• ETRI Journal
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• 제36권5호
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• pp.714-720
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• 2014

In this paper, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic to improve Weighted Finite State Transducer (WFST)-based endpoint detection. In general, endpoint detection is dealt with using two cascaded decision processes. The first process is frame-level speech/non-speech classification based on statistical hypothesis testing, and the second process is a heuristic-knowledge-based utterance-level speech boundary decision. To handle these two processes within a unified framework, we propose a WFST-based approach. However, a WFST-based approach has the same limitations as conventional approaches in that the utterance-level decision is based on heuristic knowledge and the decision parameters are tuned sequentially. Therefore, to obtain decision knowledge from a speech corpus and optimize the parameters at the same time, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic. The proposed method reduces the average detection failure rate by about 14% for various noisy-speech corpora collected for an endpoint detection evaluation.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.426-429
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• 2007

When a fire happens in builds or apartments, peoples are tend to be caught in dangerous situations owing to the failure of searching escape route to the outside. In this work, an efficient fire detection and alarm system which makes it possible for the escapers to take adequate actions is proposed. The proposed system consists of two parts. One is fire detection modules which are located at each compartments in a building. The other is fire warning modules equipped with portable flashes having ability of visual/voice warning. Fire detection information is transmitted between each modules wirelessly. In this work, an efficient communication protocol for sensor network-based fire detection system is proposed and its feasibility is verified by practical experiments using MANGO ZDK Development tools

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권4호
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• pp.211-220
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• 2021

The process of inspecting SMDs on the PCB boards improves the product quality, performance and reduces frequent issues in this field. However, undesirable scenarios such as assembly failure and device breakdown can occur sometime during the assembly process and result in costly losses and time-consuming. The detection of these components with a model based on deep learning may be effective to reduce some errors during the inspection in the manufacturing process. In this paper, YOLO models were used due to their high speed and good accuracy in classification and target detection. A SMD detection and classification method using YOLO networks based on robust data preprocessing and augmentation techniques to deal with various types of variation such as illumination and geometric changes is proposed. For 9 different components of data provided from a PCB manufacturer company, the experiment results show that YOLOv4 is better with fast detection and classification than YOLOv3.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제8권1호
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• pp.17-24
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• 2014

In this paper, we propose a new implementation of a failure detector. The implementation uses a dual model of heartbeat and interaction. First, the heartbeat model is adopted to shorten the detection time, if the detection process does not receive the heartbeat message in the expected time. The interaction model is then used to check the process further. The expected time is calculated using the exponential smoothing method. Exponential smoothing can be used to estimate the next arrival time not only in the random data, but also in the data of linear trends. It is proven that the new detector in the paper can eventually be a perfect detector.

• 한국기계가공학회지
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• 제3권1호
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• pp.28-37
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• 2004

An on-line monitoring system of endmill failure such as weal, chipping, and fracture is developed using AE, cutting force Characteristic variations of AE and cutting force signals due to endmill failure are identified as follows. When endmill fracture occurs, AE count rate shows a rapid Increase in conjunction with a subsequent decrease while a standard deviation of the principal cutting force Increases significantly. The increase of AE count rate precedes the Increase of standard deviation of principal cutting force. Chipping results in relatively small increase and decrease of AE count rate without any significant variation of the cutting force Gradual increase of AE count rate and mean principal cutting force are Identified to be related with the wear of cutter. A cutter fracture detection algorithm is developed based on the present results. The signals me normalized to enhance the applicability of the algorithm to Wide those of fresh cutters, and qualitative characteristics of AE signals encountered at the moment of fracture are employed. It is demonstrated that the algorithm can detect the cutter fracture successfully.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1601-1607
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• 2010

본 논문에서는 FMEA (Failure Mode Effect Analysis) 기법을 적용한 우편기계 유지보수 방법 제시하였다. 제안된 방법은 우편기계 모듈 및 부품에 대해 고장 유형을 정의하고, 고장 유형별 시스템에 주는 영향과 고장 빈도 및 검출도 등을 정의하여 고장 유형에 대한 시스템 위험도를 계산하여 그 값에 기반하여 점점 항목과 점검 주기를 조정하도록 하므로 시스템의 고장을 사전에 예방하고 시스템 가동율을 높이도록 하는 효율적인 유지보수 방법이다. 실제 현장에서 운영되고 있는 소형 통상 우편 구분 기계에 대해 제안된 방법의 적용 예를 보였다. 따라서 제안된 방법은 향후 국내 우편기계 유지보수에 적용시 유지보수 용이성과 효율성을 높일 것으로 기대한다.

• 전기학회논문지
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• 제60권3호
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• pp.588-593
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• 2011

The airpollutant may accelerate degradation of power line facilities, and may reduce the life of the electric facilities. In case of korea, there are a tendency that the density of air pollution may be increased by industrial development. while lack of research activity and establishment of a countermeasure on this issue. Recently the occurrence of electricity failure have been reduced on the power transmission and distribution lines. but the occurrence of electricity failure by insulator itself has been increased. It means that we should have develop more clear technique for detection of the wrong insulator. In this study to provide a method for detection of the insulator failure or effective management of the troubled insulator, we analyze the chemical composition of the insulator which used on power distribution line at the sea side locations. To define the relation between insulation and corona intensity, we design and develop an corona detector. We define the variation of insulation by pollution changes on the insulator and verify quantitative relation between corona and insulations using the corona detector.

• 비파괴검사학회지
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• 제14권1호
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• pp.16-22
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• 1994

일반적으로 구름 베어링 시스템에 비해 발전용 터어빈이나 내연기관 엔진과 같은 저어널 베어링을 가진 시스템은 상대적으로 대형 설비이거나 더 가혹한 운전조건에서 가동되는 경우가 많다. 이런 회전기계류에서의 베어링의 파손은 설비의 운전 중단 및 관련 설비의 파손까지도 초래할 수 있게 된다. 따라서 이로 인한 보수에 소비되는 시간 및 경제적인 손실등을 피하기 위해서는 저어널 베어링의 조기파손 감지의,역할은 매우 중요하게 된다. 본 연구에서는 음향방출 기술을 이용하여 베어링에서 발생할 수 있는 파손의 조기검출을 위해 실험실용으로 직접 제작한 저어널 베어링 시스템을 이용하여 여러 형태의 비정상 조건을 만들어 가며 실험을 행하였다. 베어링 손상 및 피로의 주 요인으로서는 윤활유 부족, 윤활층에의 이물질의 혼입, 조립 불량 등이 대표적인 원인으로서 알려져 있으며 이에 근거하여 실험 조건을 윤활유에의 이물질 혼입, 윤활유 부족, 그리고 축과 베어링간의 금속간 접촉등의 인위적인 형태로 구성하여 실험하였다. 그 결과로서 음향방출 기술이 저어널 베어링의 조기파손 감지에 매우 효과적인 도구라는 것을 입증하였다.

• 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.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권2호통권95호
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• pp.211-217
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• 1999

감지기의 고장 발견, 확인, 보완은 복잡한 항공 시스템의 중요한 문제로 부각되어 왔으며, 그동안 칼만 필터를 이용한 기존 추정기술 혹은 온라인 학습 인공지능 알고리듬 등이 이 같은 문제를 해결하기 위해 제시되어 왔다. 본 연구에서는 여분의 감지기가 없는 항공제어계에 대해 온라인 학습 신경망을 이용한 감지기의 고장 발견, 확인, 그리고 보완에 관해 초점을 둔다. 이 내고장성 항공제어계는 주 신경조직망과 n개의 국소 신경조직망으로 이루어지는데, 포괄적인 감지기의 고장을 발견하는 능력을 가진다. 어떤 경우에서는 기존의 감지기 고장 발견 방법의 성능을 향상시키기 위해 수정된 감지방법이 소개되고 그 보완된 감지방법을 이용하여 기존의 방법과 성능비교가 이루어졌다.