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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
고성현 (경희대학교) 홍충선 (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,016 - 1,018 (3page)

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2022

LSTM-Variational Autoencoder 결합모델 기반 전력품질 이상 탐지
고성현 소프트웨어융합 2022.01 학위논문

2021

LSTM 기반 Variational Autoencoder를 이용한 전력품질 이상 상황 탐지
고성현 ,  홍충선 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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전력품질은 전압, 전류, 주파수의 파형 등이 얼마나 안정되어 있는 지표를 말하며 특히 현대에는 전자통신기술의 발달로 인해 순간적인 파형의 변화도 허용하지 않는 전자기기들의 증가로 전력품질 장애는 전력 시스템의 주요 문제 중 하나로 자리 잡았다. 본 논문에서는 전력품질 이상 탐지 감지를 위하여 LSTM 기반의 VAE(Variational Autoencoder) 모델을 활용하여 ^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10583154');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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