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인공지능 신경망을 이용하여 아크신호를 검출하는 방법에 있어서,전기회로로부터 검출되는 시계열 신호를 입력 받고, 로지스틱 회귀 분석을 이용하여 상기 시계열 신호를 학습하여 상기 학습에 의해 갱신되는 최종 회귀 파라미터와 주파수 대역 중에서 아크신호 분류성능이 가장 높은 최적 대역폭을 추출하여 제공하는 신경망 학습 단계; 및상기 시계열 신호, 상기 최종 회귀 파라미터 및 상기 최적 대역폭을 입력 받아 상기 로지스틱 회귀분석을 이용하여 상기 시계열 신호가 아크신호인지 여부를 판단하는 아크신호 검출단계를 포함하는 로지스틱 회귀를 이용하는 아크신호 검출방법
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제 1항에 있어서,상기 시계열 신호는 시간에 따른 전류의 세기를 나타내는 전류신호인 것을 특징으로 하는 로지스틱 회귀를 이용하는 아크신호 검출방법
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제 1항에 있어서,상기 신경망 학습단계는,상기 시계열 신호를 입력 받고, 상기 시계열 신호가 정상신호인 경우 레이블을 1로 할당하고, 아크신호인 경우 레이블을 0으로 할당하는 신호입력단계;상기 시계열 신호를 푸리에 변환하여 주파수 스펙트럼 형태로 변환하는 푸리에 변환단계;상기 주파수 스펙트럼의 수직평균(X)을 산출하는 평균 산출 단계; 및상기 로지스틱 회귀 분석을 이용하여 상기 최종 회귀 파라미터 및 상기 최적 대역폭 구간을 설정하는 로지스틱 회귀 분석 단계를 더 포함하고,상기 수직평균(X)은 상기 행렬형태의 스펙트럼 버퍼에서 각 열의 평균값을 의미하는 것인 로지스틱 회귀를 이용하는 아크신호 검출방법
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제 3항에 있어서,상기 평균 산출 단계는,상기 주파수 스펙트럼을 동일한 간격을 갖는 복수의 구간으로 분할하는 구간분할단계;상기 구간의 분할 개수와 동일한 크기(K)를 갖는 스펙트럼 버퍼를 생성하는 버퍼 생성단계;상기 각 구간의 주파수 스펙트럼의 크기를 [0,1] 범위로 정규화하고, 상기 주파수 스펙트럼을 상기 구간의 분할 순서와 동일한 순서를 갖는 스펙트럼 버퍼에 저장하는 정규화 및 저장단계;상기 스펙트럼 버퍼의 순서와 상기 스펙트럼 버퍼의 크기가 같은지 여부를 판단하는 단계; 및상기 스펙트럼 버퍼에 저장된 복수의 주파수 스펙트럼 구간들의 평균을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 로지스틱 회귀를 이용하는 아크신호 검출방법
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제 4항에 있어서,상기 로지스틱 회귀 분석단계는,회귀 파라미터의 초기값을 설정하는 단계(141);상기 초기값과 상기 수직평균(X)을 로지스틱 시그모이드 함수에 대입하여 아크 및 정상신호 여부를 복수 회 학습하고, 상기 학습횟수만큼 회귀 파라미터 값을 경사하강법(gradient descent)으로 갱신하는 단계; 및상기 학습 결과에 따라 상기 복수의 구간 중에서 분류 정확도가 가장 높은 구간을 추출하고 해당 구간의 주파수 범위를 최적 대역폭([*, *])으로 지정하는 최적 대역폭 추출단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 로지스틱 회귀를 이용한 아크신호 검출방법
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제 1항에 있어서, 상기 아크신호 검출단계는,상기 시계열 신호, 상기 최종 회귀 파라미터 및 상기 최적 대역폭을 입력 받는 신호 입력단계;상기 시계열 신호를 푸리에 변환하여 주파수 스펙트럼 형태로 변환하는 푸리에 변환단계;상기 주파수 스펙트럼에서 상기 최적 대역폭에 해당하는 구간 데이터를 추출하는 구간데이터 추출단계;상기 구간 데이터에 학습된 상기 신경망을 통해 얻은 상기 최종 회귀 파라미터를 곱하여 오즈(odds)를 산출하는 오즈 산출 단계; 및상기 오즈(odds)를 로지스틱 시그모이드 함수에 대입하여 아크신호인지 여부를 판단하는 아크정상 판단 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 로지스틱 회귀를 이용한 아크신호 검출방법
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제 6항에 있어서,상기 아크정상 판단 단계는,복수의 연속되는 로지스틱 시그모이드 함수 값()을 저장하는 단계;상기 복수의 로지스틱 시그모이드 함수값()을 이용하여 이동평균값을 산출하는 단계; 및상기 이동평균값 및 로지스틱 시그모이드 함수를 이용하여 아크신호인지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 로지스틱 회귀를 이용한 아크신호 검출방법
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제 1항 내지 7항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
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