• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1213-1214
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• 2023

현재 국내외 CCTV 구축량 증가로 사생활 침해와 높은 설치 비용등이 문제점으로 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 Early Fusion을 적용한 위급상황 음향 분류 모델을 제안한다. 음향 데이터에 STFT(Short Time Fourier Transform), Spectrogram, Mel-Spectrogram을 적용해 특징 벡터를 추출하고 3차원으로 Early Fusion하여 ResNet, DenseNet, EfficientNetV2으로 학습한다. 실험 결과 Early Fusion 방법이 가장 좋은 결과를 보였고 DenseNet, EfficientNetV2가 Accuracy, F1-Score 모두 0.972의 성능을 보였다.

• Journal of Web Engineering
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• 제21권2호
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• pp.391-404
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• 2021

In this letter, we study a scenario based on degenerate unmixing estimation technique (DUET) that separates original signals from mixture of FHSS signals with two antennas. We have shown that the assumptions for separating mixed signals in DUET can be applied to drone based digital signage recognition signals and proposed the DUET-based separation scheme (DBSS) to classify the mixed recognition drone signals by extracting the delay and attenuation components of the mixture signal through the likelihood function and the short-term Fourier transform (STFT). In addition, we propose an iterative algorithm for signal separation with the conventional DUET scheme. Numerical results showed that the proposed algorithm is more separation-efficient compared to baseline schemes. DBSS can separate all signals within about 0.56 seconds when there are fewer than nine signage signals.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제16권3호
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• pp.255-262
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• 2006

Frequency spectrum using the conventional Fourier analysis gives adequate information about the dynamic characteristics of the slider air bearing for the linear and stationary cases. The intermittent contacts for the extremely low flying height, however, generate nonlinear and nonstationary vibration at the instant of contact. Nonlinear dynamic model should be developed to simulate the impulse response of the air bearing during slider-disk contact. Time-frequency analysis is widely used to investigate the nonstationary signal. Several time-frequency analysis methods are employed and compared for the slider vibration signal caused by the impact against an artificially induced scratch on the disk. The representative Wigner-Ville distribution leads to the severe interference problem by cross terms even though it gives good resolution both in time and frequency. The smoothing process improves the interference problem at the expense of resolution. In order to get the results with good resolution and little interference, the reassignment method is proposed. Among others the reassigned Gabor spectrogram shows the best resolution and readability with negligible interference.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.162-162
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• 2011

표면파 속도 측정은 근래 토목분야에서는 비파괴 지반조사기법으로 활용되고 있다. 최근에는 디지털 신호처리기술의 발달과 함께, 더욱 정확해진 자료분석 알고리즘을 통하여 표면파 탐사관련 기술이 향상되어 3차원의 공간연속적인 시험이 가능해졌다. 본 연구는 표면파의 분산 특성을 이용하여 콘크리트 구조물의 깊이별 강성평가를 하는 SASW(Spectral Analysis of Surface Waves)기법과 STFT(Short time Fourier Transform)과 HWT(Harmonic Wavelet Transform)를 이용한 주파수영역에서의 공진주파수를 통한 부재평가 기법인 IE(Impact Echo)기법을 이용하여 대상부재의 강도평가를 수행하기 위한 시제품 개발을 수행하였다. 시제품은 메인프레임과 2개의 센서로 이루어져 측정을 수행하며 측정장치와 DAQ장치 및 S/W로 구성되어 있다. 메인프레임의 진동특성영향을 제거하기 위하여 2개의 센서는 프레임과 띄움구조로 설계하였고 센싱하는 위치는 대상 재료의 밀착되어 계측할 수 있도록 설계하였다. 탄성파를 계측하여 대상 재료의 깊이별 측정된 표면파의 속도를 계측하며 개발된 시제품의 구조물별 적용성 평가를 위한 실험을 수행하였고 평균 표면파 속도를 통해 추정한 콘크리트 두께와 결함 및 강도 추정의 적용성을 평가하였다. 시제품을 이용해 시험콘크리트 표면파를 측정한 결과 SASW기법을 이용하여 깊이에 대한 위상속도 분포와 IE기법의 결과로 개발된 시제품의 합리적 적용성이 평가되었다. 그러나 재료의 강도추정에 있어서는 각각 알고리즘의 주파수분석 요소들에 의해 변동되는 경향을 보여 추후 많은 테스트를 통해 속도-강도 추정의 회귀곡선식을 S/W에 탑재시키고 다양한 방법으로 조합하는 알고리즘으로 신뢰성있는 강도추정을 위한 알고리즘을 개발하여야 한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
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• pp.742-746
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• 2008

With the trend of factory automation, nowadays, much industrial machinery tends to be put into 24-hours operation a day. However, these trends in industrial equipments also increase the possibility of various mechanical problems and bring about innumerable maintenance cost. There is a strong need of the condition monitoring and diagnosis for industrial equipment, especially rotating machinery, since they are connected not only to the reduction in the maintenance costs but also connected to the enhancement of production efficiency. Generally, to evaluate the operating conditions in the machinery in the industrial field, various physical properties are monitored. Among them, vibration and Noise signals are the mist important indicator and it is effectively used in many diagnosis systems for machinery. Much previous research is based in the FFT (Fast Fourier Transform) method. The spectral analysis is assumed that the signal is stationary. However, almost random signals are non-stationary. The wavelet transform has been recognized an efficient Method. Most interesting sounds have time-varying features. Signal processing techniques for the analysis of transient sound have been not clearly given yet.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제17권1E호
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• pp.54-65
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• 1998

This study attempts to test the classifying performance of a neural network and thereby examine its applicability to the signals distorted in a shallow water environment. Linear frequency modulated(LFM) signals are simulated by using an acoustic model and also measured through sea experiment. The network is constructed to have three layers and trained on both data sets. To get normalized power spectra as feature vectors, the study considers the three transforms : shot-time Fourier transform (STFT), wavelet transform (WT) and pseudo Wigner-Ville distribution (PWVD). After trained on the simulated signals over water depth, the network gives over 95% performance with the signal to noise ratio (SNR) being up to-10 dB. Among the transforms, the PWVD presents the best performance particularly in a highly noisy condition. The network performs worse with the summer sound speed profile than with the winter profile. It is also expected to present much different performance by the variation of bottom property. When the network is trained on the measured signals, it gives a little better results than that trained on the simulated data. In conclusion, the simulated signals are successfully applied to training a network, and the trained network performs well in classifying the signals distorted by a surrounding environment and corrupted by noise.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제10권2호
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• pp.105-118
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• 2008

숏크리트는 터널에서 사용되는 중요한 지보재이다. 숏크리트와 암반의 접착상태는 터널의 안정성 및 사용성에 큰 영향을 끼치는 중요한 평가 요소이다. NATM공법을 이용한 터널 굴착시 굴착면 빛 벤치부에서 발파에 의해 숏크리트가 부착력을 잃고 암반으로부터 탈락되거나 공동이 형성되는 경우 숏크리트 자체의 파괴뿐만 아니라 터널의 전체적인 안정에도 악영향을 미친다. 숏크리트의 접착상태는 완전 접착, 접착력 상실, 그리고 공동으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 비파괴 시험인 충격반향기법(Impact-Echo)을 이용하여 숏크기트와 암반의 접착상태를 평가하고자 하였다. 범용 유한요소 해석 프로그램인 ABAQUS를 이용하여 충격반향시험에 대한 수치해석을 수행하였다. 수치해석으로부터 획득된 신호를 시간영역, 주파수 영역 및 시간-주파수 영역에서 각각 해석하여 숏크리트와 암반의 접착상태에 따른 신호특성을 분석하였다. 분석결과 능동적 신호 처리 기법인 Short-Time Fourier Transform(STFT)을 이용하여 숏크리트 배면의 접착상태를 효과적으로 예측할 수 있었다. 숏크리트 배면의 접착상태가 불량할수록 시간영역 신호의 최대 진폭 이후 첫 진폭이 커지며, 주파수 영역에서 최대 에너지가 커진다. 또한 뚜렷한 공진 주파수가 나타나므로 숏크리트의 두께의 역산이 가능해진다. 시간-주파수 영역에서 윤곽선은 시간축에 평행한 형상을 나타낸다. 또한 완전 접착조건에서 지반 종류에 따른 신호특성도 분석하였다. 지반조건이 불량할수록 시간-주파수 영역에서 시간축과 평행한 윤곽선의 길이가 길어지며 그 주파수 대역은 10 kHz 이하의 저주파수 영역에서 나타난다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.53-62
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• 2017

본 논문에서는 균형평가도구 중 임상에서 가장 많이 사용되는 BBS(Berg Balance Scale)를 머신러닝 기법을 이용하여 점수 분류 정확도를 제시한다. 데이터취득은 Noraxon 시스템을 이용하여, 신체 8군데(왼쪽 오른쪽 발목, 왼쪽 오른쪽 엉덩이 위, 왼쪽 오른쪽 손목, 등(Back), 이마)에 관성센서를 부착하였다. 관성센서의 3축 가속도데이터를 기반으로 특징벡터 STFT(Short Time Fourier Transform), SAM(Signal Area Magnitude)를 추출하였다. 그 다음, BBS의 항목을 동작특성에 따라 정적인 동작(static movement)과 동적인 동작(dynamic movement)으로 나누었고, BBS의 각 항목에 대하여 점수에 영향이 있는 센서부착위치에 따라 특징벡터를 선별하였다. BBS의 항목마다 선별된 특징벡터는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류하였다. 실험대상자 40명에 대한 정확도 산출결과, 1번순으로 차례대로 55.5%, 72.2%, 87.5%, 50%, 35.1%, 62.5%, 43.3%, 58.6%, 60.7%, 33.3%, 44.8%, 89.2%, 51.8%, 85.1%의 분류 정확도를 확인하였다.

• Composites Research
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• 제16권1호
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• pp.26-33
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• 2003

열-음향방출(thermo-acoustic emission)기법을 이용함으로써, 직교형 복합재료적층판의 저온냉각 시에 형성되는 미세손상을 검출하고 평가하여 그 유효성을 검토하였다. 액체질소에 의한 저온냉각($-191^{\circ}C$)으로 생성된 미세손상은 가열-냉각 열부하사이클 시에 발생하는 음향방출(AE)거동의 해석을 통해 평가되었다. 저온냉각에 따른 섬유파단과 모재파손은 초음파 C스캔, 광학현미경, 주사형 전자현미경을 통해 관찰되었으며, 이들 미세파손 모드는 AE신호의 퓨리에 변환(FFT)처리해석, 단시간 퓨리에 변환(STFT)처리해석으로 분류되는 3종류의 서로 다른 특징을 갖는 AE신호로 검출될 수 있었다. 이들 AE신호특성을 시간 단계별로 검출하여 저온냉각시에 형성되는 복합재료 미세파괴의 과정을 실시간으로 평가할 수 있었으며, 또한 열부하 사이클시의 AE신호해석을 통해서 저온 냉각으로 생성된 미세파손의 정도를 추정할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.805-810
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• 2019

본 연구에서는 multitaper 기반의 스펙트럼 추정기법과 상태-공간 모델링 기반의 변수 추정 기법을 통합한 시간-주파수 분석 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 시간-주파수 분석에는 불확실성 원리에 의해 시간 해상도와 주파수 해상도 사이에 트레이드오프 문제가 발생한다. 트레이드오프 문제를 최적화하기 위해서 short-time Fourier transform(STFT)와 wavelet 기반의 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문의 저자는 다른 대안으로 상태-공간 프레임워크를 기반으로 한 새로운 multitaper 스펙트럼 추정 방법을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 스펙트럼이 시간에 따라 변하지 않는 경우에 잘 동작하지만, dynamic하게 변할 경우 제대로 추정하지 못하는 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서는 상태-공간 모델에 사용되는 상태 노이즈와 관찰 노이즈를 주기적으로 업데이트 하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 제안 알고리즘을 시뮬레이션 데이터를 사용하여 테스트 하였고, 시간에 따라 변하는 스펙트럼에 대해서도 잘 동작하는 것을 확인하였다.