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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이재윤 (Korea Electric Engineers Association) 노일래 (Korea Electric Engineers Association) 이일무 (Korea Electric Engineers Association)
저널정보
한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제36권 제6호
발행연도
2022.6
수록면
36 - 45 (10page)
DOI
10.5207/JIEIE.2022.36.6.036

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Electrical safety accidents in multi-use and energy-concentrated facilities accompany any property loss and human casualties being increased in large scale. Therefore, the research on aging diagnosis and replacement/individual work technology is being actively ongoing. Currently, safety diagnosis focusing on power off-line diagnosis can only check the status of insulation and rating of each facility, which is different from the actual operating condition. This paper describes the technical methodologies and implementations such as uninterruptible diagnostic technology, electrical equipment diagnostic data, safety standard selection, and test-bed establishment neccessary for AI live diagnosis system using big data from IoT sensors other than power off-line diagnosis. Based on this, we would like to suggest a guideline for stable power supply and maintenance to apply the preventive diagnosis system for electrical equipment.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구개발의 현황 및 필요성
3. 기술개발 추진전략 및 구축 운영방안
4. 결론 및 향후계획
References

참고문헌 (11)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-565-001331564