• Spatial Information Research
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• 제14권1호
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• pp.85-94
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• 2006

영상융합은 저해상도 다중분광영상과 고해상도 전정영상을 통합시키는 기법으로서 현재 까지 널리 사용되고 있다 하지만, 기존의 사용되어온 방법은 융합과정시 적지않은 분광정보의 왜곡을 불러일으키거나 웨이블렛 기법과 같은 경우 주파수 분해 및 복원 과정이 필요하므로 처리시간이 길어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 비교적 간단한 분광정보 보존 기법: 평활화 필터 기반 대체기법을 제안하였다. 이 기법은 단순화 시킨 태양 방사 및 지표면 반사 모델에 기반을 두고 있으며 저주파수 영역 필터링 영상과 전정영상의 해상도 비율을 이용하여 분광학적 특성의 왜곡을 최소화시키며 전정영상의 상세한 지형묘사를 그대로 유지 시킨다. 또한 이 방법은 RGB 의 컬러 합성 뿐만 아니라 단일밴드의 융합에도 적용 시킬 수 있다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 IKONOS 전정영상과 다중분광영상을 이용하여 분광정보의 왜곡정도와 공간정보의 상세함에 대한 분석을 하였다. 시각적 검토 및 통계적 방법을 통해 기존의 융합기법과 비교한 결과 분광정보 보전의 측면에서 제안된 SFR 기반 융합기법이 더 나은 결과를 보여주었다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2001년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.167-174
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• 2001

Reflection method using ultrasonic source has been attempted to obtain the information about tunnel lining structures composed of lining, shotcrete, water barrier and voids at the back of lining. In this work, two different types of sources, i.e. single-pulse source and sweep source, can be used. Single-pulse source with short time duration has the frequency content whose amplitudes tend to be concentrated around the dominant frequency, whereas sweep source with long time duration denotes a flat distribution of relatively larger amplitude over a broad frequency band, although the peak to peak amplitude of single-pulse source wavelet is equivalent to that of sweep source one. In traditional seismic application, a single-pulse source(weight drop, dynamite) is typically used. However, to investigate the fine structure, as it is the case in the tunnel lining structure, the sweep wavelet can be also a desirable source waveform primarily due to the higher energy over a broad frequency band. For the investigation purposes of sweep source, a physical modeling is a useful tool, especially to study problems of wave propagation in the fine layered media. The main purpose of this work was using a physical modeling technique to explore the applicability of sweep source to the delineation of inner layer boundaries. To this end, a two-dimensional physical model analogous to the lining structure was built and a special ultrasonic sweep source was devised. The measurements were carried out in the sweep frequency range 10 ∼ 60 KHz, as peformed in the regular reflection survey(e.g. roll-along technique). The measured data were further rearranged with a proper software (cross-correlation). The resulting seismograms(raw data) showed quitely similar features to those from a single-pulse source, in which high frequency content of reflection events could be considerably emphasized, as expected. The data were further processed by using a regular data processing system "FOCUS" and the results(stack section) were well associated with the known model structure. In this context, it is worthy to note that in view of measuring condition the sweep source would be applied to benefit the penetration of high frequency energy into the media and to enhance the resolution of reflection events.

• 한국광학회지
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• 제14권4호
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• pp.383-391
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• 2003

개인의 신원정보 보호를 위하여 새로운 광 정보보호 시스템을 제안하였다. 개인 신원정보의 확인과 인증을 위하여 얼굴영상과 개인식별번호로 구성된 신원정보를 사용하였다. 영상 암호화는 4-f 광상관기의 입력과 푸리에영역에서 랜덤위상패턴을 사용하는 위상암호화 기술을 사용하였다. 그렇지만 암호화된 영상을 복원하는 과정에서 개인의 신원정보가 유출될 가능성이 있다. 이에 대처하기 위하여 신원확인 과정에서 영상을 복원하지 않고 암호화된 영상을 그대로 사용하였다. 암호화된 개인식별번호는 제안된 MMACE_p 필터를 사용하여 분류ㆍ인식하였고, 개인정보의 인증은 OWMF를 사용하여 얼굴영상의 상관치를 구하여 확인하였다. 제안된 MMACE_p 필터는 10개의 암호화된 숫자를 한꺼번에 인식할 수 있도록 4개의 MACE_p필터를 다중화하여 합성하였고, OWMF는 얼굴영상의 분리인식 능력과 SNR을 향상시킬 수 있도록 하였다. 컴퓨터 시뮤레이션을 통하여 제안된 정보보호기술이 개인신원정보 보호에 적용될 수 있음을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1439-1444
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• 2005

Induction motors are the most commonly used electrical drives because they are rugged, mechanically simple, adaptable to widely different operating conditions, and simple to control. The most common faults in squirrel-cage induction motors are bearing, stator and rotor faults. Surveys conducted by the IEEE and EPRI show that the most common fault in induction motor is bearing failure (${\sim}$40% of failure). Thence, this paper addresses experimental results for diagnosing faults with different rolling element bearing damage via motor current spectral analysis. Rolling element bearings generally consist of two rings, an inner and outer, between which a set of balls or rollers rotate in raceways. We set the experimental test bed to detect the rolling-element bearing misalignment of 3 type induction motors with normal condition bearing system, shaft deflection system by external force and a hole drilled through the outer race of the shaft end bearing of the four pole test motor. This paper takes the initial step of investigating the efficacy of current monitoring for bearing fault detection by incipient bearing failure. The failure modes are reviewed and the characteristics of bearing frequency associated with the physical construction of the bearings are defined. The effects on the stator current spectrum are described and related frequencies are also determined. This is an important result in the formulation of a fault detection scheme that monitors the stator currents. We utilized the FFT, Wavelet analysis and averaging signal pattern by inner product tool to analyze stator current components. The test results clearly illustrate that the stator signature can be used to identify the presence of a bearing fault.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8A호
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• pp.786-795
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• 2002

본 논문에서는 계층적 은닉 마코프 모델을 이용한 히스토그램과 모우멘트 기반의 동영상 장면전환 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 변환된 영상의 저주파 부 밴드로부터 히스토그램을 추출하며, 고주파 부 밴드로부터는 방향성 모우멘트를 추출한다. 그리고 수동적으로 분할된 비디오로부터 추출한 히스토그램 차와 모우멘트 차를 관측값으로 사용하여 은닉 마코프 모델을 학습한다. 비디오 분할 과정은 두 단계로 구성되는데, 먼저 히스토그램 기반의 은닉 마코프 모델은 입력된 비디오에 대하여 셧, 컷, 그리고 점진적인 장면전환의 3개의 범주로 분할한다. 그리고 두 번째 단계에서는 모우멘트 기반의 은닉 마코프 모델을 사용하여 점진적인 장면 전환을 더 세밀하게 페이드와 디졸브로 분할한다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 경계값 기반의 방법보다 더 효율적으로 동영상의 셧 경계를 분할하였음을 볼 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.380-388
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• 2019

제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유의 정보를 제공하기 때문에 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. JEM 신호의 고유 정보인 날개 수를 얻기 위해서는 날개의 회전 속도, spool rate를 추출하는 것이 중요하다. 하지만 약한 JEM 신호에서는 회전 속도를 추출하는데 어려움을 겪는다. 이에 본 논문에서는 약한 JEM 신호에서 spool rate를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 우선 JEM 신호에서 spool rate를 추출하기 위해서 JEM 신호 성분의 강약을 구분하는 기준을 정하여 신호를 구분한다. 그 중 약한 신호를 high-pass filtering 기반의 전처리 과정을 거쳐 spool rate 추출에 용의하도록 신호를 변형해준다. Spool rate를 추출할 수 있는 신호를 얻고 난 후, peak detection 과정을 통하여 spool peak를 찾고, spool period/rate를 추출한다. 기존의 CEMD(Complex Empirical Mode Decomposition), WD(Wavelet Decomposition)와 같은 방법보다 간단하기 때문에, 추출을 정확하게 할 뿐만 아니라 시간을 매우 절약할 수 있음을 입증하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권3호
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• pp.189-199
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• 2024

To properly extract the strain components under varying operational conditions is very important in bridge health monitoring. The abnormal sensor readings can be correctly identified and the expected operational performance of the bridge can be better understood if each strain components can be accurately quantified. In this study, strain components under varying load conditions, i.e., temperature variation and live-load variation are evaluated based on field strain measurements collected from a real concrete box-girder bridge. Temperature-induced strain is mainly regarded as the trend variation along with the ambient temperature, thus a smoothing technique based on the wavelet packet decomposition method is proposed to estimate the temperature-induced strain. However, how to effectively extract the vehicle-induced strain is always troublesome because conventional threshold setting-based methods cease to function: if the threshold is set too large, the minor response will be ignored, and if too small, noise will be introduced. Therefore, an autoencoder framework is proposed to evaluate the vehicle-induced strain. After the elimination of temperature and vehicle-induced strain, the left of which, defined as the model error, is used to assess the operational performance of the bridge. As empirical techniques fail to detect the degraded state of the structure, a clustering technique based on Gaussian Mixture Model is employed to identify the damage occurrence and the validity is verified in a simulation study.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.321-327
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• 2014

특징 선택은 중복 또는 서로간의 관련이 없는 특징을 제거하여 분류 성능을 향상시키는 기술이다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)에서 제공하는 가중 퍼지소속함수의 경계합 (Bounded Sum of Weighted Fuzzy Membership functions, BSWFM)의 무게중심간의 거리를 이용한 새로운 특징 선택을 제안하여 분류 성능을 향상시켰다. 이러한 거리 기반의 특징 선택을 이용하여 초기 24개의 특징으로부터 무게중심간의 거리가 짧은 특징을 하나씩 제거되면서 분류 성능이 가능 높은 22개의 최소 특징을 선택하였다. 이들 22개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.7%, 99.7%, 98.7%의 민감도, 특이도, 정확도를 각각 구하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.529-533
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• 2005

A railway catenary system which supplies a train with electric power is an important system in determining the maximum speed of an electric train. However, a pantograph could be separated from a contact wire because of reciprocal action between a pantograph with constant upward force and a catenary system. The contact loss of a pantograph-catenary system is mainly affected by the dynamic characteristics of damping and wave propagation velocity of contact wire. For increasing speed of an electrical train, it is necessary to establish the techniques to identify the modal parameter of a catenary system through experiment. However, it is difficult to decouple each mode and to extract respect ive damping rat io since a catenary system has an extremely high modal density. For this reason, mode decoupling process to identify modal parameters is a principal technique in analyzing a catenary system. In this paper, the damping extract ion method for a catenary system using the continuous wavelet transform is discussed.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권6호
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• pp.2277-2287
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• 2015

In recent times, multilevel inverters are given high priority in many large industrial drive applications. However, the reliability of multilevel inverters are mainly affected by the failure of power electronic switches. In this paper, open-switch and short-switch failure of multilevel inverters and its identification using a high performance diagnostic system is discussed. Experimental and simulation studies were carried out on five level cascaded H-Bridge multilevel inverter and its output voltage waveforms were analyzed at different switch fault cases and at different modulation index values. Salient frequency domain features of the output voltage signal were extracted using the discrete wavelet transform multi resolution signal decomposition technique. Real time application of the proposed fault diagnostic system was implemented through the LabVIEW software. Artificial neural network was trained offline using the Matlab software and the resultant network parameters were transferred to LabVIEW real time system. In the proposed system, it is possible to precisely identify the individual faulty switch (may be due to open-switch (or) short-switch failure) of multilevel inverters.