• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.429-434
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• 2012

본 논문에서는 사지가 마비되어 신체를 움직이지 못하지만 뇌의 기능은 정상적인 대 마비 환자들을 위한, 생각만으로 외부의 장치를 제어할 수 있도록 하는 BCI(Brain-Computer Interface) 시스템 제어기술을 연구하였다. 사지를 움직이는 상상을 할 경우, 뇌의 운동 감각 피질 영역에서 발생하는 뮤리듬(${\mu}8$-12Hz)에서 증가되는 신호의 패턴인 Event-Related Synchronization (ERS)를 Short-Time Fourier Transform (STFT)과 Particle Swarm Optimization (PSO)를 이용하여 검출 하는 방법을 시도 하였다. ERS는 사람마다 다른 주파수 영역에서 발생하며, 본 논문에서는 ERS가 가장 많이 발현되고 전압이 큰 주파수를 검출하기 위해 8-12Hz 주파수영역의 EEG평균에서 PSO를 이용하여 가장 큰 진폭을 가지는 주파수를 확인 한 후, 해당 주파수를 사용하여 C3, C4채널에서 동작 상상 시 나타나는 ERS의 특징을 PSO를 이용하여 찾는 것이며. 개개인 마다 다른 주파수 영역에서 나타나는 ERS의 특징을 가장 많이 발현되는 주파수영역으로 고정하여 움직임 분석을 시도 하였다. 실험 결과에 사용된 data는 BCI competition IV data set의 실험자 b data를 사용 하였고, 하나의 주파수 대역만을 사용한 결과 왼손 40%, 오른손 38% 검출 정확도를 보였다.

• Composites Research
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• 제16권3호
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• pp.58-67
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• 2003

본 연구에서는 구조의 건전성을 실시간으로 모니터링하기 위해 변형률 및 파손을 동시에 감지할 수 있는 두 가지 형태의 광섬유 센서 시스템을 제안하였다. 구성된 광섬유 센서 시스템은 파손신호 취득에 사용되는 단파장 광원의 형태에 따라 EDFA에 FBG 사용한 것과 Fabry-Perot 필터를 사용한 것으로 나뉘며 EFPI센서를 통해 복합재 시편의 인장실험을 모니터링 하는데 적용되었다. 먼저, 복합재의 초기파손모드에 해당하는 모재균열 신호의 특징을 알기 위해 압전세라믹 센서를 이용하여 시편의 두께와 폭의 변화에 따른 신호특성을 파악하였다. 정량적 파손신호의 특성 분석을 위해 STFT와 Wavelet Transform과 같은 시간 주파수 변환방법을 사용하였으며, 시편의 형상변화에 따라 모재균열 신호의 주파수영역 특성이 변화함을 확인하였다 광섬유 센서로 취득 된 파손신호 및 변형률 측정값을 각각 압전세라믹 센서와 변형률게이지의 결과 값과 서로 비교하였다. 광섬유 센서 시스템들을 이용한 장시간동안의 인장실험 결과 변형률의 값은 변형률게이지의 측정값과 잘 일치하였으며 파손감지 시스템 또한 미세한 파손신호까지 민감하게 감지해 낼 수 있음을 알 수 있었다.

• Composites Research
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• 제13권1호
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• pp.40-49
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• 2000

저속 충격과 같은 충격 하중은 복합재 구조물에 중요한 손상의 요인이 되며, 충격에 의해 발생한 층간분리와 같은 손상은 쉽게 검출하기 힘들며 구조물의 큰 위험 요인이 될 수 있다. 본 연구에서 이러한 충격 하중을 계속적으로 감시할 수 있는 스마트 복합재 구조물의 충격 모니터링 시스템 개발의 기초 연구를 수행하였다. 충격 모니터링이란 충격이 발생하였을 때 충격 하중이 발생한 위치를 검출하고, 충격에 의하여 구조물에 손상이 발생하였는지 판단하고, 발생하였다면 어느 정도의 손상인지를 평가할 수 있는 시스템을 말한다. 본 연구에서는 이 시스템의 첫 단계인 복합적층 평판에 대한 충격 위치 검출 연구에 이어서 두 번째 단계로 충격 손상의 발생 여부를 실시간으로 검사할 수 있는 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 충격에 의한 PZT 신호를 시간-주파수 해석 방법인 웨이블릿 변환을 이용하여 손상 모니터링 하는 연구를 수행하였다.

• 한국복합재료학회:학술대회논문집
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• 한국복합재료학회 2002년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.39-43
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• 2002

As the concept of the smart structure, monitoring of acoustic emission (AE) can be applied to inspect the fracture of the entire structure in operating condition using built-in sensors. The objective of this study is to find the characteristics of matrix crack signals in composites due to the different specimen shapes. To detect matrix crack signals, we performed tensile tests by changing the thickness, width and length of the specimen. For the quantitative evaluation, time frequency analysis such as short-time Fourier transform (STFT) was used to characterize the matrix crack signals from PZT sensor. The experimental result shows the distinctive signal features in frequency domain due to the different specimen shapes.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.113-116
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• 1999

신호 대 잡음비가 낮은 환경에서 센서 어레이에 입사된 입력 신호 사이의 지연시간 추정(Time Delay Estimation, 이하 TDE)은 높은 분해능이 요구된다. 본 연구에서는 높은 분해능의 TDE를 구하기 위해 상호상관함수(Cross-Correlation)에 평균 차 함수(Average Magnitude Difference function, AMDF)의 역수를 가중한 MCC (Modified Cross-Correlation)알고리즘을 제안한다. 모의신호를 사용한 수치 시뮬레이션 실험으로 종래의 AMDF, Cross-Correlation 알고리즘과 본 연구에서 제안한 MCC 알고리즘의 분해능을 비교 분석하였다 각 알고리즘의 TDE 결과에 대해 STFT(Short Time fourier Transform)에 의한 시간 주파수 해석을 한 결과 MCC알고리즘을 사용하여 TDE 분해능이 향상되었음을 보고한다.

• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.243-245
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• 2005

Condition monitoring is desirable for increasing machinery availability, reducing consequential damage, and improving operational efficiency. In this paper, a model-based method using neural network modeling of induction noter in vibration spectra is proposed for machine fault detection and diagnosis. The short-time Fourier transform (STFT) is used to process the quasi-steady vibration signals to continuous spectra so that the neural network model can be trained with vibration spectra. And the faults are detected from changes in the expectation of vibration spectra modeling error. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through experimental results.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제20권7호
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• pp.929-940
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• 2006

Early detection and diagnosis of incipient induction machine faults increases machinery availability, reduces consequential damage, and improves operational efficiency. However, fault detection using analytical methods is not always possible because it requires perfect knowledge of a process model. This paper proposes a neural network based expert system for diagnosing problems with induction motors using vibration analysis. The short-time Fourier transform (STFT) is used to process the quasi-steady vibration signals, and the neural network is trained and tested using the vibration spectra. The efficiency of the developed neural network expert system is evaluated. The results show that a neural network expert system can be developed based on vibration measurements acquired on-line from the machine.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제25권11호
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• pp.723-730
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• 2015

This paper investigated the noise generation mechanism of a rotary compressor using experimental method. The measurement was carried out for primary parameters which influence noise characteristics. By using STFT(short time Fourier transform), noise sources of a rotary compressor were identified and vibrating modes that increase the noise are verified. Also, it was studied that the correlation between operating speed and noise. Main factors that affect the variation of noise level were considered by the comparison of the experimental results. In addition, a dynamic characteristic of crank shaft was studied and the critical speed was analyzed.

• 비파괴검사학회지
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• 제25권6호
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• pp.451-458
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• 2005

The effects of fiber orientation on acoustic emission(AE) characteristics have been studied for various composite laminates. Reflection and transmission optical microscopy were used to investigate the damage zone of specimens. AE signals were classified through short time Fourier transform(STFT) as different types: AE signals with a high intensity and high frequency band were due to fiber fracture, while weak AE signals with a low frequency band were due to matrix cracking and/or interfacial cracking. Characteristic feature in the rate of hit-events having high amplitudes showed a procedure of fiber breakages, which expressed the characteristic fracture processes of notched fiber-reinforced plastics with different fiber orientations. As a consequence, the behavior of fracture in the continuous composite laminates could be monitored through nondestructive evaluation(NDE) using the AE technique.