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변압기 고장 진단을 위한 방법으로서,유중가스분석 데이터를 준비하는 단계;입력 노드가 유중가스분석 데이터에 대응하고, 오토인코더를 이용하여 대표 특징을 추출하는 대표 특징 추출 태스크, 고장 유형을 식별하는 고장 식별 태스크, 및 고장 여부를 감지하는 보조 태스크를 수행하는 학습 모델을 구축하는 단계;상기 준비된 유중가스분석 데이터의 적어도 일부를 가지고 상기 학습 모델을 학습하는 단계; 및상기 학습 모델을 학습한 결과로부터 상기 대표 특징이 2차원 평면에 표시된 건전성 평면을 시각화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 방법
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제1항에 있어서,상기 학습 모델은, 상기 오토인코더를 구성하는 인코더 파라미터 및 디코더 파라미터, 상기 오토인코더의 상기 대표 특징에 대응하는 노드와 상기 고장 식별 태스크의 출력 노드 간의 고장 식별 파라미터, 및 상기 오토인코더의 상기 대표 특징에 대응하는 노드와 상기 보조 태스크의 출력 노드 간의 보조 파라미터를 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 방법
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제1항에 있어서,상기 준비된 유중가스분석 데이터는 레이블된 데이터와 언레이블된 데이터를 포함하고, 레이블 정보는 고장 유형 및 고장 여부를 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 방법
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제1항에 있어서,상기 시각화하는 단계는, 상기 대표 특징을 고장 유형 별로 구별하여 표시하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 방법
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제1항에 있어서,상기 준비된 유중가스분석 데이터를 전처리하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 방법
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제6항에 있어서,상기 전처리된 유중가스분석 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분리하는 단계를 더 포함하고,상기 학습하는 단계는, 상기 학습 데이터를 가지고 학습하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 방법
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제7항에 있어서,상기 테스트 데이터를 가지고 상기 학습된 학습 모델을 검증하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 방법
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변압기 고장 진단을 위한 장치로서,입력 노드가 유중가스분석 데이터에 대응하고, 오토인코더를 이용하여 대표 특징을 추출하는 대표 특징 추출 태스크, 고장 유형을 식별하는 고장 식별 태스크, 및 고장 여부를 감지하는 보조 태스크를 수행하는 학습 모델을 구축하는 모델 구축부;준비된 유중가스분석 데이터의 적어도 일부를 가지고 상기 학습 모델을 학습하는 모델 학습부; 및상기 학습 모델을 학습한 결과로부터 상기 대표 특징이 2차원 평면에 표시된 건전성 평면을 시각화하는 건전성 평면 표시부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 장치
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제9항에 있어서,상기 학습 모델은, 상기 오토인코더를 구성하는 인코더 파라미터 및 디코더 파라미터, 상기 오토인코더의 상기 대표 특징에 대응하는 노드와 상기 고장 식별 태스크의 출력 노드 간의 고장 식별 파라미터, 및 상기 오토인코더의 상기 대표 특징에 대응하는 노드와 상기 보조 태스크의 출력 노드 간의 보조 파라미터를 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 장치
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제9항에 있어서,상기 준비된 유중가스분석 데이터는 레이블된 데이터와 언레이블된 데이터를 포함하고, 레이블 정보는 고장 유형 및 고장 여부를 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 장치
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제9항에 있어서,상기 건전성 평면 표시부는, 상기 대표 특징을 고장 유형 별로 구별하여 표시하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 장치
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제9항에 있어서,상기 준비된 유중가스분석 데이터를 전처리하는 전처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 장치
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제14항에 있어서,상기 전처리부는 상기 전처리된 유중가스분석 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분리하고,상기 모델 학습부는 상기 학습 데이터를 가지고 학습하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 장치
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제15항에 있어서,상기 테스트 데이터를 가지고 상기 학습된 학습 모델을 검증하는 모델 검증부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 변압기 고장 진단을 위한 장치
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