN을 활용한 리튬 이온 배터리의 SOH 추정 방안 연구
박민식 ,  이종규 ,  김병우 대한전기학회 학술대회 논문집 2021 .11
LSTM 기반 충전구간 건전성 지표 활용 및 실시간 리튬이온 배터리 건강상태 추정
조상우 ,  한동호 ,  박진형 외 3명 전력전자학회 학술대회 논문집 2021 .11
리튬이온 배터리 노화상태 추정을 위한 건전성 지표 추출 및 CNN 적용
문태석 ,  한동호 ,  권상욱 외 2명 전기학회논문지 2021 .10
LSTM 모델 기반 리튬이온 배터리의 SOH 예측
고하나 ,  이솔비 ,  김의직 디지털콘텐츠학회논문지 2021 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0