• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2012년도 제38회 춘계학술대회논문집
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• pp.31-34
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• 2012

케로신을 연료로 하는 동축 스월 분사기에 대해 정상 상태 및 비정상 상태의 연소 해석을 수행하였다. 난류연소 모델로 화학평형 상태로 가정하는 Non-premixed equilibrium 모델을 이용하였고, 고압의 조건에서 실제유체의 거동을 다룰 수 있도록 상태방정식으로 SRK(Soave-Redlich-Kwong) 상태방정식을 적용하였다. 해석을 통해 온도분포, OH 질량분율 등 정상 상태의 계산 결과와 시간 평균된 비정상 상태의 계산 결과를 비교하였고, 이들 간의 화염 구조가 서로 상이함을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.905-915
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• 2012

본 논문은 해양 USN 환경에서 수질환경의 온라인 정상 비정상 상태를 구분하기 위한 기법을 제안한다. 해양 수질 환경 인자의 정상 상태 집합을 정의하기 위해 정상 비정상 구분 특성을 갖는 인공면역시스템의 부정선택 알고리즘을 활용한다. 비정상 상태 구분을 위해 해양 USN 환경에서 센서를 통해 수집된 해양 수질 환경의 정상 집합 생성이 필요하다. 이를 위해 각 측정 인자에 대한 단위 데이터의 돌연변이와 해양 수질 상태를 각 요소의 논리곱적 관점에서 상태 데이터의 돌연변이를 기반으로 정상 집합을 생성한다. 생성된 정상 집합을 활용하여 비정상 상태를 구분한다. 이 과정을 가우시안 함수를 기반으로 돌연변이 된 정상 집합에 대하여 모의 실험을 제시한다. 이렇게 제안된 기법을 해양 수질 센서 로거단에 설치함으로써, 온라인으로 해양 수질 환경의 정상 인자를 모니터링 할 수 있다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2000년도 제15회 학술강연회논문초록집
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• pp.22-22
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• 2000

고체 추진제에서 연소실 압력이 급격히 변하는 비정상 상태에서의 연소 특성은 정상 상태와 다른 경향을 보인다. 고체 추진 시스템에서 안정적이고 필요한 성능을 얻기 위해서는 이러한 비정상 상태에서 일어나는 현상에 대한 예측이 필요하다. 고체 추진제에서 비정상 연소는 크게 두 가지 경우에 나타나게 된다. 그 중 하나는 소염을 위하여 연소실내 압력강하가 일어나는 경우이며, 다른 하나는 점화 후 압력이 상승하는 경우이다. 급격한 압력 강하로 인한 고체 추진제의 소염에 대하여 그 동안 많은 연구들이 진행되었다.(중략)

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.23-26
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• 2005

산업 시설 등에서 운전 중인 회전 기계의 동작, 감시, 진단은 설비의 효율적인 운용 및 사고 방지 등을 위해 매우 중요한 일이다. 이상 진단 기술은 기기에 설치된 센서로부터 취득된 데이터의 특징을 추출하는 것과 분류된 데이터를 이용해 정상 또는 이상으로 구분하거나 이상의 원인을 분석하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법 등이 적용되어 왔다. 본 논문에서는 운전되고 있는 정상/비정상 상태를 분류하기 위하여 기기들의 사운드 정보를 획득하여 웨이블렛 변환을 거쳐 주파수 대역별 신호를 나누었다. 나누어진 대역별 신호의 RMS값으로 입력벡터를 구성하고 이 입력벡터에 K-means 방법을 적용하여 정상 및 비정상 상태의 모델을 결정한다. 결정된 정상 및 비정상 상태의 모델과 입력 벡터를 비교하여 입력 신호의 정상/비정상을 판단한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.7-13
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• 2020

본 논문에서는 사람의 비정상적인 호흡과 정상적인 호흡 신호를 획득한 후, 이 신호들을 분석하고, 특히 비정상 호흡신호를 감지하는 방법과 정상 및 비정상 신호를 분류하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 사람의 호흡신호는 BIOPAC 장비를 활용하여 획득하며, 사람의 호흡 상태를 정량적인 수치 정보를 활용하여 판단한다. 궁극적으로 본 논문에서는 일반 환경에서 사람의 호흡상태를 신호로 획득하여 분석하고, 호흡상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 개발하고자 하며, 무호흡 상태를 감지 할 수 있는 방법을 제안한다. 획득되는 호흡신호를 활용하여 정량적인 정보를 바탕으로 호흡신호를 상태에 따라 분류한다. 접촉식 의료장비를 활용하여 호흡신호를 획득하고 호흡상태를 분류하기 전에 잡음제거 알고리즘을 적용한다. 기존의 사비츠키-골레이 필터와 중간값 필터의 장점만을 활용하여 혼합필터를 사용하여 신호를 분석하기에 적절한 상태가 되도록 한다. 서로 다른 호흡 상태, 즉 서로 다른 클래스간 거리는 최대로 하고, 동일한 호흡상태, 즉 같은 클래스 간의 거리는 최소로 하기 위해 신호 획득후 신호의 특징값들 간의 상호상관 계수를 계산한다. 제안하는 알고리즘은 실제 호흡 환경에 적용할 수 있을 정도로 직관적이고, 제안하는 방법을 증명하기 위한 실험 결과들을 함께 제시한다.

• 한국추진공학회지
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• 제6권2호
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• pp.75-84
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• 2002

고체 추진 로켓 내부 연소실의 비정상 유동을 수치적으로 해석하였다. 완전 보존식을 이용하여 2 차원 축-대칭 연소실 안의 연소 불안정을 해석하기 위한 수치 기법을 구성하였는데 비정상 유동을 해석하기 위한 수정된 $\kappa$-$\varepsilon$ 난류 모델이 사용되었다. 이산화한 지배 방정식은 연관된 경계 조건을 포함하여 dual time-stepping 방법으로 시적분 하였다. 정상 상태의 계산을 기반으로 연소실 내의 천이 압력파의 비정상 상태를 수치적으로 모사하기 위하여 압력 펄스 및 압력 변동을 연소실 상단에 부과하였다. 로켓 모터 연소실 내의 다양한 정상 상태 및 비정상 상태의 특성을 계산 및 해석하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1233-1242
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• 2017

범죄 위험을 예방하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 옥외활동 하는 보행자들이 범죄자들의 공격을 받는 경우 중의 하나는 비정상적인 건강상태이다. 술에 만취하여 정상 보행을 지속하지 못하는 심신미약 상태가 노출되었을 때, 범행 대상이 되는 경우가 범죄 사례 분석을 통하여 나타나고 있다. 본 연구에서는 옥외활동에서 감지할 수 있는 개인의 상태 추정 방안을 제안한다. 센서와 센서의 이벤트 정보전송을 위하여 별도의 단말기를 장착하는 불편을 피하기 위하여 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 비정상적인 상태를 추정할 수 있는데, 3축 가속도를 통하여 측정한 각 축으로의 운동량을 산출하고 시간의 흐름에 따라 분석함으로써 사용자의 상태를 추정할 수 있다. 시간의 흐름을 일정한 간격으로 구분하고 각 시간대역에서의 활동 패턴을 인지하고 정상과 비정상을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 비정상 상태를 구분하기 위하여 가속도 센서의 각 방향으로의 운동량과 운동에너지 총량을 계산한 것과 에너지 총량을 푸리에 변환한 값을 비교하여 평가하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권2호
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• pp.121-130
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• 2009

전진 비행중인 자동회전 로터에 대한 비정상 수치해석 기법이 개발되었다. 자동회전 로터의 플래핑과 회전운동 방정식은 주어지는 시간간격에 따라 연속적으로 적분되며 이 때 회전면에서의 유도 속도장은 동적 유도흐름 이론(dynamic inflow theory)에 의해 계속 업데이트 되면서 블레이드의 모든 요소에서 유효 받음각을 결정하여 비정상 상태를 모사한다. 로터의 임의의 초기 회전속도 및 플래핑각에서 정상상태로 천이(transition)되는 과정을 시뮬레이션 하였고 블레이드 에어포일 공력 데이터들을 이용하여 방정식들의 수치해인 자동회전의 정상상태를 예측하였다. 2차원 Navier-Stokes 솔버로 받음각과 레이놀즈수에 따라 해석된 에어포일 데이터를 이용하여 자동회전의 비정상 시뮬레이션을 수행한 해석 결과는 풍동실험 결과와 잘 일치하였다

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.283-286
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• 2002

본 논문에서는 보다 효과적이고 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 웨이브릿 변환 영역에서 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary)에서와 정상상태(stationary) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 워터마크는 고주파 영역에서 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)를 이용하여 다해상도 영상의 웨이브릿 계수 중에서 시각적 중요 계수(perceptual significant coefficients: PSC)를 선택하여 삽입한다. 워터마크 은닉을 위한 지각 모델은 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이것은 비정상상태와 정상상태의 통계적 특성을 이용하고, 국부영상 특성을 가진다. 은닉모델은 다해상도내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. Stirmark benchmark test에 근거하여 여러 가능한 왜곡에 대한 실험에서 강인성과 비가시성에서의 우수함을 확인하였고, 비정상상태의 경우와 정상상태의 경우를 비교하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.296-302
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• 2021

본 논문에서는 영상정보에 기반한 호흡상태 분류 방법을 제안한다. 호흡신호는 초광대역 레이더 센서를 이용하여 획득하고 호흡신호의 값으로 이루어진 1차원 그래프 대신 그래프의 영상 정보가 담긴 2차원 정보 기반으로 호흡상태를 분류한다. 호흡상태의 분류는 심층신경망 모델을 사용하고, 심층신경망 모델은 호흡신호 그래프가 포함된 2차원 영상의 특징들을 학습하여 영상기반의 호흡상태 분류의 결과를 제공한다. 기존의 레이더 센서 기반 호흡신호의 상태 분류는 1차원 벡터의 구성요소 값 및 그 값들의 변화량을 이용하여 회귀, 심층학습 방법을 적용하였다. 그러나 1차원 그래프 기반의 호흡상태 분류는 다양한 형태의 정상호흡 상태에 대한 분류 성능에서 한계를 보였다. 본 논문에서는 호흡 신호로부터 얻은 그래프의 이미지 자체를 2차원 입력 신호로 사용하여 심층 신경망 모델을 적용하여 분류를 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 영상정보 기반의 호흡상태 분류는 기존의 1차원 벡터 기반 호흡상태 분류 대비 호흡상태 분류의 정확도를 약 10% 향상 시켰다. 또한 기존의 두 가지 호흡상태 (정상 및 비정상) 분류에서 확장하여 세 가지 호흡상태 (정상1, 정상2, 비정상) 분류를 수행하였다.