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박종찬 (경상국립대학교) 김종현 (경상국립대학교) 김찬기 (경상국립대학교) 박용택 (칸투스) 김건우 (경상국립대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제1호(JKIIT, Vol.21, No.1)
발행연도
2023.1
수록면
29 - 38 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.1.29

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최근 유방암 관련 유두, 유선 재건 시술 및 흉터 치료에 활용되는 카모플라쥬 치료 기기의 안정화된 시술 환경 제공이 많이 필요하다. 이러한 안정화된 시술 환경을 위해 치료 기기 내부에 내장형 배터리의 열화 현상, 수명 예측과 같은 소형 디바이스 전용 고신뢰성 리튬이온 배터리 생명주기 예측 기술 개발이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법으로는 6개의 머신러닝 모델 중 성능 평가 지표로 설정한 RMSE가 최저인 모델인 LSTM 모델을 슬라이딩 윈도우 알고리즘 기반으로 학습 데이터 수를 조절하여 학습을 하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 학습 데이터가 전체 데이터 중 약 80%인 1~302사이클 일 때 가장 낮은 RMSE가 0.007의 결과를 얻어 배터리 생명 주기 예측 성능 개선 효과를 검증하였다.
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목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

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