대한전기학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KIEE Conference)
- 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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- Pages.9-11
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- 2005
Neural Network Combination (NNC) 기법을 이용한 부분방전 패턴인식의 신뢰성 향상에 관한 연구
A Study on the Reliability Improvement of Partial Discharge Pattern Recognition using Neural Network Combination (NNC) Method
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Kim, Seong-Il
(Hanyang University) ;
- Jeong, Seung-Yong (Hanyang University) ;
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Koo, Ja-Yoon
(Hanyang University) ;
- Lim, Yun-Sok (Korea Electric Power Research Institute) ;
- Koo, Sun-Geun (Korea Electric Power Research Institute)
- 발행 : 2005.11.04
초록
본 연구는 GIS 진단신뢰성 향상기술 개발을 목적으로, 16개의 인위적 결함을 이용하여 부분방전 신호를 발생시키고 검출하여 그 패턴인식 확률을 높이기 위하여 신경망에 Genetic Algorithm (GA) 을 적용하였다. 이를 위하여 다음과 같은 5가지 서로 다른 신경망 모델을 선택하였다: Back Propagation (BP), Jordan-Elman Network (JEN), Principal Component Analysis (PCA), Self-Organizing Feature Map (SOFM) 및 Support Vector Machine (SVM). 이와 같이 선택된 모델에 동일한 데이터를 학습 시키고 패턴인식 확률을 비교 및 분석하였다. 실험 결과에 의하면, BP의 인식률이 가장 높고 다음으로 JEN의 인식률이 높이 나타났으며, 후자의 경우 모든 결함에 대하여 정확한 패턴분류를 한 반면에 전자의 경우 1.8% 의 분류 오차가 발생하였다. 따라서 인식률이 높은 신경망이 더 정확한 패턴분류를 보장하지 못한다는 실험적 결과를 고려 할 때, 인식률이 높은 두 개의 모델을 선정하여 각각의 출력에 일정한 가중치를 주고 합산하여 새로운 출력을 얻는 방법을 제안한다.
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