지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
이용수23
2021
1. 서 론 11.1. 연구 배경 및 목적 11.2. 연구 내용 및 방법 32. 부분방전 모의실험 과정 및 실험환경 53. 전처리 기법에 따른 부분방전 데이터 가공 83.1. PRPS기법을 통한 데이터 가공 83.2. PRPD기법을 통한 데이터 가공 123.3. 제안된 AVG_Proj기법을 통한 데이터 가공 144. 부분방전 패턴 분류기를 위한 CNN의 구조 및 설계 225. 가짜 데이터 생성을 위한 DCGAN설계 315.1. 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network)의 개념 315.2. DCGAN의 구조 및 설계 346. 실험 및 결과 고찰 386.1. 부분방전 데이터 및 CNN기반 패턴 분류기의 구성 386.2. 실험 1 : 데이터 전처리 기법에 따른 패턴 분류기 설계 및 결과 비교 406.2.1. 전처리 기법에 따른 데이터 획득 406.2.2. 각 층별로 추출되는 특징맵을 통한 특징 비교 406.2.3. 부분방전 패턴분류기의 분류성능을 통한 결과 비교 486.3. 실험 2 : 가짜 데이터를 이용한 부분방전 패턴 분류기 학습 531) DCGAN을 통한 가짜 데이터 생성 및 특징 비교 532) 가짜 데이터의 활용 및 결과 비교 587. 결 론 62참고문헌 64ABSTRACT 69
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