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Recently, as interest in the internet of things has increased, a vibration energy harvester has attracted attention as a power supply method for a wireless sensor. The vibration energy harvester can be divided into piezoelectric types, electromagnetic type and electrostatic type, according to the energy conversion type. The electromagnetic vibration energy harvester has advantages, in terms of output density and design flexibility, compared to other methods. The efficiency of an electromagnetic vibration energy harvester is determined by the shape, size, and spacing of coils and magnets. Generating all the experimental cases is expensive, in terms of time and money. This study proposes a method to perform design optimization of an electromagnetic vibration energy harvester using an open source, big data platform.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 오픈소스 기반 빅데이터 플랫폼을 이용한 기계학습용 데이터 구축
3. 오픈소스 기반 빅데이터 플랫폼을 이용한 하베스터 최적설계
4. 결론
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