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NTIS 바로가기주관연구기관 | 상명대학교 SangMyung University |
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연구책임자 | 이성주 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202100020181 |
과제고유번호 | 1711096852 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-04-02 |
키워드 | 배전용 변압기.고장진단.헤테로컴퓨팅.실시간처리.딥러닝.시계열분석. |
□ 연구개요
◦ 헤테로 컴퓨팅 기술을 활용한 배전용 변압기 실시간 고장진단 연구
⦁ 배전용 변압기 소리를 통한 이상 유무 탐지 방법 설계 및 개발
- 변압기 소리를 통한 이상 유무탐지 모델 설계를 위해서, 잡음이 없는 상황에서 정상 변압기, 볼트조임이 불량한 변압기, 그리고 과전류가 흐르는 변압기의 소리를 수집하고, 전통적인 방법인 MFCC(Mel-Frequent Cepstrum Coefficient)와 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 기초적인 변압기 소리 이상 유무 탐지 모델을 설계
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