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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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      Enhancing Smart Grid Anomaly Detection through Deep Learning = 딥 러닝을 통해 스마트 그리드 이상 탐지 기능 강화

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      https://www.riss.kr/link?id=T17190047

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. Introduction 7
      • 1.1 Background 8
      • 1.2 Motivation 10
      • 1.3 Research objectives 11
      • 1.4 Scope of the Study 12
      • 1. Introduction 7
      • 1.1 Background 8
      • 1.2 Motivation 10
      • 1.3 Research objectives 11
      • 1.4 Scope of the Study 12
      • 1.5 Deep learning 13
      • 2. Related works 14
      • 2.1 Previous Studies on Smart Grid Stability 14
      • 2.2 Deep Learning Applications in Anomaly Detection 15
      • 2.3 Limitations and Gaps in Existing Research 17
      • 3. Methodology 18
      • 3.1 Data Collection 18
      • 3.1.1 Sources of Smart Grid Data 20
      • 3.1.2 Data Preprocessing 22
      • 3.2 Deep Learning Model Selection 24
      • 3.2.1 Convolutional Neural Networks (CNNs) 27
      • 3.2.2 Recurrent Neural Networks (RNNs) and LSTMs 30
      • 3.2.3 Autoencoders 32
      • 4. Simulation and Results 35
      • 4.1 Model training 35
      • 4.2 Deep Learning Models 37
      • 4.3 Model Comparison: Deep Learning vs. Traditional Approaches. 38
      • 4.4 Evaluation Metrics 39
      • 4.5 Comparative Results 40
      • 4.6 Results and Analysis 41
      • 4.7 Discussion 43
      • 5. Conclusion 44
      • References 45
      • Korean Abstract 48
      • ACKNOWLEDGEMENT 49
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