Pre-diagnosis of flooding and drying in proton exchange membrane fuel cells by bagging ensemble deep learning models using long short-term memory and convolutional neural networks

저자

Kyunghyun Kim, Jaeyeon Kim, Heesoo Choi, Obeen Kwon, Yujae Jang, Sangbong Ryu, Heeyun Lee, Kyuhwan Shim, Taehyun Park, 차석원 (Suk Won)

연구주제

Fuel Cells and Related Materials · Fault Detection and Control Systems · Electric and Hybrid Vehicle Technologies

NTIS 과학기술표준분류

에너지/자원 > 신재생에너지 > 연료전지에너지 외

배정 근거: AI 키워드가 잡은 NTIS 과제의 분류(정책 연계 맵과 같은 방법).

AI 연구 키워드·방법

고장 진단 연료전지 물관리 고분자 전해질막 연료전지(PEMFC)

딥러닝

키워드 (OpenAlex)

proton exchange membrane fuel cells floods drying water management (fuel cells) bagging ensemble long short-term memory convolutional neural networks time series forecasting

초록

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

연도	과제	부처	사업	수행기관	NTIS 분류(1순위)
2023	창의융합형 세계선도 기계공학 미래인재 교육연구단	교육부	4단계두뇌한국21사업	서울대학	–