• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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• pp.295-300
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• 1998

In this paper, a real time diagnostic algorithm fur estimating the impact location by loose parts is proposed. It is composed of two modules such as the alarm discrimination module (ADM) and the impact-location estimation module(IEM). ADM decides whether the detected signal that triggers the alarm is the impact signal by loose parts or the noise signal. When the decision from ADM is concluded as the impact signal, the beginning time of burst-type signal, which the impact signal has usually such a form in time domain, provides the necessary data fur IEM. IEM by use of the arrival time method estimates the impact location of loose parts. The overall results of the estimated impact location are displayed on a computer monitor by the graphical mode and numerical data composed of the impact point, and thereby a plant operator can recognize easily the status of the impact event. This algorithm can perform the diagnosis process automatically and hence the operator's burden and the possible operator's error due to lack of expert knowledge of impact signals can be reduced remarkably. In order to validate the application of this method, the test experiment with a mock-up (flat board and reactor) system is performed. The experimental results show the efficiency of this algorithm even under high level noise and potential application to Loose Part Monitoring System (LPMS) for improving diagnosis capability in nuclear power plants.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권4호
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• pp.848-859
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• 2016

System failures in thermal power plants (TPPs) can lead to serious losses because the equipment is operated under very high pressure and temperature. Therefore, it is indispensable for alarm systems to inform field workers in advance of any abnormal operating conditions in the equipment. In this paper, we propose a clustering-based fault detection method for steam boiler tubes in TPPs. For data clustering, k-means algorithm is employed and the number of clusters are systematically determined by slope statistic. In the clustering-based method, it is assumed that normal data samples are close to the centers of clusters and those of abnormal are far from the centers. After partitioning training samples collected from normal target systems, fault scores (FSs) are assigned to unseen samples according to the distances between the samples and their closest cluster centroids. Alarm signals are generated if the FSs exceed predefined threshold values. The validity of exponentially weighted moving average to reduce false alarms is also investigated. To verify the performance, the proposed method is applied to failure cases due to boiler tube leakage. The experiment results show that the proposed method can detect the abnormal conditions of the target system successfully.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.347-350
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• 2007

본 연구는 무선 센서네트워크를 활용하여 환자 또는 고령자를 위한 ECG, 활동량 모니터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 심전도 변화는 사람의 활동, 뛰거나 걷기 등의 움직임에 따라 조금씩 변화한다. 그래서 종종 자세, 행동에 따른 ECG변화의 기록은 중요시되며 이를 위해 매일 활동하는 환자의 활동 모니터링 시스템이 필요하다. ECG와 활동량 데이터는 자동 알림기능을 지원하는 시스템에 저장되고 긴급 상황 발생 시 보다 빠르게 초기 활동을 할 수 있게 한다. 몸에서 계측된 ECG 데이터와 활동량 데이터는 무선 센서네트워크를 통해 베이스테이션과 연결된 서버에 전송되며 서버에서 비정상적 상황을 판별시 발생 의사의 PDA 또는 서버에 데이터를 전송한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8C호
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• pp.529-535
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• 2011

FCC의 TV white space 개방과 관련하여 스펙트럼 센싱에 대한 관심이 높아지면서 다양한 센싱 기법들이 제안되고는 있으나 대부분 실환경을 고려하지 않아 실제 모듈 적용시 원하는 성능을 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 센싱 모듈의 실환경 적용시 발생할 수 있는 문제점과 이를 제어할 수 있는 방법을 제안하고 전산 모의 실험을 통해 성능을 검증하였다. 우선 시스템 내부 스퓨리어스 성분으로 인한 오경보 가능성을 줄이기 위해 시스템 인식을 통한 채널 상태 정보를 이용하여 수산 신호와 구별할 수 있는 방법을 제안하였고, 다음으로 수신 신호에 여러 개의 협대역 신호가 공존하는 경우에 각 신호의 크기 차이로 발생할 수 있는 미검출 가능성을 줄일 수 있도록 서브밴드 정규화 방식을 제안하였다. 전산 모의 실험 결과 시스템 인식 과정을 통해 스퓨리어스 성분으로 인한 오경보는 발생하지 않았으며, 서브밴드 정규화를 통해 기존 채널 단위의 정규화 방식으로 인해 신호간의 크기차로 발생했던 검출 성능의 차이가 신호간의 크기 차이에 상관없이 신호 자체 크기에 따라 검출 성능이 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제15권6호
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• pp.110-116
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• 1996

본 논문에서는 자동음성응답장치(ARS)에서의 복합주파수(DTMF)톤 수신의 정확도를 높이기 위한 방법을 제안한다. ARS시스템의 음성안내를 송출하는 동안 이용자가 DTMF신호를 발생할 경우, ARS시스템의 망접속부에 위치한 하이브리드에 의해 수신측으로 궤환된 음성신호가 이용자가 송신한 DTMF신호와 중첩이 되어, ARS시스템에서 DTMF신호음을 제대로 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 제안하는 방법은 ARS의 음성안내신호에서 DTMF 신호의 주파수 대역 부분을 노치필터(notch filter)로 제거함으로써 여파된 음성안내신호가 하이브리드를 통해 수신측으로 궤환되어도 DTMF신호에 해당하는 주파수 성분이 없게 된다. DTMF수신기의 전단에는 노치필터에서 사용된 필터의 역필터특성을 갖는 대역통과필터를 설치하면, 하이브리드를 통해 수신측으로 궤환되는 신호는 DTMF수신기에 입력되지 않게 되며, 이용자가 송신하는 DTMF신호를 효과적으로 검출할 수 있다. 또한, 노치필터링된 음성신호의 음질저하는 무시할만하여 음성 안내어를 사용하는데 문제가 없다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권7B호
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• pp.664-672
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• 2002

본 논문은 고속으로 m 계열 신호를 포착하기 위하여 가변 구조를 갖는 순차 예측 포착 시스템을 제안하고 그 성능을 분석한 것이다. 고속 포착을 위해 예측기 내부 레지스터들의 초기값으로 저장되는 수신 PN 칩(chip)들 중에 1개의 오류를 가진 경우 다수의 국부 PN 부호 발생기를 이용하여 이 오류를 정정하고 부호 포착 성능을 개선한다. 제안된 시스템에서 예측 재생된 각각의 국부 PN 부호들과 수신된 PN 부호간의 해밍 거리는 설정된 경계값과 비교되어 바른 경로일 가능성이 높은 경로 선택과 부호 포착 선언에 사용된다. 시스템의 성능을 확인하기 위해 신호 흐름도 기법을 적용하여 검출 확률과 오 경보 확률에 의해 결정되는 평균 포착 시간을 계산한다. 본 논문에서 제안한 포착 시스템은 PN 부호 포착 시스템에 일반적으로 널리 사용되는 정합 필터를 가변 구조로 변형하여 사용함으로써 효율적이고 고속으로 부호 포착을 수행할 수 있음을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.160-167
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• 2015

We present an experimental implementation of the inexpensive microwave security sensor that can detect both static and slowly moving objects in cluttered environment. The prototype consists of a frequency-modulated continuous wave radar sensor, control board or computer and software. The prototype was tested in a cluttered indoor environment. In case of intrusion or change of environment the sensor will give an alarm, determine the location of new object, change in its location and can detect a slowly moving target. To make a low-cost unit we use commercially available automotive radar and own signal processing techniques for object detection and tracking. The intruder detection is based on a comparison between current 'image' in memory and 'no-intrusion' reference image. The main challenge is to develop a reliable technique for detection of a relatively low-magnitude object signals hidden in multipath clutter echo signals. Various experimental measurements and computations have shown the feasibility and performance of the system.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.39-55
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• 2019

In this study, we have proposed an improved method to detect forest fires by correcting the reflected signals of day images using the middle-wavelength infrared (MWIR) channel. The proposed method is allowed to remove the reflected signals only using the image itself without an existing data source such as a land-cover map or atmospheric data. It includes the processing steps for calculating a solar-reflected signal such as 1) a simple correction model of the atmospheric transmittance for the MWIR channel and 2) calculating the image-based reflectance. We tested the performance of the method using the MODIS product. When compared to the conventional MODIS fire detection algorithm (MOD14 collection 6), the total number of detected fires was improved by approximately 17%. Most of all, the detection of fires improved by approximately 30% in the high reflection areas of the images. Moreover, the false alarm caused by artificial objects was clearly reduced and a confidence level analysis of the undetected fires showed that the proposed method had much better performance. The proposed method would be applicable to most satellite sensors with MWIR and thermal infrared channels. Especially for geostationary satellites such as GOES-R, HIMAWARI-8/9 and GeoKompsat-2A, the short acquisition time would greatly improve the performance of the proposed fire detection algorithm because reflected signals in the geostationary satellite images frequently vary according to solar zenith angle.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권2호
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• pp.98-103
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• 2007

Long term Electrocardiogram (ECG) [1] analysis plays a key role in heart disease analysis. A combined detection of QRS-complex and P-wave in ECG signal for ubiquitous healthcare system was designed and implemented which can be used as an advanced warning device. The ECG features are used to detect life-threating arrhythmias, with an emphasis on the software for analyzing QRS complex and P-wave in wireless ECG signals at server after receiving data from base station. Based on abnormal ECG activity, the server will transfer alarm conditions to a doctor's Personal Digital Assistant (PDA). Doctor can diagnose the patients who have survived from cardiac arrhythmia diseases.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제30권2호
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• pp.247-252
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• 2006

Almost ship monitoring systems are event driven alarm system which warn only when the measurement value is over or under set point. These kinds of system cannot warn until signal is growing to abnormal state that the signal is over or under the set point. therefore cannot play a role for preventive maintenance system. This paper proposes fault diagnosis method which is able to diagnose and forecast the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without any additional sensors. By analyzing the data with high correlation coefficient(CC), correlation level of interactive data can be defined. Knowledge base of abnormal detection can be built by referring level of CC(Fault Detection CC. FDCC) to detect abnormal data among monitored data from monitoring system and knowledge base of diagnosis built by referring CC among interactive data for related machine each other to diagnose fault part.