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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 569 - 575 (7page)
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전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿 변환, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 변환 및 특징 추출은 부가적인 처리 시간이 요구되는 단점이 있다. 반면에 최근의 딥러닝 모델은 종단간 학습으로 특징 추출 과정없이 직접 원시 데이터를 활용한다. 따라서, 1-D 시간 신호를 직접 활용하여 아크를 검출하는 것이 좋은데, 인공신경망의 분류 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 연속 입력 1-D 신호를 2-D로 변환한 후에, 합성곱신경망으로 분류하는 방법을 제안한다. 실험 데이터에 적용한 결과 합성곱신경망의 사용이 인공신경망보다 약 8.6%의 아크 분류 성능을 향상시켰다. 또한 2-D 데이터의 부족을 보완하기 위해서 데이터증강을 이용하여, 14%의 분류 성능을 개선하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시간 신호의 2-D 데이터 변환
Ⅲ. CNN 모델
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
C. Wu, Y. Liu and C. Hung, “Intelligent detection of serial arc fault on low voltage power lines”, J. of Marine Science and Technology, Vol. 25, No. 1, pp. 43~53, 2017.
S. Ma, and L. Guan, “Arc fault recognition based on BP Neural Network”, Int’ Conf. Measuring Technology and Mechatronics Automation, 2011.
H. Yuanhang, Y. Wang, D. Enyuan, and Z. Jiyan, “Aviation arc fault diagnosis based on weight direct determined neural network”, Int. Conf. Electric Power Equipment, 2013.
S. Hong, T. Kim, and S. Lee, “Study of series-arc detection algorithm”, KIEE Summer Conf., 2018.
N. Perera and A. Rajapakse, “Recognition of fault transients using a probabilistic neural network classifier”, IEEE Trans. Power Delivery, Vol. 25, Iss. 1, 2011.
S. Ma, and L. Guan, “Arc fault recognition based on BP Neural Network”, Int’ Conf. Measuring Technology and Mechatronics Automation, 2011.
H. Yuanhang, Y. Wang, D. Enyuan, and Z. Jiyan, “Aviation arc fault diagnosis based on weight direct determined neural network”, Int. Conf. Electric Power Equipment, 2013.
S. Hong, T. Kim, and S. Lee, “Study of series-arc detection algorithm”, KIEE Summer Conf., 2018.
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