• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.403-408
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• 2020

태양광 발전은 특성상 간헐성과 불확실성이 항상 존재하기 때문에 정확한 예측은 어려우며, 실시간 발전량 진단을 위한 이상감지 기술이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 파라미터의 상관관계를 도출하고 최근접 이웃 알고리즘을 적용하여 정상데이터와 비정상데이터를 분류한다. 두 분류의 결과는 발전 시스템의 결함에 의한 아웃라이어와 구름 등에 의해 단기간 동안 발생하는 부분 음영 및 전체 음영의 일시적인 전력손실을 보여준다. 100kW 발전소 데이터를 대상으로 머신러닝 분석을 수행하여 테스트 결과를 산출하였으며 실제 이상치와 이상치 후보지를 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.471-480
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• 2008

농자들은 청각장애를 가지고 있기 때문에 알람, 도어 벨, 싸이렌, 경적, 전화 벨 등과 같은 유용한 소리정보를 인식할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 주요한 환경소리 인식방법을 탑재한 휴대형 청각보조 장구가 요구되어진다. 본 논문에서는 환경소리 인식시스템에 적용할 수 있는 능동형 기울기 가중치제약 방식의 새로운 동적 시간정합 알고리듬을 제안하였다. 환경소리 인식방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 소리의 주파수 성분과 크기를 이용하여 시작점과 끝점을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 구간에 대하여 특징을 추출하며 세 번째 단계에서는 추출된 특징들을 분류한다. 실험 결과 제안한 방법의 인식률이 거의 90%가 되었다. 그리고 기존의 동적 시간정합 알고리듬과 비교하였을 때 인식율에 있어서 약 20%정도의 개선이 있었다. 따라서 제안된 방법을 사용하여 농자가 환경소리를 인식할 수 있는 휴대형 청각 보조 장구가 개발된다면 그들의 생활에 편리함을 줄 수 있을 것으로 판단된다.