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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 139 - 144 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.2.139
이용수
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부분방전의 인식과 분류 개선을 위한 연구는 많은 양질의 데이터를 요구한다. 그러나 부분 방전의 발생이 극히 드물고, 취득이 어려운 문제로 인해 부분적으로 얻어진 실제 데이터를 포함한 실험 데이터에 의해 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 데이터 취득이 제한적인 부분방전의 분류 개선을 위해 정보 최대화 생성적 적대 신경회로망(InfoGAN)을 적용한다. InfoGAN은 PRPS 전처리를 통해 이미지 데이터로 변환된 실제 데이터를 입력으로 데이터를 생성한다. 생성된 데이터는 설계된 합성곱 신경회로망(CNN) 패턴분류기의 학습 데이터로 사용된다. 실 학습데이터와 생성된 데이터를 포함한 학습데이터 양쪽을 통해 구축된 두 CNN분류기가 부분방전분류의 비교해석을 위해 고려된다. InfoGAN에 의해 생성된 데이터를 통해 구축된 제안된 분류기가 부분적으로 분류기를 개선할 수 있음을 입증한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 부분방전 데이터 전처리
3. 정보 최대화 생성적 적대 신경회로망 설계
4. 합성곱 신경회로망 패턴 분류기 설계
5. 시뮬레이션 및 결과
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
B. K. Jeong, S. K. Oh, Y. I. Kim. “Design of Optimized Fuzzy C-Means Clustering based Radial Basis Function Neural Network for Partial Discharge Pattern Cl assifier: Comparative Study,” Journal of Korean Insti tute of Intelligent Systems, vol. 31, no. 6, pp. 457-464, Dec., 2021.
X. Li, H. Tang, S. Mu, K. Song, R. Liu, G. Xu, Q. Li, “Partial discharge monitoring system for PD characteristics of typical defects in GIS using UHF method,” Proceedings of the International Conference on High Voltage Engineering and Application, Shanghai, Republic of China, pp. 625-628, Sep. 2012.
Jun-Yong Park, Young-Il Kim, Sung-Kwun oh, “Design of partial discharge pattern classifier applied fake data obtained by DCGAN,” Proceedings of The 52th KIEE Summer Conference on KIEE, Pyeongchang, Republic of korea, pp. 1773-1774, Jul.. 2021.
Chen, X., Duan, Y., Houthooft, R., Schulman, J., Sutskever, I., Abbeel, P., “Infogan: Interpretable representation learning by information maximizing generative adversarial nets,” Proceedings of the 30th International Conference on Neural Information Processing Systems, Barcelona, Spain, pp. 2180-2188, Dec. 2016.
J. Y. Park, S. K. Oh. “A Comparative Study on CNN-based Pattern Classifier through Partial Discharge Data Processing Methods,” The transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 70, no. 3, pp. 515-525, 2021.
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Chen, X., Duan, Y., Houthooft, R., Schulman, J., Sutskever, I., Abbeel, P., “Infogan: Interpretable representation learning by information maximizing generative adversarial nets,” Proceedings of the 30th International Conference on Neural Information Processing Systems, Barcelona, Spain, pp. 2180-2188, Dec. 2016.
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