• 한국음향학회지
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• 제31권8호
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• pp.532-541
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• 2012

수중 과도 신호는 주변 소음과는 구별된다. 과도 신호는 음향학적 특색에 따라 특징들이 다양하기 때문에 데이터베이스화가 요구된다. 이에 본 논문에서는 해양에서 국지적이고 일시적으로 존재하는 과도 신호를 추출하기위해 사운드 마스크 필터링 방법을 활용하였다. 표준 신호를 선택하여 원 음원과의 상호상관관계를 구하였다. 상호상관신호의 포락선에서 최대우도법에 의해 결정된 역치를 사용하여 과도 신호를 위한 사운드 마스크 필터를 구하였다. 사운드 마스크 필터를 활용하여, 수중 소음원에서 바다메기의 과도 신호를 추출하였다. 유사하게, 원 음원에 인위적으로 인공 신호를 추가한 신호에서 동일한 방식으로 바다메기와 인공 신호를 과도 신호로서 추출하였다. 또한 표준신호에 따라서 다르게 추출된 과도신호의 비교를 통해 표준신호 선택의 중요함을 제시하였다. 본 논문에서 제안된 사운드 마스크 필터링 방법은 해양 주변 소음원에서 과도 신호의 데이터베이스 구축에 활용될 수 있고, 특히, 임의의 신호에서 원하는 신호를 추출하는 데에 활용 가능성이 있다.

• 한국해양공학회지
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• 제26권4호
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• pp.57-63
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• 2012

In this paper, a Bayesian classifier based on PCA (principle component analysis) is proposed to classify underwater transient signals using $16^{th}$ order LPC (linear predictive coding) coefficients as feature vector. The proposed classifier is composed of two steps. The mechanical signals were separated from biological signals in the first step, and then each type of the mechanical signal was recognized in the second step. Three biological transient signals and two mechanical signals were used to conduct experiments. The classification ratios for the feature vectors of biological signals and mechanical signals were 94.75% and 97.23%, respectively, when all 16 order LPC vector were used. In order to determine the effect of underwater noise on the classification performance, underwater ambient noise was added to the test signals and the classification ratio according to SNR (signal-to-noise ratio) was compared by changing dimension of feature vector using PCA. The classification ratios of the biological and mechanical signals under ocean ambient noise at 10dB SNR, were 0.51% and 100% respectively. However, the ratios were changed to 53.07% and 83.14% when the dimension of feature vector was converted to three by applying PCA. For correct, classification, it is required SNR over 10 dB for three dimension feature vector and over 30dB SNR for seven dimension feature vector under ocean ambient noise environment.

• 한국해양공학회지
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• 제28권6호
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• pp.552-559
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• 2014

In general, the number of underwater transient signals is very limited for research on automatic recognition. Data-dependent feature extraction is one of the most effective methods in this case. Therefore, we suggest WPCC (Wavelet packet ceptsral coefficient) as a feature extraction method. A wavelet packet best tree for each data set is formed using an entropy-based cost function. Then, every terminal node of the best trees is counted to build a common wavelet best tree. It corresponds to flexible and non-uniform filter bank reflecting characteristics for the data set. A GMM (Gaussian mixture model) is used to classify five classes of underwater transient data sets. The error rate of the WPCC is compared using MFCC (Mel-frequency ceptsral coefficients). The error rates of WPCC-db20, db40, and MFCC are 0.4%, 0%, and 0.4%, respectively, when the training data consist of six out of the nine pieces of data in each class. However, WPCC-db20 and db40 show rates of 2.98% and 1.20%, respectively, while MFCC shows a rate of 7.14% when the training data consists of only three pieces. This shows that WPCC is less sensitive to the number of training data pieces than MFCC. Thus, it could be a more appropriate method for underwater transient recognition. These results may be helpful to develop an automatic recognition system for an underwater transient signal.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.291-298
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• 2016

본 논문에서는 전자파적합성 국제 규격인 IEC 61000-4-4에서 규정하고 있는 전기적으로 빠른 과도현상/버스트(EFT/Burst) 신호가 전원선을 따라 시험대상품에 인가될 때, 인가신호에 기인하여 방사되는 불요전자파와 그 신호가 피시험품에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 먼저 국제규격에 규정된 시험 배치방법에 따라 시험 샘플을 설치하고, 검증된 EFT/Burst 발생기로 1분 동안 +4 kV의 규정된 신호를 길이 1 m인 전원선을 통해 시험 샘플에 인가하였다. 그 결과, 전원선을 통해 인가되는 전도성 EFT/Burst 내성 신호 외 버스트 발생기 및 전원선에서 직접 공기 중으로 방출되는 방사성 신호(EFT/Burst 노이즈)가 검출되었고, 국제 공인시험 규격으로 이 신호를 측정한 결과, 규제 레벨보다 30 dB 이상 높았다. 또한, EFT/Burst 방사성 신호의 최대 방사 지점과 시험품의 이격 거리에 따른 전계강도를 측정한 결과, 방사내성 국제 규격치보다 최대 23 V/m 이상 강한 전계강도가 검출되었다. 이는 EFT/Burst 방사성 노이즈가 직접적으로 제품에 인가되어 오동작을 유발할 가능성이 대단히 높으므로 대책이 요구됨을 확인하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.175-181
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• 2020

For the success of a structural integrity management, it is essential to acquire structural response data at some critical locations with limited number of sensors. In this study, the structural response of numerical model was estimated by data fusion approach based on the Kalman filter known as stochastic recursive filter. Firstly, transient direct analysis was conducted to calculate the acceleration and strain of the numerical standing beam model, then the noise signals were mixed to generate the numerical measurement signals. The acceleration measurement signal was provided to the Kalman filter as an information on the external load, and the displacement measurement, which was transformed from the strain measurement by using strain-displacement conversion relationship, was provided into the Kalman filter as an observation information. Finally, the Kalman filter estimated the displacement by combining both displacements calculated from each numerically measured signal, then the estimated results were compared with the results of the transient direct analysis.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권3호
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• pp.229-234
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• 2021

In this paper, a study was conducted on the power amplifier control required to design an eLoran transmitter system using a low-height antenna. The eLoran transmitter developed during the eLoran technology development project conducted in Korea used a small 35 m antenna due to the difficulty of securing a site for antenna installation. This antenna height is very low compared to the height of 750 m which is required for eLoran 100 kHz signal transmission without any radiation loss. In the case of using such a small antenna, not only the radiation efficiency of the transmission is lowered, but also the power module control must be performed more precisely in order to transmit the eLoran standard signal. The equivalent RLC circuit of the transmitter system was implemented and transient analysis was conducted to derive the input required voltage for satisfying the output requirement. The voltage waveform was also generated by the RLC circuit analysis to generate the eLoran signal. Furthermore, we suggest power width modulation method to control eLoran power amplifier module more sophisticatedly.

• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.209-220
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• 2014

본 논문에서는 천해 배경잡음 환경에서 과도신호 분류에 적합한 특징 선택을 위해 특징의 변별력을 분석하였다. 과도신호 분류는 해양환경 특성상 낮은 신호대잡음비(SNR)를 가지므로 잡음변화에 강인한 특징이 요구된다. 천해 배경잡음을 모델링하기 위해 이론적인 잡음 모델과 Wenz의 천해 관측 자료 그리고 Yule walker 필터를 이용하였다. 과도신호의 SNR에 따른 각 특징의 변별력은 Fisher score를 이용하여 분석하였다. 변별력이 높은 특징을 선택하여 24 클래스의 과도신호원에 대한 분류정확도를 분석한 결과 잡음이 없는 환경에서 선택된 특징에서 상대적으로 높은 분류정확도를 보였다. 이러한 결과를 토대로 최종적으로 선택된 특징은 전체 28가지 특징 중 16가지 특징이 선택되었다. 다중 클래스 SVM분류기를 이용하여 선택된 특징의 인식률 분석결과 과도신호의 SNR 20dB 환경에서 약92%의 분류정확도를 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.201-208
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• 2014

본 논문은 DTW 결과를 이용하여 분류기 구조를 설계하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다수 클래스의 데이터를 분류하기 위한 SVM 기반 이진트리 구조를 설계하는데 있어 DTW 결과를 이용한다. 각 클래스에 대한 데이터를 DTW의 입력으로 하여 얻어진 결과행렬의 열의 합을 이용하여 계산된 임계치를 기준으로 SVM 기반 이진트리 구조(SVM-BTA)를 설계한다. 제안된 알고리즘의 성능 비교를 위해 데이터베이스와 k-means 알고리즘을 이용한 이진트리 구조의 분류 결과를 비교한다. 분류에 사용된 데이터는 수중과도소음 데이터베이스의 18개 클래스 333개의 데이터이다. 제안된 분류기는 데이터베이스의 체계를 이용한 분류기에 비해 분류성능이 향상되었고, k-means 알고리즘을 이용한 분류기에 비해 비 생물소음의 검출 확률이 향상되었다. 제안된 SVM-BTA는 생물 소음(BO) 68.77%, 기계 소음인 체인(CHAN) 92.86%, 그 외의 기계 소음 및 음향학적 소음, 기타소음의 6종은 100%로 분류한다.