• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제19권3호
• /
• pp.377-384
• /
• 2023

The existence of abnormal breakpoint data leads to poor channel balance in wireless sensor networks (WSN). To enhance the communication quality of WSNs, a method for positioning abnormal breakpoint data in WSNs on the basis of signal reconstruction is studied. The WSN signal is collected using compressed sensing theory; the common part of the associated data set is mined by exchanging common information among the cluster head nodes, and the independent parts are updated within each cluster head node. To solve the non-convergence problem in the distributed computing, the approximate term is introduced into the optimization objective function to make the sub-optimization problem strictly convex. And the decompressed sensing signal reconstruction problem is addressed by the alternating direction multiplier method to realize the distributed signal reconstruction of WSNs. Based on the reconstructed WSN signal, the abnormal breakpoint data is located according to the characteristic information of the cross-power spectrum. The proposed method can accurately acquire and reconstruct the signal, reduce the bit error rate during signal transmission, and enhance the communication quality of the experimental object.

• 한국음향학회지
• /
• 제40권4호
• /
• pp.337-346
• /
• 2021

일반적으로 비정상 신호 탐지 연구에서는 데이터 불균형으로 인해 정상 신호 특징을 주된 정보로 사용한다. 본 논문에서는 비정상 신호의 특징을 학습하는 병렬 오토인코더를 이용한 효율적인 비정상 신호 탐지기법을 제안한다. 제안된 동일한 구조로 이루어진 병렬 오토인코더는 정상 신호와 비정상 신호에 대한 특징을 학습하는 정상 복원기와 비정상 복원기로 구성되며, 정상 및 비정상 데이터를 순차적으로 학습함으로써 불균형 데이터 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 보다 높은 탐지성능 향상을 위해서 부가적인 이진 분류기가 추가될 수 있다. 공개된 음향데이터를 이용한 실험결과, 제안된 병렬 탐지모델의 학습시간이 단일 오토인코더 탐지모델과 비교하여 약 1.31 ~ 1.61배 늘어나지만, 최소 22 % 이상의 Area Under Curve(AUC) 향상을 보였다. 또한, 사전에 훈련된 병렬 오토인코더를 이용하여 수중 음향데이터를 전이학습한 결과 수중 비정상 신호 AUC 탐지성능을 93 % 이상 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권7호
• /
• pp.1531-1539
• /
• 2014

조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 하지만 ECG 신호의 개인 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수 밖에 없다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인에 따른 이상 신호를 검출한 후 다양한 QRS 패턴을 고려하여 PVC를 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 개인별 이상신호 검출과 QRS 패턴 변화에 따른 PVC 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 차감기법을 통해 R파를 검출하였으며, 개인별 이상신호를 검출하였다. 이후 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 알고리즘의 이상 신호 검출 및 PVC 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, 이상 신호 검출률은 98.33%, PVC는 각각 94.46%의 평균 분류율을 나타내었다.

• 한국소음진동공학회논문집
• /
• 제26권4호
• /
• pp.469-474
• /
• 2016

Abnormal sound was heard from a heat exchanger of condensate water system in a nuclear power plant, which was identified as impact sound of a loose part later. Nuclear power plants are normally equipped with loose part monitoring system for primary water system, but not for secondary water system. The abnormal sound was analyzed by using the impact signal-processing methodology based on the Hertz theory. The predicted results for impact location and size of the loose part showed good agreement with those of the actual loose part found during the overhaul period in the plant. So, this analysis methodology for the impact signal will be widely utilized for the primary and secondary side of the nuclear power plant.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.671-677
• /
• 2012

수면 중에 부정기적으로 발생하는 인체 이상유형을 모니터링하기 위한 블랙박스 프로그램을 구현하였다. 인체 블랙박스 시스템은 생체 신호를 계측하는 센서와 알람, 전등, 네트워크 카메라와 같은 보조 장치 및 신호를 모니터링 하는 컴퓨터로 구성되어 있다. 신체 이상 증상의 원인을 정확하게 규명하기 위하여 PPG, EOG, EEG, 호흡센서, 온도센서, G-센서 및 마이크로폰과 같은 다양한 센서를 이용하였다. 이상 증상이 발생하면 시스템은 치료에 활용할 수 있는 정보를 제공하기 위해서 환자의 상태를 기록한다. 신체 이상유형을 감지하게 위하여 적절한 센서 위치를 선정한다. 측정 데이터의 유형별 정상 범위에 근거하여, 신체 이상유형을 구별하기 위한 신호 수준을 선정하였다. 이상 신호가 계측되면 전등 및 알람, 네트워크 카메라가 동시에 작동하고, 센서 신호 및 비디오 데이터가 저장된다.

• 센서학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.39-45
• /
• 2012

Recently the convergence of healthcare technology is used for daily life healthcare monitoring. Cardiac arrhythmia is presented by the state of the heart irregularity. Abnormal heart's electrical signal pathway or heart's tissue disorder could be the cause of cardiac arrhythmia. Fatal arrhythmia could put patient's life at risk. Therefore arrhythmia detection is very important. Previous studies on the detection of arrhythmia in various ECG analysis and classification methods had been carried out. In this paper, an ECG signal processing techniques to detect abnormal ECG based on DTW minimum accumulation distance through the template matching for normalized data and variable threshold method for ECG R-peak detection. Signal processing techniques able to determine the occurrence of normal ECG and abnormal ECG. Abnormal ECG detection algorithm using DTW minimum accumulation distance method is performed using MITBIH database for performance evaluation. Experiment result shows the average percentage accuracy of using the propose method for Rpeak detection is 99.63 % and abnormal detection is 99.60 %.

• 한국생산제조학회지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.76-82
• /
• 1999

This study was carried out to verify finding performance of dental diamond bur and investigate the possibility of AE application in density field. Work pieces were made of acryl and bovine respectively for the experiments in this study. Grinding test was conducted to get the data of grinding resistance and specific finding energy of low different types of diamond bur by using tool dynamometer. AE signal was acquired to verify grinding process in the AE measuring system. AErms value was increased as the grinding velocity and depth were increasing, but it decreased as the feed rate was increasing. The case of the small value of AE signal is due to abnormal grinding in D type diamond bur. By analyzing AErms start and finish time of grinding working, abnormal grinding state can be confined. Abnormal state can be found through the behavior of AE signal in the finding working. As a result, it is expected that forecast of abnormal state is possible using AE equipments under real time process.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
• /
• 한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
• /
• pp.437-440
• /
• 2003

As we know, roof is composed of heterogeneous rock. When roof fractures, a large amount of energy would be released in the form of seismic wave. How to identify the abnormal signal of seismic wave is a much difficult problem, there are many methods used usually, such as Fourier Transformation, filter technique etc., but abnormal signal can't be recognized accurately. In this paper, multi-resolution wavelet technique is used to identify the first and second variation point, based on the Lipschitz $\alpha$. A living example analysis shows, multi-resolution wavelet technique can identify the abnormal signal of seismic wave effectively in different scale, and the omen of roof fall can be grasped in order to forecast the roof fall accurately. It provides a new idea for the predication of catastrophe on rock mechanics and engineering.

• 한국음향학회지
• /
• 제42권6호
• /
• pp.500-510
• /
• 2023

수동소나 신호에는 정상신호와 비정상 신호가 같이 존재하는 경우가 대부분이다. 정상신호와 혼재된 비정상 신호는 주로 정상신호만을 학습하는 오토인코더를 이용하여 탐지된다. 하지만 기존의 오토인코더는 혼재된 신호로부터 왜곡된 정상신호를 복원하므로 부정확한 탐지를 수행할 수 있다. 이러한 한계를 개선하고자, 본 논문에서는 순환신경망과 벡터 양자화 기반의 비정상 신호 탐지 모델을 제안한다. 제안된 모델은 학습된 잠재벡터들을 대표하는 코드 북을 생성하고, 제안된 코드벡터의 탐색을 통해 보다 정확하게 비정상 신호를 탐지한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 기법이 적용된 오토인코더와 변이형 오토인코더는 기존 모델에 비해 최소 2.4 % 향상된 탐지 성능과 최소 9.2 % 높은 비정상 신호 추출 성능을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.387-396
• /
• 1993

In this paper, a laryngeal function identification system based-on the EGG signal is proposed as the decision basis whether the laryngeal function is normal or abnormal. The normal EGG signal is approved an autoregressive model which has the optimal order of 9. It can be analized by determining the transfer function. But it is not meaningful that the determi- nation is made using the transfer function of an autoregressive model on the abnormal EGG signal. The power spectral analysis was applied to discriminate the normal or abnormal cases. The SNR of the EGG signal was enhanced by the optimal position of electrodes.