전체기사 Quick View 기사제보 편집 : 2017.12.15 금 11:24
현대자동차, 전기공학
> 뉴스 > 한전
     
딥 러닝 기반 송전선로 부식도 예측 모델 개발
한전KDN, 안정적 송전선로 운영 기대
2017년 12월 06일 (수) 김남표 elenews@chol.com

한전KDN(사장 임수경)은 지난 6일 대한전기학회 동계학술대회에서 딥 러닝(Deep Learning) 기술을 활용해 가공 송전선로의 부식을 진단할 수 있는 모델을 발표했다.

이번에 개발한 딥 러닝 기반의 송전선로 부식진단 모델은 육안으로 식별이 불가능한 가공 송전선로의 내부 부식이나 이상상태를 판단하는데 이용 할 수 있다. 따라서 안정적인 송전선로 운영에 기여할 것으로 기대된다.

와전류 탐상법과 같은 비파괴 방식으로 송전선로의 부식상태 진단이 가능하며, 학습된 34,000여건의 데이터를 이용해 90% 이상의 정확도를 나타냈으며, 한전KDN은 본 모델의 논문과 프로그램 등록을 마친 상태이다.

한전KDN 관계자는 “딥 러닝 기반의 송전선로 부식진단 모델을 통해 보다 효율적이고 경제적인 전력설비운영이 가능할 것으로 기대된다”고 말하며, “추가적으로 다양한 전력 설비에 대한 고장 예측 및 효율적 전력망 운영을 가능하게 하는 연구도 진행 중에 있다”고 밝혔다.

김남표의 다른기사 보기  
ⓒ 전기공업신문(http://www.elenews.co.kr) 무단전재 및 재배포금지 | 저작권문의  

     
전체기사의견(0)  
      자동등록방지용 코드를 입력하세요!   
 
   * 200자까지 쓰실 수 있습니다. (현재 0 byte/최대 400byte)
   * 욕설등 인신공격성 글은 삭제 합니다. [운영원칙]
전체기사의견(0)
대미수출용 ‘변압기 반덤핑’에 대한
신재생에너지로 농가 신소득 창출 지원
한수원, 원전수출 확대 방안 집중 논
LS전선 중국법인, 중동 초고압 케이
‘추억의 사진 한 장’
한수원 방사선보건원, ‘방사선보건포럼
탄소중립 우수기업 2년 연속 공로상
한전원자력연료, 정상봉 사장 취임
한수원, 중기 기술 징수료 중기 장학
동서발전, 재난안전관리 최우수 기관
신문사소개 기사제보 광고문의 제휴문의 불편신고 개인정보 보호정책 청소년보호정책 이메일 무답수집 거부
청소년보호책임자 : 박영식
우)07316 서울 영등포구 도신로 225-1 정일빌딩 3층ㆍTEL)02-846-2530ㆍFAX)02-846-2532
Copyright 2007 전기공업. All Rights Reserved. mail to webmaster@elenews.co.kr