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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제7권 제6호
발행연도
2017.1
수록면
201 - 207 (7page)

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수전설비의 고장은 산업과 가정 등 전력을 사용하는 모든 곳에 정전사고를 발생시켜 많은 불편과 문제의원인이 되고 있다. 수전설비 고장의 주요 원인으로는 노후화를 비롯하여 태풍, 지진을 비롯한 자연재해와 동물 등으로 파악되고 있다. 현재는 수전설비의 온도가 높아지면 고장이 발생한다는 추측만으로 온도의 고온이 지속되는 것을모니터링한다. 따라서 적기에 수전설비의 고장에 대응하기 어려운 측면이 존재하는 것이 사실이다. 이 논문에서 제안하는 수전설비 모니터링 시스템은 갑작스런 자연재해 등으로 인한 고장을 제외한 일반적인 고장에 대해 효율적으로대응하는 방안으로 제안한다. 수전설비 모니터링 시스템은 열 감지 센서를 부착하여 수전설비를 실시간으로 감시하고, 감시한 데이터를 수집하여 인공신경망을 이용한 학습을 통해 축적된 정보를 이용하여 고장을 예측한다. 인공신경망의 학습과 실험을 통하여 제안 방식이 효율적임을 보였다.

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