• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.7
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• pp.1531-1539
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• 2014

Premature ventricular contraction(PVC) is the most common disease among arrhythmia and it may cause serious situations such as ventricular fibrillation and ventricular tachycardia. Nevertheless personalized difference of ECG signal exist, performance degradation occurs because of carrying out diagnosis by general classification rule. In other words, the design of algorithm that exactly detects abnormal signal and classifies PVC by analyzing the persons's physical condition and/or environment and variable QRS pattern is needed. Thus, PVC classification by personalized abnormal signal detection and QRS pattern variability is presented in this paper. For this purpose, we detected R wave through the preprocessing method and subtractive operation method and selected abnormal signal sets. Also, we classified PVC in realtime through QS interval and R wave amplitude. The performance of abnormal beat detection and PVC classification is evaluated by using MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 98.33% in abnormal beat classification error and 94.46% in PVC classification.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.11
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• pp.2745-2752
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• 2014

In recent years, Transport Demand Management has been conducted for the efficient management of transport. In ITS applications in particular, the prerequisite is accurate and reliable positioning. However, the major problems are satellite signal outage, and multipath. This paper proposes that outage and multipath measurement can be detected and estimated using elevation angle and signal to noise ratio data association relation in stand-alone GPS. In order to verify the performance of the proposed method, it is then evaluated by the car test. the evaluation test environment has low accuracy and unreliable positioning because of signal outage or multipath such as steep hill and high buildings. In the evaluation test result, 918times abnormal signal occurred and it was confirmed that the proposed method showed more improved 9.48m(RMS) horizontal positioning error than without proposed method.

• Journal of IKEEE
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• v.25 no.4
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• pp.710-715
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• 2021

Power line signal can show disturbances due to various causes. Typical anomalies are temporary sag/swell of the amplitude, flat topped signal, and harmonic distortions. The disturbances need to be detected and treated properly for the quality of the power signal. In this study, the power disturbances are detected using the inflection points (IP). The inflection points are defined as points where local maxima/minima or the slope changes occur. The power line signal has a fixed IP pattern since it is basically sinusoidal, and it may have additional inflection points if there is any disturbance. The disturbance is detected by comparing the IP patterns between the normal signal and distorted signal. In addition, by defining a cost function, the time instant where the disturbance happens can be decided. The computer simulation shows that the proposed method is useful for the detection of various disturbances. The simple sag or swell signal only shows the amplitude changes at the detected inflection points. However, the flat top signal and harmonically distorted signal produce additional inflection points and large values in the cost function. These results can be exploited for the further processing of disturbance classification.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.1
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• pp.1-11
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• 2018

Multivariate process control has become important in various applied fields. For instance, there are many situations in which the simultaneous monitoring of multivariate quality characteristics is necessary for the manufacturing industry. Despite its importance, its practical usage is not as convenient because it is difficult to identify the source of the out-of-control signal in a multivariate control chart. In this paper, we will introduce how to detect the source of the out-of-control by using confidence intervals for new observations, and will discuss the identification and interpretation of the out-of-control variable through simulation studies.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.233-238
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• 1997

위그너분포(Wigner Distribution)를 이용하여 진동신호를 분석하고, 신경회로망을 이용하여 온라인으로 진동발생에 따른 냉각재펌프의 이상상태를 진단하고자 하였다. 진동신호 분석을 위하여 현재 정상 가동중인 원전 냉각재펌프의 진동신호와 Rotor Kit으로부터 이상상태에 대한 모의신호를 추출하였다. 본 연구에서 진동신호 분석을 위하여 시간 및 주파수성분을 동시에 표현가능한 위그너분포 이론을 적용하므로써 기존의 시간 및 주파수성분을 별도로 표현하던 방법보다 신호분석이 용이함을 확인하였으며, 이 신호분석 결과를 바탕으로 역전파 신경회로망의 패턴인식 및 분류 특징을 이용한 진단결과는 실험데이타 량에 비추어 만족할 만한 인식률을 보였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.6
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• pp.811-823
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• 2018

Multivariate control chart based on Hotelling's $T^2$ statistic is a powerful tool in statistical process control for identifying an out-of-control process. It is used to monitor multiple process characteristics simultaneously. Detection of the out-of-control signal with the $T^2$ chart indicates mean vector shifts. However, these multivariate signals make it difficult to interpret the cause of the out-of-control signal. In this paper, we review methods of signal interpretation based on the Mason, Young, and Tracy (MYT) decomposition of the $T^2$ statistic. We also provide an example on how to implement it using R software and demonstrate simulation studies for comparing the performance of these methods.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.2085-2086
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• 2011

전력설비의 절연물이 사용 환경 영향을 받아 열화되어 방전이 발생하게 되는데, 이 때 발생하는 방전의 크기 및 량은 절연물의 결함 형태와 환경에 영향을 받아 다양하게 나타난다. 절연물 결함에서 발생하는 신호는 열, 전자파, 초음파, 빛의 형태이며, 이들 신호가 복합적으로 방출된다. 결함을 갖는 절연물 종류에 따라 발생하는 이상 신호 패턴을 분석하여 절연성능 저하를 검출할 수 있고, 절연성능 저하 원인 규명에도 활용된다. 본 연구에서는 전력설비에 사용하고 있는 결함 또는 열화된 애자류의 이상신호 발생의 근본원인을 고찰하였으며, 이들의 신호를 검출하는 적절한 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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• pp.369-372
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• 2005

산업체에서 사용되는 BLDC 모터 제어보드의 경우에는 대량 생산을 통하여 제작하며, 제작과정에서 발생한 불량 제어보드는 모터의 초기 기동실패와 고속회전시의 소음 및 화재 발생 등의 원인일뿐만이 아니라 이를 사용하여 응용제품을 생산하는 업체의 품질관리면에서 제어보드의 이상유무 확인이 반드시 필요하다. 일반적인 모터 제어보드의 이상 유무는 육안 및 소음에 의한 방법으로 모토의 기동실패나 고속 회전을 통한 소음등으로부터 경험에 의해 판단한다. 그러나 고속 회전시 발생되는 소음으로 모터 제어보드의 이상유무를 판단하게 되면 이상유무 판단에 필요한 시간이 길어져 대규모 생산과정에 적합하지 않을 뿐만아니라 작업자의 경험에 의존하게 됨으로써 생산성에 지장을 주게된다. 또한 검사시간을 줄이기 위하여, 저속 회전만으로 이상유무를 판단하고자 할 경우 소음정도가 약해 이상유무를 판단하기가 매우 어렵고 더욱더 숙련된 검사자를 필요로 하게 되므로 생산공정에 자동검사기의 도입이 필요하디. 본 논문은 BLDC 모터 제어기의 이상이 발생할 수 있는 경우를 고찰하고, 이러한 BLDC 모터 제어보드의 이상상태가 납땜불량 및 소자 파괴 의하여 입${\cdot}$출력이 비정상적으로 이루어 질 경우의 전류신호와 정상일 때의 전류신호를 비교분석한 후 이를 검출할 수 있는 아날로그 회로를 구현하고 실험을 통하여 검증을 하였다. 또한 이러한 BLDC모터 제어기의 검사기를 아날로그 회로로 구현할 경우의 주의점을 고찰한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.352-352
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• 2022

수위자료는 기초 수문자료의 하나로서 자료 수집시 이에 대한 품질관리가 반드시 필요하다. 이 과정에서 이상치 여부를 점검하여 이상치로 확인된 경우 소거하거나 수정하는 등의 처리를 해야 한다. 수위자료의 이상치 점검에는 다양한 방법이 있지만 아직 일반화된 방법은 없다. 이에 다양한 방법에 대한 적용가능성을 평가해 볼 필요가 있다. Hampel 필터는 신호처리 시 신호의 이상치를 찾아 보완하려고 개발된 필터이다. 시계열자료에서 이상치를 감지하는 고전적인 접근 방법은 이동평균과 이동표준편차를 이용하는 것이지만 고전적인 이동평균과 이동표준편차는 이상치의 영향을 받는다. 이에 따라 이상치의 추정이 어렵게 되는 경우가 있다. 이에 반하여 Hampel 필터는 이동평균 및 이동표준편차 대신 중앙값과 중앙값 절대편차(Median Absolute Deviation; MAD)를 이용함으로써 더 나은 결과를 얻을 수 있다. Hampel 필터는 신호처리용으로 개발되었기 때문에 부드러운 Sine 곡선에 적합할 것으로 보이며, 이미 하천수위 변화보다는 부드러운 변화를 보이는 저수지수위의 이상치를 점검하기 위해 사용되고 있다. 하지만 변화가 급격하고 첨두가 발생하는 하천의 수위에 대해서도 적용할 수 있는지에 대해서는 평가가 필요하다. 이에 본 연구에서는 신호처리에 사용되는 Hampel 필터를 이용하여 수위자료의 이상치 점검에 적용하고 과거 자료에 기록된 실제 이상치 자료와 비교하여 그 성능을 평가해 보았다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.169-172
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• 2005

반도체 기술의 발달과 더불어 디지털 신호 기억회로는 매우 빠른 속도로 발달되었다. 그러나 수 GHz 이상의 높은 고주파 신호를 저장하였다가 복재하는 것은 매우 어려운 기술이다. 고주파 신호의 복재를 위해서 과거에는 신호 감쇄가 적은 고주파 케이블을 일정한 길이로 감아서 시간지연을 시키는 아날로그 방식의 고주파 신호 저장회로가 사용되었으나, 신호 샘플링 및 광대역 신호 변환기 등이 발전되면서 고주파 신호를 고속으로 샘플링 한 뒤 디지털 회로에 저장 한 후에 필요시 고주파 신호를 복재하는 기술이 가능해 쳐다. 본 논문에서는 주파수 대역이 3 옥타브 이상 되는 광대역 고주파 신호를 저장하고 복재할 때 샘플링 주파수에 따른 특성을 분석하였다.