• 한국음향학회지
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• 제37권1호
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• pp.39-45
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• 2018

압축센싱을 적용하면 전체 신호의 차원 대비 실제 사용하는 신호의 차원이 작은 희소신호의 경우, 적은 수의 관측치를 통하여 빠른 시간 내에 복원이 가능하다. 수중 표적의 기어박스 및 보조 장치 등으로부터 방사되는 신호의 토널 주파수 성분들은 처리하고자 하는 주파수 대역에서 상대적으로 주파수 성분이 적다. 따라서 토널 신호는 주파수 영역 전체 대비 희소신호로 모델링 될 수 있으므로 희소 신호 복원 알고리듬인 S-OMP(Simultaneous-Orthogonal Matching Pursuit)를 이용하여 복원할 수 있다. 본 논문에서는 압축센싱 기법을 이용하여 수중 표적의 방사 소음 신호의 토널 주파수를 검출하는 기법을 제안하고 모의 실험을 통해 성능을 확인한다. 모의실험에서 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 임계치 기법을 이용한 방법에 비해 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)에서도 정확한 토널 성분을 추정 할 수 있음을 확인하였다.

• 센서학회지
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• 제29권4호
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• pp.249-254
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• 2020

It is difficult to control children who exhibit negative behavior in dental clinics. Various methods are used for preventing pediatric dental patients from being afraid and for eliminating the factors that cause psychological anxiety. However, when it is difficult to apply this routine behavioral control technique, sedation therapy is used to provide quality treatment. When the sleep anesthesia treatment is performed at the dentist's clinic, it is challenging to identify emergencies using the current breath detection method. When a dentist treats a patient that is under the influence of an anesthetic, the patient is unconscious and cannot immediately respond, even if the airway is blocked, which can cause unstable breathing or even death in severe cases. During emergencies, respiratory instability is not easily detected with first aid using conventional methods owing to time lag or noise from medical devices. Therefore, abnormal breathing needs to be evaluated in real-time using an intuitive method. In this paper, we propose a method for identifying abnormal breathing in real-time using an intuitive method. Respiration signals were measured using a 3M Littman electronic stethoscope when the patient's posture was supine. The characteristics of the signals were analyzed by applying the signal processing theory to distinguish abnormal breathing from normal breathing. By applying a short-time Fourier transform to the respiratory signals, the frequency range for each patient was found to be different, and the frequency of abnormal breathing was distributed across a broader range than that of normal breathing. From the wavelet transform, time-frequency information could be identified simultaneously, and the change in the amplitude with the time could also be determined. When the difference between the amplitude of normal breathing and abnormal breathing in the time domain was very large, abnormal breathing could be identified.

• 한국해양공학회지
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• 제17권3호
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• pp.46-51
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• 2003

Acoustic emission (AE) signals, emanated during local failure of aluminum alloys, have been the subject of numerous investigations. It is well known that the characteristics of AE are strongly influenced by the previous thermal and mechanical treatment of the sample. Possible sources of AE during deformation have been suggested as the avalanche motion of dislocations, fracture of brittle particles, and debonding of these particles from the alloy matrix. The goal of the present study is to determine if AE occurring as the result of fatigue crack propagation could be evaluated by the joint time-frequency analysis method, short time Fourier transform (STFT), and Wigner-Ville distribution (WVD). The time-frequency analysis methods can be used to analyze non-stationary AE more effectively than conventional techniques. STFT is more effective than WVD in analyzing AE signals. Noise and frequency characteristics of crack openings and closures could be separated using STFT. The influence of various fatigue parameters on the frequency characteristics of AE signals was investigated.

• 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.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권3호
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• pp.126-137
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• 2023

본 연구에서는 해양 모니터링 중에 기록된 돌고래 클릭 신호를 분류하기 위해 순환 신경망(RNN)을 적용하는 방법을 검토했다. 클릭 신호 분류의 정확도를 높이기 위해 단일 시계열 자료를 분수 푸리에 변환을 사용하여 분수 영역으로 변환하여 특징을 확장했으며, 분류를 위한 최적의 네트워크를 결정하기 위해 세 가지 순환 신경망 모델(LSTM, GRU, BiLSTM)을 비교 분석하였다. 순환 신경망 모델의 입력 자료로써 이용된 분수 영역 자료의 경우, 분수 푸리에 변환 시 회전 각도에 따라 다른 특성을 가지므로, 각 네트워크 모델에 따라 우수한 성능을 가지는 회전 각도 범위를 분석했다. 이때 네트워크 성능 분석을 위해 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수와 같은 성능 평가 지표를 도입했다. 수치실험 결과, 세 가지 네트워크 모두 높은 성능을 보였으며, BiLSTM 네트워크가 LSTM, GRU에 비해 뛰어난 학습 결과를 제공했다. 마지막으로, 현장 자료 적용 가능성 측면에서 BiLSTM 네트워크가 다른 네트워크에 비해 낮은 오탐지 결과를 제공하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제18권4호
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• pp.683-705
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• 2016

A semi-active algorithm for edgewise vibration control of the spar-type floating offshore wind turbine (SFOWT) blades, nacelle and spar platform is developed in this paper. A tuned mass damper (TMD) is placed in each blade, in the nacelle and on the spar to control the vibrations for these components. A Short Time Fourier Transform algorithm is used for semi-active control of the TMDs. The mathematical formulation of the integrated SFOWT-TMDs system is derived by using Euler-Lagrangian equations. The theoretical model derived is a time-varying system considering the aerodynamic properties of the blade, variable mass and stiffness per unit length, gravity, the interactions among the blades, nacelle, spar, mooring system and the TMDs, the hydrodynamic effects, the restoring moment and the buoyancy force. The aerodynamic loads on the nacelle and the spar due to their coupling with the blades are also considered. The effectiveness of the semi-active TMDs is investigated in the numerical examples where the mooring cable tension, rotor speed and the blade stiffness are varying over time. Except for excessively large strokes of the nacelle TMD, the semi-active algorithm is considerably more effective than the passive one in all cases and its effectiveness is restricted by the low-frequency nature of the nacelle and the spar responses.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제54권11호
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• pp.525-532
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• 2005

This paper presents a new two-terminal numerical algorithm for fault location estimation and for faults recognition using the synchronized phaser in time-domain. The proposed algorithm is also based on the synchronized voltage and current phasor measured from the assumed PMUs(Phasor Measurement Units) installed at both ends of the transmission lines. Also the arc voltage wave shape is modeled numerically on the basis of a great number of arc voltage records obtained by transient recorder. From the calculated arc voltage amplitude it can make a decision whether the fault is permanent or transient. In this paper the algorithm is given and estimated using DFT(discrete Fourier Transform) and the LES(Least Error Squares Method). The algorithm uses a very short data window and enables fast fault detection and classification for real-time transmission line protection. To test the validity of the proposed algorithm, the Electro-Magnetic Transient Program(EMTP/ATP) is used.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.53-62
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• 2017

본 논문에서는 균형평가도구 중 임상에서 가장 많이 사용되는 BBS(Berg Balance Scale)를 머신러닝 기법을 이용하여 점수 분류 정확도를 제시한다. 데이터취득은 Noraxon 시스템을 이용하여, 신체 8군데(왼쪽 오른쪽 발목, 왼쪽 오른쪽 엉덩이 위, 왼쪽 오른쪽 손목, 등(Back), 이마)에 관성센서를 부착하였다. 관성센서의 3축 가속도데이터를 기반으로 특징벡터 STFT(Short Time Fourier Transform), SAM(Signal Area Magnitude)를 추출하였다. 그 다음, BBS의 항목을 동작특성에 따라 정적인 동작(static movement)과 동적인 동작(dynamic movement)으로 나누었고, BBS의 각 항목에 대하여 점수에 영향이 있는 센서부착위치에 따라 특징벡터를 선별하였다. BBS의 항목마다 선별된 특징벡터는 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류하였다. 실험대상자 40명에 대한 정확도 산출결과, 1번순으로 차례대로 55.5%, 72.2%, 87.5%, 50%, 35.1%, 62.5%, 43.3%, 58.6%, 60.7%, 33.3%, 44.8%, 89.2%, 51.8%, 85.1%의 분류 정확도를 확인하였다.

• 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.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.24-31
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• 2009

본 연구에서는 우리나라 주요 침엽수종인 소나무(Pinus densiflora)와 활엽수종인 굴참나무(Quercus variabilis)의 낙엽에 대해 FTIR(Fourier Transform Infrared) 분광계를 이용하여 배출 연소가스 종류 및 농도를 측정하였다. 실험결과 소나무와 굴참나무 낙엽에서 Carbon monoxide, Carbon dioxide, Acetic acid, Butyl acetate, Ethylene, Methane, Methanol, Nitrogen dioxide, Ammonia, Hydrogen Fluoride, Sulfur dioxide, Hydrogen bromide 등 13개 연소가스가 검출되었고 굴참나무 낙엽에서는 Nitrogen monoxide가 추가로 검출되었다. 방출된 연소가스의 전체 농도는 소나무 낙엽이 굴참나무 낙엽에 비해 4.5배 많이 검출되었다. 특히, 시간가중평균가스농도(Time-Weighted Average, TWA, ppm) 기준을 초과하는 연소가스는 Carbon monoxide, Carbon dioxide, Butyl acetate가 검출되었고 단시간노출기준(Short Term Exposure Limit, STEL, ppm) 기준을 초과하는 연소가스는 Carbon monoxide, Carbon dioxide로 소나무 및 굴참나무 모두에서 나타났다. 이에 산불에서의 낙엽의 지표화 연소시 전체 가스 방출량의 99% 이상을 차지하고 있는 Carbon monoxide, Carbon dioxide의 건강 위험성이 높은 것으로 나타났다.