• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제14권7호
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• pp.773-781
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• 2000

The focus of this study is the development of a credible fault detection system of the cylindrical plunge grinding process. The acoustic emission (AE) signals generated during machining were analyzed to determine the relationship between grinding-related faults and characteristics of changes in signals. Furthermore, a neural network, which has excellent ability in pattern classification, was applied to the diagnosis system. The neural network was optimized with a momentum coefficient, a learning rate, and a structure of the hidden layer in the iterative learning process. The success rates of fault detection were verified.

• 센서학회지
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• 제16권5호
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• pp.369-376
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• 2007

Recently, obesity that is increasingly becoming a major cause of various diseases is emerging as a serious social problem. In order to solve this problem, the necessity of measurement systems for overweight management has increased. This paper is a study on the measurement system for obesity management that can offer right medical services everywhere and allways by analyzing EMG (electromyograph) of the abdomen and then checking one's health state. For analyzing EMG signals of the abdomen, algorithms for energy detection, signal feature extraction, classification and recognition are presented. This paper proposes a system that provides an appropriate an estimation on the health status by evaluating the obesity degree and muscular strength of the abdomen through the system applying these algorithms.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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• pp.624-627
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• 1988

This paper describes the implementation of recognition of speaker - dependent Korean spoken continuous digits. The recognition system can be divided into two parts, acoustic - phonetic processor and lexical decoder. Acoustic - phonetic processor calculates the feature vectors from input speech signal and the performs frame labelling and phone labelling. Frame labelling is performed by Bayesian classification method and phone labelling is performed using labelled frame and posteriori probability. The lexical decoder accepts segments (phones) from acoustic - phonetic processor and decodes its lexical structure through phone network which is constructed from phonetic representation of ten digits. The experiment carried out with two sets of 4continuous digits, each set is composed of 35 patterns. An evaluation of the system yielded a pattern accuracy of about 80 percent resulting from a word accuracy of about 95 percent.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2005년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.192-194
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• 2005

Development of nonlinear loads and compensation instruments make PQ(Power Quality) problem into important issue. Few studies by signal processing and pattern classification as NN(Neural Network), Wavelet Transform, and Fuzzy present feature extraction. A lot of Input features make not always good result and they are difficult to make realtime system. Thus, The dimentionality reduction is indispensable process. PCA(Principal Component Analysis) reduces high-dimensional input features onto a lower-dimensional subspace effectively. It will be useful to apply to realtime system and NN.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.82-87
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• 2004

심전도 데이터는 심장의 전기적인 신호의 다양한 파형으로 이루어지며, 이와 같은 파형을 분석하고 분류하기 위하여 데이터마이닝 기법을 이용할 수 있다. 심전도신호를 분류하기 위한 기존의 연구들은 왜곡된 특징추출과 과적합 등 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위하여 BP 알고리즘과 SVM을 이용하여 심전도 신호를 분류해 보았다 그 결과 SVM이 신경망에서 발생하는 과적합을 효과적으로 방지하고, 유일한 전역해를 보장함으로써, 일반화 성능에서 우수함을 보이고 있다는 사실을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.96-101
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• 2011

최근 들어 실시간 원격 ECG모니터링 시스템에 대한 수요가 늘어가고 있으며 가입자의 증가와 더불어 실시간 모니터링 시스템의 자동화에 대한 필요성이 대두되고 있다. 비정상적인 ECG 비트의 자동검출은 이러한 실시간 원격 ECG모니터링 시스템의 성공적인 상업화를 위해서는 반드시 필요한 요소기술이다. 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 QRS 폭(width)과 RR interval의 패턴을 이용한 효율적인 비정상적 ECG 비트 자동검출알고리듬을 제안하였다. 기존에는 주로 ECG 비트의 상세한 분류에 대해서 많은 연구가 이루어졌으나 이러한 방법들은 분류 오류가 많고 주변 환경이 변화함에 따라서 분류성능의 변동성이 심하다는 단점이 있었다. 또한 정확한 ECG 비트 분류를 위해서는 충분한 양의 훈련데이터를 필요로 하며 특히 분류시에 많은 계산량을 필요로 한다는 문제점도 있었다. 그러나 자동화된 원격 ECG모니터링 시스템을 위해서는 ECG 비트의 세세한 분류 보다는 비트의 정상여부판단이 더 중요하다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 ECG 신호의 비정상적인 비트중에서도 가장 빈번이 발생하는 VEBs(Ventricular ectopic beats) 비트의 검출을 시도하였고 제안된 알고리듬을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 적용한 결과 만족스러운 VEBs 바트 검출성능을 얻을 수 있었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.109-120
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• 2023

광해역의 표층 해수유동을 준 실시간으로 측정하는 장비인 해양 고주파 레이다(High Frequency Radar, HFR)는 특정 전파대역(HF)의 주파수를 해수면으로 발사하고 후방으로 산란된 전파를 분석하여 표층 유속 벡터를 측정한다(Crombie, 1955; Barrick, 1972). 본 연구에서 사용되는 Codar사의 Seasonde HF radar의 경우, 무지향성 안테나에서 송·수신한 전파의 브래그 피크(Bragg peak)의 강도와 다중신호분류(Mutiple Signal Classification, MUSIC) 알고리즘을 통하여 방사형 해류(Radial Vector)의 속도와 위치를 결정하게 된다. 이때 생산된 해류는 관측 전파 수신 환경의 특성이 고려되지 않은 이상적인 전파환경(Ideal Pattern)이 적용된 자료로써 이를 보정하기 위하여 안테나 패턴 측정(Antenna Pattern Measurement, APM)을 시행하여 보정된 방사해류장(Measured Radial Vector)을 계산하게 된다. APM의 관측원리는 안테나로부터 수신되는 각 위치별 신호 강도값을 측정하여 해류의 위치 및 위상 정보를 수정하는 것으로 일반적으로 선박에 안테나를 설치하여 실험을 진행한다. 하지만 선박을 활용할 시, 기상조건과 해양 상황 등 다양한 환경에 의해 최적의 APM 결과를 산출하기까지 많은 제약이 따른다. 따라서 APM 실험에 대하여 해상 상황에 대한 의존도를 낮추고 경제적인 효율성을 높이기 위하여 무인항공기인 드론을 이용한 APM 활용 가능성을 검토하였다. 본 연구에서는 전남 완도군 당사리 당사도등대에 설치된 고주파레이다를 활용하여 선박을 활용한 APM 실험과 드론을 활용한 APM 실험을 진행하였으며 선박과 드론으로 관측된 결과가 적용된 방사형 해류와 계류된 고정부이를 활용하여 그 결과를 비교 분석하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.76-83
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• 2022

최근 IT기술이 발달함에 따라 다양한 생체신호 측정 기기에 대한 연구 및 관심이 높아지고 있는 이유 중 하나로 고령사회가 본격화됨에 따라 IT 관련 기술을 이용한 고령 인구에 대한 연구가 지속해서 발전되고 있다. 본 논문은 초고령사회에 접어들면서 빠르게 발전하고 있는 노인층을 대상으로 한 의료서비스 영역 중 하나인 생활 패턴 감지와 낙상 감지 알고리즘 개발에 관한 것이다. 3축 가속도 센서와 심전도 센서를 이용한 시스템을 구성하여 데이터를 수집한 뒤 데이터를 분석하는 과정으로 진행하였고 실제 연구 결과로부터 행동 패턴의 분류가 가능함을 제안한다. 본 논문에 의해 구현된 인체 활동 모니터링 시스템의 유용성을 평가하기 위하여 자세 변화, 보행속도의 변화 등 다양한 조건에서 실험을 수행하여 인체의 중력 가속도와 인체 활동 정도를 반영하는 신호크기 범위 및 신호 벡터크기 파라미터를 추출하였다. 그리고 이들 파라미터값에 의해 피검자의 상태에 따라 판별이 가능하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.77-83
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• 2004

본 논문에서는 입력된 음성의 음소단위로 추출된 에너지 파라미터를 이용하여 에너지를 라벨링(energy labeling)하고 라벨링된 값에 따라 입력 음성을 그룹화하였다. 그리고 동적패턴정합 수행 시 입력된 실험음성에서 검출된 에너지의 크기에 따라 선택된 라벨의 그룹 내에서 DTW를 수행시켜 처리시간을 단축시켜 저가형 프로세서에서도 고속으로 동작할 수 있게 하고자 하였다. 본 논문의 음성 라벨링 단계는 음성의 구간 검출 및 에너지 파라미터의 추출 단계에서 정확한 파라미터의 검출을 전제로 하기 때문에 이를 보완하기 위해 피치의 주기에 따른 가변윈도우를 사용하였다. 피치주기를 먼저 구하고 그 주기에 200 프레임에서 300프레임 사이에서 윈도우의 크기를 결정함으로써 윈도우의 영향이 제거된 에너지를 구하는 방법을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법이 약 $25\%$ 정도의 연산량을 감소시켰다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.107-114
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• 2022

3차원 필름 영상을 양품 또는 불량품으로 분류하기 위해서는 필름의 영상 내 무늬를 검출해야 한다. 하지만 만약 필름 내 화소의 명암이 낮다면 영상 내 무늬가 선명하지 않아서 분류하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 3D 필름 영상들의 히스토그램을 구한 후, 각 히스토그램의 특정 빈도에서의 폭을 비교하여 정품과 불량품으로 분류하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 정품과 불량품의 히스토그램이 뚜렷하게 다르다는 것을 보였으며, 이러한 특징을 반영한 제안 알고리즘을 이용하여 히스토그램의 특정 빈도에서 모든 3D 필름 영상들이 정확하게 분류되는 것을 보였다. 기존에 연구된 방법들인 차영상, 오츠의 이진화 알고리즘, 캐니 엣지, 모폴로지 지오데식 엑티브 컨투어, 그리고 서포트 벡터 머신과의 성능 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능이 가장 우수함을 검증하였으며, 영상 내 무늬를 검출할 필요 없이도 우수한 분류 정확도를 얻을 수 있다는 것을 보였다.