• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.313-316
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• 2022

In this paper, we implement a system that detects abnormalities in the charging data transmitted from the charger during the charging process of electric vehicles and controls them remotely. Using classification algorithms such as logistic regression, KNN, SVM, and decision trees, to do this, an analysis model is created that judges the data received from the charger as normal and abnormal. In addition, a model is created to determine the cause of the abnormality using the existing charging data based on the analysis of the type of charger abnormality. Finally, it is solved using unsupervised learning method to find new patterns of abnormal data.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.723-732
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• 2016

This paper proposes an approach to fused navigation of an unmanned surface vehicle(USV) and to detection of the outlier or interference of global positioning system(GPS). The method fuses available sensor measurements through extended Kalman filter(EKF) to find the location and attitude of the USV. The method uses error covariance of EKF for detection of GPS outlier or interference. When outlier or interference of the GPS is detected, the method excludes GPS data from navigation process. The measurements to be fused for the navigation are GPS, acceleration, angular rate, magnetic field, linear velocity, range and bearing to acoustic beacons. The method is tested through simulated data and measurement data produced through ground navigation. The results show that the method detects GPS outlier or interference as well as the GPS recovery, which frees navigation from the problem of GPS abnormality.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.1-6
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• 2021

현대사회에서는 차량을 소유하는 사람들이 증가하면서 교통문제가 발생하고 있다. 특히 고속도로 교통사고 문제는 발생률이 낮지만 치사율은 높다. 따라서 차량의 이상을 탐지하는 기술이 연구되고 있다. 이 중에는 딥러닝을 이용한 차량 이상탐지 기술이 있다. 이는 사고 및 엔진고장으로 인한 정차차량 등의 차량 이상을 탐지한다. 그러나 도로에서 이상이 발생할 경우 운전자의 위치를 파악할 수 있어야 빠른 대처가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 도로 CCTV 데이터를 활용한 딥러닝 기반 차량 이상 감지 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 도로 CCTV 데이터를 전처리한다. 전처리는 배경 추출 알고리즘인 MOG2를 이용하여 배경과 전경을 분리한다. 전경은 변위가 존재하는 차량을 의미하며 도로 위에서 이상이 존재하는 차는 변위가 없어 배경으로 판단된다. 배경이 추출된 이미지는 이상을 탐지하기 위해 YOLOv4를 이용하여 객체를 탐지한다. 해당 차량은 이상이 있음으로 판단한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.141-146
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• 2015

다양하게 복합된 소리 및 음성신호를 FPGA의 마이크로 입력받아서 신호를 분류하고 분석하여 이상 신호를 감지할 수 있는 많은 시스템이 있으나, 효율적이며 효과적으로 이상 신호를 감지하는 시스템을 구현하는데 있어서는 많은 문제점들을 가지고 있다. 따라서 이 문제를 해결하고 감지율을 높이기 위하여 본 연구에서 제안된 방법에서는 소리 신호가 입력되는 마이크 센서를 사용하여 FIFO(First-in First-out) 구조에 적용하고, 통계학적으로 분산과 변동계수를 적용한 알고리즘을 기반으로 이상 신호를 효과적으로 분류하고, 효율적으로 감지 여부를 출력하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 알고리즘을 적용한 시스템을 통하여 100회 이상의 실험을 반복한 결과 96.3%의 감지율을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.266-274
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• 2003

본 논문은 비정상 상태 탐지 문제를 위한 점증적 서포트 벡터 학습을 다룬다. 비정상상태 탐지를 위한 서포트 벡터 학습 중 가장 잘 알려진 기법 중 하나는 SVDD(support vector data description)인데, 이 기법은 정상적인 데이터의 집합을 모든 가능한 비정상 개체로부터 구분하기 위하여 커널 특징공간(kernel feature space) 위에서 정의되는 볼(ball)을 이용하는 전략을 추구한다. 본 논문의 주된 관심사는 최적해와 점증적으로 주어지는 학습 데이터의 상관관계를 이용하는 방향으로 SVDD 기법을 수정하는 것이다. 본 논문에서는, 기존의 SVDD 기법을 상세히 복습한 후에, 라그랑제 쌍대 문제(Largrange dual problem)에 관한 관찰을 바탕으로 최적 해를 찾기 위한 점증적 풀이 기법을 제시한다. 그리고, 제시된 점증적 방법론의 적용 가능성이 예제를 통하여 보여진다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권5호
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• pp.25-30
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• 2011

본 논문은 교통 감시를 수행하는 고정 카메라에서, 움직이는 물체들의 궤적을 사용자가 입력한 사용자 지정 경로를 바탕으로 그 정상/비정상성을 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 경로 정보를 미리 정해진 규칙에 따라 각각의 이동 물체에 대한 비정상성(abnormality)을 계산하고 이를 임계값(Threshold)과 비교하여 비정상 행위를 판별해낸다. 사용자의 경로 정보 입력 기능을 이용하기 때문에 기존의 방법들에서 사용한, 계산량과 시간 소모가 크며 학습 데이터에 의해 그 성능이 크게 영향을 받는 정상 행위 (normal behavior) 모델링 단계를 배제하여 보다 빠르고 정확한 판별 결과를 제공한다. 뿐만 아니라 단순히 지정된 규칙만을 이용하지 않고 주어진 환경에 따라 규칙을 변형 적용하여 보다 강인한 판별 결과를 제공한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법이 각종 교통 상황에서 발생하는 불법 및 비정상 교통 행위를 강인하게 판별해 냄을 보여준다.

• KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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• 제5B권2호
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• pp.103-110
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• 2005

Broken rotor bars in induction motors can be detected by monitoring any abnormality of the spectrum amplitudes at certain frequencies in the motor current spectrum. Broken rotor bar fault detection schemes should rely on multiple signatures in order to overcome or reduce the effect of any misinterpretation of the signatures that are obscured by factors such as measurement noises and different load conditions. Multiple Discriminant Analysis (MDA) and Artificial Neural Networks (ANN) provide appropriate environments to develop such fault detection schemes because of their multi-input processing capabilities. This paper describes two fault detection schemes for broken rotor bar fault detection with multiple signature processing, and demonstrates that multiple signature processing is more efficient than single signature processing.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제3권2호
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• pp.35-42
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• 2016

Electrocardiogram (ECG) signal gives a clear indication whether the heart is at a healthy status or not as the early notification of a cardiac problem in the heart could save the patient's life. Several methods were launched to clarify how to diagnose the abnormality over the ECG signal waves. However, some of them face the problem of lack of accuracy at diagnosis phase of their work. In this research, we present an accurate and successive method for the diagnosis of abnormality through Discrete Wavelet Transform (DWT), QRS complex detection and Support Vector Machines (SVM) classification with overall accuracy rate 95.26%. DWT Refers to sampling any kind of discrete wavelet transform, while SVM is known as a model with related learning algorithm, which is based on supervised learning that perform regression analysis and classification over the data sample. We have tested the ECG signals for 10 patients from different file formats collected from PhysioNet database to observe accuracy level for each patient who needs ECG data to be processed. The results will be presented, in terms of accuracy that ranged from 92.1% to 97.6% and diagnosis status that is classified as either normal or abnormal factors.

• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• 제13권2호
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• pp.161-174
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• 1986

A chromosomal study was performed in a total of 162 urological patients during past 2$2{\frac{1}{2}}$ years (Feb. 1984 - Aug. 1986). Of these 78(48%) patients had abnormal chromosome complements. Among all patients with chromosome abnormalities, 88% (69/78) had aberrations of chromosome number, 8% (6/78) had aberrations of chromosome structure and 4% (3/78) had aberrations of both. 90% (65/72) of numerical abnormality was Klinefelter's syndrome and the structural abnormality rate (5.6%, 9/162) was less than that (6.99%) of general population. The chromosomal study was mandatory for the detection of intersex in small testes or hypospadias with cryptorchism or clitoromegaly or bilateral cryptorchism. But unilateral cryptochism or hypospadias with normal scrotal testes was not thought to be indication of the chromosomal study if the external genitalia are otherwise quite normal.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.29-37
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• 2002

본 논문에서는 전자파 측정기법을 이용하여 부분방전 발생 전·후에 검출된 신호를 분석하여 폐쇄 배전반의 이상 징후를 상시 감시할 수 있는 사고 예방진단기법을 제시하였다. 폐쇄 배전반의 정상 및 이상상태 판단을 위해 배전반 내부 및 외부에 헬리컬 안테나를 설치하여 이들 안테나에서 검출된 부분방전 발생 전·후의 신호를 주파수 스펙트럼 분석을 통해 크기를 비교 분석하였다. 본 논문에서는 부분방전 발생 전·후에 폐쇄 배전반 내부 및 외부에 설치된 안테나에서 검출된 신호들을 이용하여 정상상태 및 이상상태를 판별하는 방법을 적용하여 좋은 결과를 얻었으며, 향후 폐쇄 배전반의 절연 상태 감시 및 사고예방에 효율적으로 적용할 수 있으리라 기대된다.