• 한국정밀공학회지
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• 제11권6호
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• pp.117-126
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• 1994

This paper describes an application step of a $R^{-{\theta}}$ method which measures circular movements in machining centers. The detection of composite errors of circular movements and a high precision cutting method in machining centers were investigated by the analysis of data measured by $R^{\theta }$method which can detect the rotating angle and is applicable to variable measuring radius. When the error by squareness error and unbalance of position-loop-gain were mixed, the detection method of each error was proposed. Although the errors by squarenss error and backlash compensation were mixed, the errors by squareness error be detected. If the errors by unbalance of position-loop-gain and backlash compensation were mixed, the errors by unbalance of position-loop-gain could not detected. A high precision cutting mehod, which uses the NC program compensated by using feed-back data from error measured by the $R^{\theta }$method, was proposed.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2C호
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• pp.262-271
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• 2004

전송 채널에서의 잡음은 시간적으로 연속적인 동영상의 정상적인 복원을 어렵게 하고, 수신측의 복원 영상의 질을 크게 저하시키므로 전송 채널 에러를 정확하게 검출하여 에러에 대한 영향을 최소화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 전송 채널에 의해 발생한 오류를 찾아내고 제거할 수 있도록 전송 데이터 내에 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 부호화기에서 동영상 압축 데이터의 일부분인 양자화된 DCT 계수의 LSB에 특정한 패턴을 삽입하며, 복호화기에서는 이러한 LSB의 특정한 패턴을 검사함으로써 전송된 데이터의 신뢰성을 확인할 수 있다. 또한 에러에 의해 손상된 부분을 효과적으로 복원하기 위해 움직임 추정 벡터의 유사도 정보를 삽입함으로써 에러가 발생된 블록의 복원 능력을 향상시킬 수 있도록 한다. 제안하는 방법은 에러에 쉽게 노출되는 무선 환경 하의 휴대용 단말기와 같은 동영상 전송ㆍ수신 시스템에 효과적으로 사용될 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.419-428
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• 2011

This paper suggests a judgement method for an inclined plane before entrance of it and the detection of obstacle position. Main idea is started from the assumption that obstacle is always on the bottom plane, and corner appears at this position. The process to detect the obstacle consists of three steps. First the 3D data using stereo matching is acquired to detect an obstacle. Second a bottom plane is extracted by using limit condition. Last the obstacle position is found by using Harris corner detection. Obstacle position detection on an inclined plane was verified by outdoor and indoor experiment. In error analysis, it is confirmed that an average error of obstacle detection in outdoor was larger than the error in indoor but the error are within about 0.030 m. This method will be applied to unmanned vehicles to navigate under various environment.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.104-107
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• 2022

오토인코더 딥러닝 모델은 이상 데이터도 정상 데이터로 복원하는 능력이 우수하여 이상탐지에 적절하지 못한 경우가 발생한다. 그리고 데이터의 일부를 가린(마스킹) 후 가린 데이터를 복원하는 방식인 Inpainting 방식은 잡음이 많은 이미지에 대해서는 복원능력이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MLP-Mixer 모델을 수정·개선하여 이미지를 일정 비율로 마스킹하고 마스킹된 이미지의 압축된 정보를 모델에 전달해 이미지를 재구성하는 방식을 사용하였다. MVTec AD 데이터 셋의 정상 데이터로 학습한 모델을 구축한 뒤, 정상과 이상 이미지를 각각 입력하여 재구성 오류를 구하고 이를 통해 이상탐지를 수행하였다. 성능 평가 결과 제안된 방식이 기존의 방식에 비해 이상탐지 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권11호
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• pp.1356-1363
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• 2016

본 논문에서는 LZ78 알고리즘으로 압축된 데이터의 오류 검출 알고리즘을 제안하였다. 기존의 비트 오류를 검출하는 방법들은 송신 단에서 패리티(parity) 비트를 추가하여 전송한 후, 수신 단에서 값이 '1'인 비트의 개수를 이용하여 오류를 검출하는 방법을 사용하였다. 이러한 기존의 방법들은 오류 검출을 위하여 추가적인 비트를 사용하는데 이는 데이터의 크기를 줄이는 것을 목적으로 하는 압축 데이터에 대해서는 적합하지 않은 방법이다. 따라서 본 논문에서는 LZ78 알고리즘 기반의 압축 데이터에서 추가적인 비트를 사용하지 않고 알고리즘의 구조적인 특성을 이용하여 오류를 검출하는 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘의 오류 검출율에 대한 효율이 기존의 오류 검출 알고리즘에 비해 약 1.3 배 높은 효율을 가지는 것을 보였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제51권8호
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• pp.371-378
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• 2002

This paper presents the rapid and accurate algorithm for fault detection and location estimation in the transmission line. This algorithm uses wavelet transform for fault detection and harmonics elimination and utilizes least square error method for fault impedance estimation. Wavelet transform decomposes fault signals into high frequence component Dl and low frequence component A3. The former is used for fault phase detection and fault types classification and the latter is used for harmonics elimination. After fault detection, an adaptive data window technique using LSE estimates fault impedance. It can find a optimal data window length and estimate fault impedance rapidly, because it changes the length according to the fault disturbance. To prove the performance of the algorithm, the authors test relaying signals obtained from EMTP simulation. Test results show that the proposed algorithm estimates fault location within a half cycle after fault irrelevant to fault types and various fault conditions.

• 산업공학
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• 제20권3호
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• pp.288-297
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• 2007

Success of semiconductor/LCD industry depends on its yield and quality of product. For the purpose, FDC (Fault Detection and Classification) system is used to diagnose fault state in main manufacturing processes by monitoring time series data collected by equipment sensors which represent various conditions of the equipment. The data set is segmented at the start and end of each product lot processing by a trigger event module. However, in practice, segmented sensor data usually have the features of data asynchronization such as different start points, end points, and data lengths. Due to the asynchronization problem, false alarm (type I error) and missed alarm (type II error) occur frequently. In this paper, we propose a robust process fault detection system by integrating a process event detection method and a similarity measuring method based on dynamic time warping algorithm. An experiment shows that the proposed system is able to recognize abnormal condition correctly under the asynchronous data situation.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.410-413
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• 2008

Existing Outlier detections have been widely studied in geosensor networks. Recently, machine learning and data mining have been applied the outlier detection method to build a model that distinguishes outliers based on anchored criterion. However, it is difficult for the existing methods to detect outliers against incoming time-variant data, because outlier detection needs to monitor incoming data and classify irregular attacks. Therefore, in order to solve the problem, we propose a time-variant outlier detection using 2-dimensional grid method based on unanchored criterion. In the paper, outliers using geosensor data was performed to classify efficiently. The proposed method can be utilized applications such as network intrusion detection, stock market analysis, and error data detection in bank account.

• 항공우주기술
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• 제13권1호
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• pp.27-36
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• 2014

인공위성은 예측 가능한 데이터를 이용하여 자신의 상태를 스스로 파악하며, 자연적으로 발생할 수 있는 일시적인 문제가 아니거나 오류가 전이되어 더 큰 문제를 발생시킬 수 있다고 판단될 경우를 대비하여 지상국과의 접속이 없는 상태에서도 스스로 고장 관리를 수행할 수 있도록 설계되어 있다. 태양 센서를 이용한 정상상태에서의 자세 오류 감지도 이러한 고장관리 항목 중의 하나로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 회전하는 태양전지판에 장착되어 있는 태양 센서 데이터를 이용한 오류 감지 방법을 제안하였다. 태양전지판의 운용 방법에 따라 정상적인 상태에서 발생할 수 있는 태양 센서의 오차를 예측하고 이 예측된 값으로부터 벗어나는 정도를 파악하여 오류를 감지하도록 하였다. 또한, 식구간 존재 시에는 태양센서가 그 출력을 내지 못하므로 오류 감지에 문제가 없도록 보정하였다. 마지막으로 궤도 상 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.239-243
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• 1990

This paper presents a algorithm to improve accuracy and reliability in state estimation of contaminated bad data. The conventional algorithms for detection of bad data confront the problems of excessive memory requirements and long computation time. In order to overcome measurement compensation approach is proposed to reduce computation time and partitioned measurement error model has the advantage of remarkable reduction in computation time and memory requirements in estimated error computation. The proposed algorithm has been tested for IEEE sample systems, which shows its applicability to on-line power systems.