• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.129-131
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• 2021

본 논문에서는 심층 특징 앙상블을 사용하여 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 배부름 현상을 감지할 수 있는 모델을 제안한다. 우선 총 4개의 서로 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 4개의 서로 다른 심층 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한다. 그 이후 합쳐진 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위가 존재하는지 아닌지에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 심층 특징 앙상블 기법을 사용한 모델이 앙상블 기법을 사용하지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로 부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 배부름 현상에 대한 변위 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.3
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• pp.129-134
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• 2020

Moisture infiltration inside the solar cell module, filling of EVA sheet, melting of the frame seal, and deterioration of power generation performance in the module one year after installation are occurring. Whitening phenomenon, electrode corrosion phenomenon, and dielectric breakdown phenomenon are appearing in solar cell module installed in Korea before 5-7 years, leading to deterioration of power generation performance, and big problems for long-term reliability and long life technology are emerging. Therefore, in order to solve these problems, the development of a micro inverter (MiCrco Inverter Converter, MiC) including the function of securing the durability of the solar cell module and monitoring the aging progress and the solar cell based on the monitoring data from the MiC smart monitoring programs have been proposed to determine the aging of modules. In addition, in order to become a highly efficient solar smart monitoring system through systematic operation management through IT convergence with MiC that has enhanced monitoring function of solar cell module, SoC(System On Chip) in micro inverter is the environment for solar cell module. There is a demand for functions that can detect information in a complex manner and perform communication and control when necessary. Based on these requirements, this paper aims to develop SoC-based low-cost MiC smart photovoltaic system technology.