• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• 제3A권4호
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• pp.214-221
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• 2003

In view of the fact that gas insulated switchgear (GIS) is an important piece of equipment in a substation, it is highly desirable to continuously monitor the state of equipment by measuring the partial discharge (PD) activity in a GIS, as PD is a symptom of an insulation weakness/breakdown. However, since the PD signal is relatively weak and the external noise makes detection of the PD signal difficult, it therefore requires careful attention in its detection. In this paper, the algorithm for detection of PD in the GIS using the wavelet transform (WT) is proposed. The WT provides a direct quantitative measure of the spectral content and dynamic spectrum in the time-frequency domain. The most appropriate mother wavelet for this application is the Daubechies 4 (db4) wavelet. 'db4', the most commonly applied mother wavelet in the power quality analysis, is very well suited to detecting high frequency signals of very short duration, such as those associated with the PD phenomenon. The proposed algorithm is based on utilizing the absolute sum value of coefficients, which are a combination of D1 (Detail 1) and D2 (Detail 2) in multiresolution signal decomposition (MSD) based on WT after noise elimination and normalization.

• 천문학회보
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• 제36권2호
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• pp.53.1-53.1
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• 2011

We analyze the halo and galaxy catalogs from the Millennium simulations at redshifts z=0, 0.5, 1 to determine the alignment profiles of cluster galaxies in terms of the matter density correlation coefficient and discuss a cosmological implication our result has for breaking parameter degeneracies. For each selected cluster, we measure the alignment between the major axes of the pseudo inertia tensors from all satellites within cluster's virial radius and from only those satellites within some smaller radius. Then we average the measured values over the similar-mass sample to determine the cluster galaxy alignment profile as a function of top-hat scale difference at each redshift. It is shown that the alignment profile of cluster galaxies is well approximated by a power-law of the nonlinear density correlation coefficient that is independent of the power spectrum normalization and bias factor. The alignment profile of cluster galaxies is found to have higher amplitude and lower power-law index when averaged over the larger-mass sample and to have rather weak redshift-dependence. This result is consistent with the picture that the satellite galaxies retain the memory of the external tidal fields right after merging and infalling into the clusters but they gradually lose the initial alignment tendency as the cluster's relaxation proceeds. Demonstrating that the nonlinear density correlation coefficient varies sensitively with the density parameter and neutrino mass fraction, we discuss a potential power of the cluster galaxy alignment profile as an independent probe of cosmology.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1324-1335
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• 1991

본 논문은 음절을 음소로 분리하고 각각의 특징을 추출하여 음소를 판별할 수 있는 패턴을 설정하는 실험에 관한 연구이다. 음소분리는 피치검출, 각 성문피크펄스의 폭, 포락실, 진폭의 바이어스, 발성시간 등의 파라메타를 적용한다. 최초의 피치는 성문펄스의 폭, 에너지, 정규화와 성문피크의 가변바이어스 등의 변화에 따라 모음 포라선의 봉우리 부분에서 검출, 이를 기준으로 전체의 피치구간을 추적한다. 모음은 포만트 패턴의 유동을 감소시키는 방법과 제2포만트만으로 모음의 판별이 가능함을 제시하며, 피치 고저에 무관한 압축파형을 추정한다. 자음은 포락실, 스펙트럼, 압추파형, 분석방법 등을 발음방법과 음소 상호 영향에서 패턴을 추출한다. 실험결과 모음음소 90%, 초성자음80%, 종성자음 60% 판별된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.2393-2399
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• 2013

본 논문에서는 특이값 분해(SVD: singular value decomposition)에 의한 기저 스펙트럼의 합성을 통해 혈소판 라만 스펙트럼에서 알츠하이머병(AD: Alzheimer's disease)을 검출하는 방법을 제안하였다. AD가 유도된 형질 전환 실험용 쥐의 혈소판에서 측정한 라만 스펙트럼은 가산 잡음과 배경 잡음의 제거와 정규화로 구성된 전처리 과정을 수행한다. 각 데이터 행렬의 열벡터는 AD와 정상(NR: normal)의 라만 스펙트럼으로 구성한다. 이 데이터 행렬을 SVD로 분해한 다음 각 행렬의 열벡터 12개를 AD와 NR의 기저 스펙트럼으로 결정한다. 분류 과정은 각 클래스의 기저 스펙트럼을 선형 합성한 스펙트럼과 분류 스펙트럼의 평균제곱근오차(root mean square error)가 최소인 클래스를 선택하는 것으로 완료된다. 278개의 혈소판 라만 스펙트럼을 사용한 실험에 따르면 제안한 방법의 평균 분류율은 약 97.6%로 주성분 분석(principle components analysis)으로 추출한 특징에 MLP(multi-layer perceptron)를 이용한 경우보다 약 6.1% 정도의 우수한 성능을 보였다. 이 결과에서 SVD에 의한 기저 스펙트럼이 혈소판 라만 스펙트럼에서 AD의 검출에 적합하게 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제7권6호
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• pp.59-70
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• 2003

한반도 남동부에서 관측된 지진기록을 이용하여 스펙트럼 감쇠상수 $\chi$와 응력강하상수를 계산하였다. 특히, 스펙트럼 감쇠상수 $\chi$는 관측소별로 부지고유의 특성을 반영하여 새로운 방법으로 계산하였다. 이 방법은 2단계의 계산과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 코다(coda)파 정규화법을 이용하여 광역적 상수인 비탄성감쇠 Q를 역산하고, 이로부터 스펙트럼의 거리종속적인 감쇠효과를 일으키는 $\chi$$_{q}$값을 계산한다. 두 번째 단계에서는 앞서 계산된 $\chi$$_{q}$값을 관측소별로 동일하게 적용하여 거리와 무관한 스펙트럼 감쇠효과인 부지고유의 $\chi$$_{s}$값을 추정한다. 관측소에 관계없이 평균적으로 계산된 $\chi$값의 진원거리(R)에 따른 경향은 0.016+0.000157R이다. 응력강하상수는 1999년 경주근방에서 세 차례 발생한 지진의 관측자료를 이용하여 조남대와 박창업 방법으로 계산하였으며, 그 결과는 92-bar이다. 이들 상수를 이용하여 추계학적 모사법으로 한반도 남동부에서 발생 가능한 강지진동의 최대지반운동과 주파수에 따른 특성을 간접적으로 추정하였다. 이러한 추계학적 모사의 결과를 바탕으로 진원거리에 따른 지진동 감쇠공식을 유도하였으며 기존의 국내연구와 비교, 분석하였다.

• 대한유전성대사질환학회지
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• 제20권1호
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• pp.14-23
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• 2020

고전적 갈락토스 혈증은 한국에서 드물게 발생하는 유전 대사 질환이다. 또한 한국인의 돌연변이 스펙트럼은 코카시안과 비코카시안의 돌연변이 스펙트럼이 다르다. 한국에서 고전적 갈락토스 혈증은 임상적으로 서방국가와 유사하지만 분자적 연구에 따르면 백인, 아프리카인, 미국인, 일본인 및 한국인에게 고유한 돌연변이가 나타났다. 고전적인 갈락토스 혈증은 신생아 스크리닝 검사로 조기 발견하여 식이요법을 할 경우 대사질환으로 인한 합병증이 예방될 수 있다고 생각되어 왔다. 한국의 고전적 갈락토스 혈증의 가장 최근의 사례에서 신생아 시기에 임상 증상이 시작되었다. 식이 치료를 통하여 합병증이 교정되어 정상화 되었다. 추가로 저자들은 25명의 고전적 갈락토스 혈증을 가진 돌연변이의 특징을 리뷰했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.5280-5287
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• 2014

본 논문에서는 라만스펙트럼의 효과적인 판별을 위해 계층 트리 구조로 클래스를 그룹화 하는 방식을 제안하였다. 실험데이터로는 28종 화학물질의 라만 스펙트럼을 준비하였고 잡음제거, 정규화 등의 전처리 수행하였다. 다음으로 사전실험을 통해 서로 간에 분류오류를 발생시키는 물질들을 그룹화 하여 계층 구조의 클래스를 구성하였고, 각각의 상위, 하위 클래스에 PCA(principal component analysis) 특징추출과 MAP(maximum a posteriori probability) 방식의 분류실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면 계층 구조의 클래스를 적용한 경우 평균 2.7개의 특징을 사용하여 분류가 100% 이루어짐을 확인할 수 있었다. 계층 구조를 적용하지 않는 기존의 방식에서 6개의 특징을 사용할 때 동일한 분류결과를 보였음을 감안해 보면, 제안한 방식이 전체 계산 복잡도의 측면에서 훨씬 뛰어남을 알 수 있다. 따라서 제안한 방식이 실제 응용에 보다 적합하다고 할 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제27권11호
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• pp.93-101
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• 2011

X-ray micro-CT를 이용한 지반재료 내부 미세구조 및 공극구조의 정밀한 이미지 처리는 종종 이미지 내에 원천적으로 포함되는 화상결함으로 인해 제약된다. 본 논문에서는 X-ray micro-CT 이미지에 가장 일반적으로 나타나는 화상결함인 패임(영상 외곽과 중심부의 명암 차이) 및 동심원상(영상 중심으로부터 방사방향으로 연속적으로 나타나는 원)을 제거할 수 있는 이미지 보정 기법을 제시한다. 결함 제거는 좌표 변환법, 정규화 및 2차원 푸리에 변환에 의한 저역 통과 필터링 기법의 순차적 적용을 통해 이루어진다. 이미지 처리 기법의 효과를 다공성 현무암의 CT 이미지에서 화상결함들을 제거하고 이진화 후 적층하여 3차원 공극 구조를 추출하는 과정을 통해 설명하였다. 패임 및 동심원상 결함을 제거한 이미지와 원본 이미지의 비교 결과 결함 제거는 대상 재료 공극률의 과대평가를 방지할 수 있으며, 따라서 화상결함의 적절한 보정은 X-ray CT의 지반재료 적용 시 필수적인 과정으로 판단된다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제38권1호
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• pp.48-54
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• 2013

Purpose: This study evaluated the feasibility of using a discrete wavelet transform (DWT) method as a preprocessing tool for visible/near-infrared spectroscopy (VIS/NIRS) with a spectroscopic transmittance dataset for predicting the internal quality of cherry tomatoes. Methods: VIS/NIRS was used to acquire transmittance spectrum data, to which a DWT was applied to generate new variables in the wavelet domain, which replaced the original spectral signal for subsequent partial least squares (PLS) regression analysis and prediction modeling. The DWT concept and its importance are described with emphasis on the properties that make the DWT a suitable transform for analyzing spectroscopic data. Results: The $R^2$ values and root mean squared errors (RMSEs) of calibration and prediction models for the firmness, sugar content, and titratable acidity of cherry tomatoes obtained by applying the DWT to a PLS regression with a set of spectra showed more enhanced results than those of each model obtained from raw data and mean normalization preprocessing through PLS regression. Conclusions: The developed DWT-incorporated PLS models using the db5 wavelet base and selected approximation coefficients indicate their feasibility as good preprocessing tools by improving the prediction of firmness and titratable acidity for cherry tomatoes with respect to $R^2$ values and RMSEs.

• 한국음향학회지
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• 제23권2호
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• pp.180-186
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• 2004

음성 신호에 존재하는 잡음은 음성 인식기의 성능을 현저하게 감소시킨다. 이것은 잡음이 훈련 조건과 인식 조건 사이의 불일치를 가져오기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 불일치를 최소화하기 위해서 통계적 특징벡터의 추출방법을 개선하기 위한 방법을 연구하였다. 밴드 SNR에 따라 잡음 스펙트럼의 차감 레벨을 조절하는 기존의 멀티 밴드 잡음 차감법 (MSS)을 개선하기 위하여 잡음 정규화 상수를 이용하여 잡음 스펙트럼의 차감 레벨을 보다 정확하게 조절하는 방법 (M-MSS)을 제시하였다. 다음으로, 기존의 통계적 특징벡터 추출방법 (SFE)에서 잡음 차감법을 파워 스펙트럼 영역에 적용함으로써 성능을 개선하였다(M-SFE). 마지막으로, 위의 두 가지 방법의 장점을 결합하기 위해서 밴드 SNR에 근거한 통계적 특징벡터 추출방법 (MMSS-MSFE)을 제안하였다. 제안된 방법들은 다양한 잡음 환경 하에서 화자독립 고립 단어 인식으로 성능을 평가하였다. 기본적인 잡음 차감법 (SS)에 비하여 M-MSS, M-SFE와 MMSS-MSFE의 평균 에러율은 각각 18.6%, 15.1%와 33.9% 감소하였다. 위의 결과로부터 제안한 방법이 잡음에 강인한 음성인식을 위해 매우 효과적임을 입증하였다.