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.
Yu, Jungwon;Jang, Jaeyel;Yoo, Jaeyeong;Park, June Ho;Kim, Sungshin
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.11
no.4
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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.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.347-350
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2007
An ECG analysis with activity monitoring for the home care of elderly persons or patients, using wireless sensors technology was design and implemented. The changes in heart rate occur before, during, or following behavior such as posture changes, walking and running. Therefore, it is often very important to record heart rate along with posture and behavior, for continuously monitoring a patient's cardiovascular regulatory system during their daily life activity. The ECG and accelerometer data are continuously recorded with a built-in automatic alarm detection system, for giving early alarm signals even if the patient is unconscious or unaware of cardiac arrhythmias. The hardware allows data to be transmitted wirelessly from on-body sensors to a base station attached to server PC using IEEE802.15.4. If any abnormality un at server then the alarm condition sends to the doctor' PDA (Personal Digital Assistant).
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.8C
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pp.529-535
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2011
After permission for utilization of TV white space by FCC, a lot of attentions are focused on spectrum sensing, and various spectrum sensing methods have been proposed. However, they do not consider real environment, thus they are hard to achieve the required performance. In this paper, we propose resolutions for the problem which could be occurred in implementation of spectrum sensing module and verify performance of the proposed methods with computer simulation. The first proposed method utilizes channel status information to separate received signal and spurious for reducing false alarm probability caused by system internal spurious. The another proposed scheme is subband normalization method to prevent miss detection caused by multiple narrow band signals with different received signal strength. The simulation results verify that we can prevent false alarm cause by spurious components with the proposed system internal spurious cognition. Moreover, the proposed subband normalization method shows that it could overcome performance degradation caused by received signal strength difference.
In this paper a novel method improving the accuracy of DTMF tone reception in ARS system is proposed. ARS system should allow users to generate DTMF signals while it is sending voice guidance. It is not unocmmon, in this case, that a portion of transmitting voice signals cross-talks to the receiving channel and it often results in interfering with the receiving DTMF signals. Serious degradations including DTMF tone missing, false alarm and so forth have been introduced for the above reason. To overcome this phenomena, we have proposed a way eliminating the frequency spectra representing DTMF signals bands from the transmitting voice signal by using notch filters. This method also employs bandpass filters of which the frequency responses are reciprocal to those of the notch filters incorporated with the DTMF receiver. It is shown that a drastic improvement has been achieved with respect to the DTMF tone detection with little deterioration of voice guidance quality.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.7B
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pp.664-672
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2002
This paper analyzes a sequential estimator with flexible structure for rapid acquisition of the m-sequence signals. If the received PN chips stored in the estimator's internal registers as initial loading values include one error, this chip with error can be corrected through multiple local PN code generators to achieve high-speed acquisition performance. Hamming distance between regenerated local PN codes from the proposed system and received PN code is compared with given threshold to choose a possible correct path and to declare success of the code acquisition. Using signal flow graph, average acquisition time that depends on detection and false alarm probability is calculated. By modifying generally used matched filter structure for PN code acquisition, the proposed system provides flexible structure and rapid acquisition process.
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.
Park, Wook;Park, Sung-Hwan;Jung, Hyung-Sup;Won, Joong-Sun
Korean Journal of Remote Sensing
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v.35
no.1
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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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v.5
no.2
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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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v.30
no.2
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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