변형된 MFCC를 이용한 전기부하 판별 방법
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 임용배 | - |
dc.contributor.author | 이기연 | - |
dc.contributor.author | 박원경 | - |
dc.contributor.author | 조성원 | - |
dc.date.available | 2020-07-10T05:28:09Z | - |
dc.date.created | 2020-07-06 | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.issn | 1976-9172 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/6278 | - |
dc.description.abstract | 본 논문은 공동주택용 자율전기안전관리 기술 개발에 관한 연구의 일환으로, 전기부하 판별을 위한 새로운 방법을 제안한다. 전기부하로부터 얻어진 전류파형을 변형된 MFCC를 이용하여 신호 처리하여 전기부하 판별을 위한 특징벡터를 추출하고, 신경회로망을 이용하여 다양한 전기부하의 패턴을 분류한다. 음성신호처리를 위해 많이 사용되고 있는 MFCC 알고리즘은전기부하 판별 성능 향상을 위해 변형되어 신호처리 과정에 적용된다. 제안된 변형 MFCC는 기존의 MFCC 보다 간단한신호처리 과정을 거치게 되며, 특징벡터 사이즈 축소가 가능하고 분류 정확도 향상과 함께 처리시간도 단축할 수 있다는장점이 있다. 실험결과는 제안된 방법이 전기부하 판별에 유용하게 사용될 수 있음을 보여준다 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국지능시스템학회 | - |
dc.title | 변형된 MFCC를 이용한 전기부하 판별 방법 | - |
dc.title.alternative | Pattern Classification Method of Electrical Loads Using Modifide MFCC | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 조성원 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국지능시스템학회 논문지, v.27, no.6, pp.543 - 551 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국지능시스템학회 논문지 | - |
dc.citation.title | 한국지능시스템학회 논문지 | - |
dc.citation.volume | 27 | - |
dc.citation.number | 6 | - |
dc.citation.startPage | 543 | - |
dc.citation.endPage | 551 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002293354 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Electric Load | - |
dc.subject.keywordAuthor | MFCC | - |
dc.subject.keywordAuthor | Modified MFCC | - |
dc.subject.keywordAuthor | Neural Networks | - |
dc.subject.keywordAuthor | Classicifation Method | - |
dc.subject.keywordAuthor | 전기부하 | - |
dc.subject.keywordAuthor | MFCC | - |
dc.subject.keywordAuthor | 변형 MFCC | - |
dc.subject.keywordAuthor | 신경회로망 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 판별 방법 | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
94, Wausan-ro, Mapo-gu, Seoul, 04066, Korea02-320-1314
COPYRIGHT 2020 HONGIK UNIVERSITY. ALL RIGHTS RESERVED.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.