• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제10권3호
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• pp.115-123
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• 1999

2 차원 심초음파는 좌심실벽 운동을 실시간으로 보여줄 수 있어 국소 좌심실벽 운동장애를 진단하는 데 널리 사용되고 있다. 심초음파를 통하여 국소 좌심실벽 운동기능을 평가하고 정량화하기 위한 많은 연구들이 진행되어왔다. 본 논문에서는 국소 좌심실벽 운동장애의 진단을 위한 좌심실벽 운동 추 적 및 정량적 분석 알고리듬을 제안하였다. 정상 피검자들과 국소 좌심실벽 운동이상 환자로부터 얻은 심초음파 흉골연단축단면 영상들이 알고리듬의 시험을 위해 사용되었다. 자동화된 경계선 검출과 좌심실내벽 윤곽선 연결 알고리듬을 각 프레임들에 적용하였고 영역분할에 기초한 정량적 분석을 수행하였으며 운동량을 의미하는 칼라가 프레임 및 영역별로 심초음파 영상들 위에 덧씌워졌고 칼라화된 영상들이 동영상으로 구현되었다. 제안된 알고리듬은 좌심실벽 운동장애의 자동화된 정량적 진단을 제공하였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제12권2호
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• pp.105-109
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• 1983

목장(牧場)으로 부터 납유(納乳)된 혼유상태(混乳狀態)의 수송관우유(輸送罐牛乳)의 이상유무판정(異常有無判定)을 위한 한 방법(方法)으로서 전기전도도측정법(電氣傳導度測定法)의 적용가능성(適用可能性) 여부(如否)를 유당함량(乳糖含量), 염소농도(鹽素濃度) 및 koestler number와 관련시켜 검토(檢討)하였다. 시료유(試料乳)의 전기전도도(電氣傳導度)와 koestler number와의 상관계수(相關係數)는 0.76이었다. 43개 시료유중(試料乳中) koestler number 3.5를 기준(基準)으로 한 이상유(異常乳)의 비율(比率)은 14.0%, 염소농도(鹽素濃度) 0.14%를 기준(基準)으로 하면 15.3%, 그리고 전기전도도(電氣傳導度) $6.260({\mu}mho/cm){\times}10^3$을 기준(基準)으로 한 비율(比率)은 14.0%였다. 가수(加水), 가염(加鹽)된 시료유(試料乳)의 이상유무판정(異常有無判定)에는 전기전도도측정(電氣傳導度測定)외에 보조적(補助的)으로 비중측정(比重測定)이 필요(必要)하였다.

• 품질경영학회지
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• 제49권3호
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• pp.327-340
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is to propose a system predicting whether an electricity distribution system is abnormal by analyzing the temperature of the deteriorated system. Traditional electricity distribution system abnormality diagnosis was mainly limited to post-inspection. This research presents a remote monitoring system for detecting thermal images of the deteriorated electricity distribution system efficiently hereby providing safe and efficient abnormal diagnosis to electricians. Methods: In this study, an object detection algorithm (YOLOv5) is performed using 16,866 thermal images of electricity distribution systems provided by KEPCO(Korea Electric Power Corporation). Abnormality/Normality of the extracted system images from the algorithm are classified via the limit temperature. Each classification model, Random Forest, Support Vector Machine, XGBOOST is performed to explore 463,053 temperature datasets. The process capability index is employed to indicate the quality of the electricity distribution system. Results: This research performs case study with transformers representing the electricity distribution systems. The case study shows the following states: accuracy 100%, precision 100%, recall 100%, F1-score 100%. Also the case study shows the process capability index of the transformers with the following states: steady state 99.47%, caution state 0.16%, and risk state 0.37%. Conclusion: The sum of caution and risk state is 0.53%, which is higher than the actual failure rate. Also most transformer abnormalities can be detected through this monitoring system.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제6권2호
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• pp.120-127
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• 2019

본 연구에서는 광섬유 온도 분포 센싱을 통한 제체의 침투 및 붕괴와 같은 물리적 변화 현상을 모니터링하기 위해 중규모 제방 수리실험을 수행하였다. 본 실험의 중규모 실험 제방은 바이오폴리머 흙을 제방 전면에 도포하여 강도를 증진시킨 것으로 월류에 의한 침투 및 붕괴 현상이 일반 제방과는 다르게 나타날 수 있으며, 이러한 현상은 광섬유 온도 분포 센싱을 통해 획득한 온도 변화 정보를 통해 분석할 수 있었다. 제체의 위치별 시간에 따른 온도 변화 자료를 통해 제체 내부의 물리적 변화 및 침투가 발생하는 위치와 시간을 판단할 수 있었다. 본 실험에서는 급격한 온도 변화 시점이 제외지 사면보다 제내지 사면에서 먼저 발생하였으며, 이는 실험에서 제내지 사면이 붕괴된 후에 제외지 사면이 붕괴된 순서와 일치하였다.

• 전기학회논문지
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• 제63권11호
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• pp.1545-1550
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• 2014

Fault detection and diagnosis (FDD) of photovoltaic (PV) power systems is one of significant techniques for reducing economic loss due to abnormality occurred in PV modules. This paper presents a new FDD method against PV power systems by using statistical comparison. This comparative approach includes deviation signals between the outputs of two neighboring PV modules. We first define a binary hypothesis testing under such deviation and make use of a generalized likelihood ratio testing (GLRT) theory to derive its FDD algorithm. Additionally, a recursive computational mechanism for our proposed FDD algorithm is presented for improving a computational effectiveness in practice. We carry out a real-time experiment to test reliability of the proposed FDD algorithm by utilizing a lab based PV test-bed system.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권4호
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• pp.140-147
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• 2022

In this study, in order to efficiently detect data patterns and outliers in time series data, outlier detection processing is performed for each section based on a smart contract in the data preprocessing process, and parameters for the ARIMA model are determined by generating and reflecting the significance and outlier-related parameters of the data. It was created and applied to the modified arithmetic expression to lower the data abnormality. To evaluate the performance of this study, the normality of the data was compared and evaluated when the parameters of the general ARIMA model and the ARIMA model through this study were applied, and a performance improvement of more than 6% was confirmed.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권3호
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• pp.94-102
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• 2023

Anomaly detection in human movements can improve safety in indoor workplaces. In this paper, we design a framework for detecting anomalous trajectories of humans in indoor spaces based on a variational autoencoder (VAE) with Bi-LSTM layers. First, the VAE is trained to capture the latent representation of normal trajectories. Then the abnormality of a new trajectory is checked using the trained VAE. In this step, the anomaly score of the trajectory is determined using the trajectory reconstruction error through the VAE. If the anomaly score exceeds a threshold, the trajectory is detected as an anomaly. To select the anomaly threshold, a new metric called D-score is proposed, which measures the difference between recall and precision. The anomaly threshold is selected according to the minimum value of the D-score on the validation set. The MIT Badge dataset, which is a real trajectory dataset of workers in indoor space, is used to evaluate the proposed framework. The experiment results show that our framework effectively identifies abnormal trajectories with 81.22% in terms of the F1-score.

• 한국가스학회지
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• 제18권3호
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• pp.53-59
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• 2014

본 연구에서는 비정상상태 운전을 기본으로 하는 CNG 충전소를 대상으로 다변량 통계분석방법 중의 하나인 다차원의 대용량 데이터 처리에 적합한 주성분분석(PCA) 기법을 사용하여 실시간 이상감지 및 진단이 가능한 모니터링 시스템을 제안하였다. CNG 충전소로부터 매초 간격으로 수집되는 7개의 압력센서 데이터와 5개의 온도센서 데이터의 주요 경향을 나타내는 변수들의 조합으로 주성분이라 불리는 새로운 특성변수들을 산출하고, 분산의 분포를 통해 특성변수의 계산으로부터 모델을 구축하였다. 모니터링은 구축된 모델을 통해 운전 중의 실시간 데이터를 반영하여 진행된다. 시스템 검증 및 정확성을 개선하기 위해 모니터링 테스트를 수행한 결과, 정상상태의 모든 데이터를 정상으로 판단하였고, 이상 데이터의 성공적인 검출 시 관련 변수를 추적하여 비정상 원인을 찾아낼 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권5호
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• pp.665-675
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• 2007

The morphological change of ECG is the important diagnostic parameter to finding the malfunction of a heart. Generally ST segment deviation is concerned with myocardial abnormality. The aim of this study is to detect the change of ST in shape using a polynomial approximation method and the reference ST type. The developed algorithm consists of feature point detection, ST level detection and ST shape classification. The detection of QRS complex is accomplished using it's the morphological characteristics such as the steep slope and high amplitude. The developed algorithm detects the ST level change, and then classifies the ST shape type using the polynomial approximation. The algorithm finds the least squares curve for the data between S wave and T wave in ECG. This curve is used for the classification of the ST shapes. ST type is classified by comparing the slopes of the specified points between the reference ST set and the least square curve. Through the result from the developed algorithm, we can know when the ST level change occurs and what the ST shape type is.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1125-1136
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• 2010

최근에 이동 객체 추적 장치로부터 얻어진 추적 스트림에 대한 온라인 비정상 행위 감시에 대한 요구가 증가하고 있다. 제한된 공간 비용 내에서 고속 데이터 처리의 요구사항에 기인하여 이 문제는 흥미를 끌고 있다. 이 논문에서, 우리는 모바일 애드 혹 망에서 모바일 장치의 위성항법장치 로그로부터 이동특징 정보를 계산하여 정상 프로파일을 구축하고, 모바일 장치의 현재 이동 특징 정보와 정상 프로파일내의 이동 특징 정보간의 퍼지 비유사도를 계산한다. 그 계산된 퍼지 비유사도를 기초로 그 모바일 장치의 비정상 행위를 효율적으로 탐지하는 퍼지 비정상 행위 탐지 알고리즘을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.