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전기부하 패턴분류를 위한 신호처리 기법에 관한연구A Study on the Signal Processing Techiques for Pattern Classification of Electrical Loads
- Other Titles
- A Study on the Signal Processing Techiques for Pattern Classification of Electrical Loads
- Issue Date
- 2016
- Publisher
- 한국지능시스템학회
- Keywords
- Electric Load; MFCC; Neural Networks; Pattern Claisfsication; Signal Processing; 전기부하; MFCC; 인공 신경망; 패턴분류; 신호처리
- Citation
- 한국지능시스템학회 논문지, v.26, no.5, pp.409 - 415
- Journal Title
- 한국지능시스템학회 논문지
- Volume
- 26
- Number
- 5
- Start Page
- 409
- End Page
- 415
- ISSN
- 1976-9172
- Abstract
- 최근 사물인터넷 기반의 재해예방 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷기반의 공동주택용 자율전기안전관리기술 개발을 위하여 부하 전류 파형을 FFT와 MFCC를 이용하여 신호변환 후 신경회로망 모델에 적용하여 정확도가 개선된전기 부하 패턴분류 시스템을 제안한다. 오실로스코프와 CT를 이용하여 측정한 전기 부하의 전류 파형을 FFT 알고리즘을적용한 후 신경회로망을 이용하여 단일부하패턴 분류 실험을 하였다. 본 연구를 통하여 부하의 특성을 파악함으로서 고장에대해 보다 신속하고 정확하게 대처할 수 있을 것으로 예측된다
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Related Researcher
- Cho, Seong won
- Engineering (Electronic & Electrical Engineering)