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제안 방법
- 기본적으로 이번 실험은 원 I-V 특성 곡선에 노이즈를 첨가하여 노이즈가 포함된 I-V 특성 곡선을 만들었다. 이것을 가우시안 스무딩과 사비츠키-골래이 스무딩으로 스무딩 하고, 다시 이 신호를 2차 미분해서 노이즈가 포함되지 않은 원 PV 특성 곡선의 2차 미분 함수와 그 차이를 비교하는 방법으로 진행 하였다.
- 보편적으로 스무딩 성능이 좋고, 특히 미분 특성이 우수하나, 차수와 창 데이터 길이를 결정하기 위한 기준이 주어져 있지 않다. 실험은 먼저 표준 편차(Standard deviation)가 0.001 인 노이즈를 가지는 I-V특성 곡선에 사비츠키-골래이 스무딩을 중H서, 스무딩의 최적 조건과 최소 오차 값을 찾아보았다. 사비츠키-골래이 스무딩의 경우 다항식 차수(order)와 창 테이 타 길이 (Window length, n L = n 이 두 가지 조건을 결정해 줘야 하며 그 결과는 <그림 5>의 그래프와 같이나타났다.
- 이것을 가우시안 스무딩과 사비츠키-골래이 스무딩으로 스무딩 하고, 다시 이 신호를 2차 미분해서 노이즈가 포함되지 않은 원 PV 특성 곡선의 2차 미분 함수와 그 차이를 비교하는 방법으로 진행 하였다.
- 사비츠키-골래이 스무딩은 보편적으로 양호한 결과를 보였지만, 노이즈의 종류에 따라 그 특성의 차이가 컸다. 이와 같은 이유로 본 연구에서는 2차 미분을 위한 스무딩 특성이 좋은 가우시안 스무딩과 사비츠키-골래이 스무딩을 집중적으로 비교 분석하였고. 그 결과 가우시안 스무딩의 우수성을 입증하였다.
- 창 테이타 길이(Window length, nL=nR)를 변화 시키면서 스무딩하고 그 결과를 원 신호의 2차 미분과 비교해서 최소 오차일 때의 다항식 차수(order)와 창 테이타 길이(Window length, nL = nR)를 결정하였다. 가우시안 스무딩 역시 동일한 방법으로 최적의 표준편차() 를 결정하였다.
이론/모형
- 적용하는 것으로 한정했다.(1차 또는 2차 미분 후에는 스무딩을 하지 않았다.) 또한, I-V특성 곡선의 미분은 중앙 차분 법을 사용하였다.
- 본 연구에서는 2차의 가우시안 콘볼루션을 사용하였다. 2차 이상의 가우시안 컨볼루션의 경우, 결과의 차이는 극히 작다[3].
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