유도 전동기는 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 정상 및 각종 비정상 상태의 유도 전동기 진동 신호에 대해 부분 자기 상관(partial autocorrelation, PARCOR) 계수, 로그 스펙트럼 파워(log spectrum powers, LSP), 캡스트럼 계수의 평균값(cepstrum coefficients mean, CCM), 멜 주파수 캡스트럼 계수(mel-frequency cepstrum coefficient, MFCC)의 네 가지 특징 벡터를 신경 회로망의 입력으로 사용하여 유도 전동기의 고장을 검출하고 분류하였다. 고장 분류를 위한 최적의 특징 벡터를 찾기 위해 추출하는 특징의 수를 2에서 20으로 바꾸어 가며 분류 성능을 평가한 결과 CCM을 제외한 나머지의 경우 5~6의 특징만으로 분류 정확도가 거의 100%에 가까운 결과를 보였다. 또한 본 논문에서는 실제 산업 현장에서 진동 신호 취득 시 포함될 수 있는 잡음을 고려하여 취득한 신호에 백색 잡음(white Gaussian noise)을 인위적으로 추가하여 실험한 결과 LSP, PARCOR, MFCC 순으로 잡음 환경에 강인한 특징 벡터임을 확인할 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.205-214
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1996
As flexible Bayesian test criteria for nested point null hypotheses of multiple regression coefficients, partial and overall Bayes factors are introduced under a class of intuitively meaningful prior. The criteria lead to a simple method for considering different prior beliefs on the subspaces that constitute a partition of the coefficient parameter space. A couple of tests are suggested based on the criteria. It is shown that they enable us to obtain pairwise comparisons of hypotheses of the partitioned subspaces. Through a Monte Carlo simulation, performance of the tests based on the criteria are compared with the usual Bayesian test (based on Bayes factor)in terms of their respective powers.
In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis aging state of transformers. For wavelet transform, Daubechies filter is used, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract feature of statistical parameters (maximum value, average value, dispersion skewness, kurtosis) about each acoustic emission signal. Also, these coefficients are used to identify normal and fault signal of internal partial discharge in transformer. As improved method for classification use neural network. Extracted statistical parameters are input into an back-propagation neural network. The number of neurons of hidden layer are obtained through Result of Cross-Validation. The network, after training, can decide whether the test signal is early aging state, alst aging state or normal state. In quantity analysis, capability of proposed method is superior to compared that of classical method.
In this paper, a watermark technique for identifying friendly and foe is proposed during communication. The speech signal is processed in several stages. First, speech signal is partitioned into small time frames and the frames are transformed into frequency domain using DFT(Discrete Frequency Transform). The DFT coefficients are quantized and the watermark signal is embedded into the quantized DFT coefficients. At the destination channel quantization errors of received signal are regarded as the watermark signal. Identification of friendly and foe are done by correlating the detected watermark and the original watermark. As in most other watermark techniques, this method has a trade off between noise robustness and quality. However, this is solved by a partial quantization and a noise level dependent quantization step. Simulation results in the various noisy environments show that the proposed method is reliable for identification between friendly and foe.
A human sensibility ergonomics design supporting system was applied to the product development for the customer's satisfaction based on ergonomics technology. The system is composed of three major subsystems such as customer's sensibility analysis, inference mechanism, and presentation technology. The main approaches of the system are to analyze customer's sensibilities and to translate them into product design elements. The purpose of this paper is to develop a design supporting system in which the relationship between customer's sensibility and product design elements is reasoned by a MADM(Multi-Attribute Decision Making) fuzzy model. In this model, three variables such as multiple correlation coefficients, partial correlation coefficients, and category scores were used in reasoning process. The weighted value of the words were also considered in fuzzy decision process. As a case study, the design supporting system with the MADM fuzzy model was applied to the personnel computer design.
The purpose of this study was to measure the body cathexis and clothing satisfaction sccording to the level of age, job, and total monthly income and to investigate the relationship between body cathexis and clothing satisfaction of married women. 43 items of body parts and body functions were selected to measure body cathexis from Secord and jourard body Cathexis scale. A nd 56 items of Mclean's Clothing Satisfac tion scale were used for clothing satisfaction. The questionnaires were administered to 384 mothers in Jeonbug province. 3-way ANOVA and Newman-Keuls test were used for group difference. Pearson's Correlation Coefficients, Partial Correlation Coefficients, Standard Deviation, and Mean were calculated. RESULTS : 1. Body cathexis of married women showed asignificant difference according to age. 2. Clothing satisfaction of married women showed a significant difference to the interaction of age, job, and total monthly income. The elder and higher income group without job had the highest clothing satisfaction scores than any other group. 3. Positive correlations were found among body cathexis, clothing satisfaction, and 6 subscales of clothing satisfaction.
본 논문은 PARCOR형 DTMF신호 수신방식을 이용하는 대역내 신호방식에 관하여 논한다. PARCOR 계수의 움직임에 관한 관찰 및 분석을 통하여 제안된 수신기의 성능평가, 즉 음성면역, 잡음면역 및 누화에 대한 면역 성능을 평가하고 이에 따른 수신 알고리즘 설계의 예를 제시한다.
Multiplication is a fundamental arithmetic operation in many digital signal processing (DSP) and communication algorithms. The group CSD (GCSD) multiplier was recently proposed based on the variation of canonical signed digit (CSD) encoding and partial product sharing. This multiplier provides an efficient design when the multiplications are performed only with a few predetermined coefficients (e.g., FFT). In this paper, it is shown that, by exploiting the characteristics of the filter coefficients, GCSD multipliers can be used for the efficient implementation of time-multiplexed FIR filters.
The discrete wavelet transform is utilized as processing of neural network(NN) to identifying aging state of internal partial discharge in transformer. The discrete wavelet transform is used to produce wavelet coefficients which are used for classification. The mean values of the wavelet coefficients are input into an back-propagation neural network. The networks, after training, can decide if the test signals is aging early state or aging last state, or normal state.
In [4], J. Leray introduced the notion of partial hyperbolicity to characterize the operators for which the non-characteristic Cauchy problem is solvable in the Geverey class for any data which are holomorphic in a part of variables x"=(x$_{2}$,..,x$_{l}$ ) in the initial hyperplane x$_{1}$=0. A linear partial differential operator is called partially hyperbolic modulo the linear subvarieties S:x"=constant if the equation P$_{m}$(x, .zeta.$_{1}$, .xi.')=0 for .zeta.$_{1}$ has only real roots when .xi.'is real and .xi."=0, where P$_{m}$ is the principal symbol of pp. Limiting to the case of operators with constant coefficients, A. Kaneko proposed a new sharper condition when S is a hyperplane [3]. In this paper, we generalize this condition to the case of general linear subvariety S and show that it is sufficient for the solvability of Cauchy problem for the hyperfunction Cauchy data which contains variables parallel to S as holomorphic parameters.blem for the hyperfunction Cauchy data which contains variables parallel to S as holomorphic parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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