• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2247-2248
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• 2006

전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 실어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이런한 전동차 신호전달시스템 분석을 본 연구에서 하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.615-616
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• 2006

전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 싶어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이러한 전동차 신호전달시스템 분석을 년 연구에서 하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07b
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• pp.1281-1282
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• 2006

전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 실어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이런한 전동차 신호전달시스템 분석을 본 연구에서 하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07c
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• pp.1741-1742
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• 2006

전동차 운행시스템은 속도를 지령하는 NOTCH의 상태를 전압으로 인식하여 주파수로 변환한 후 주파수 변환신호를 출력하는 아날로그 및 디지털 인코더와 인코더의 주파수 변환신호를 입력받아 카운트하여 노치의 상태를 데이터버스(DATA BUS)에 실어 중앙처리장치(CPU)에 데이터를 출력하는 특징을 갖는다. 이러한 전동차 신호전달시스템 분석을 본 연구에서 하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.11
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• pp.2480-2487
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• 2011

As sensor technology grows up in fields such as environmental hazards detecting system, ubiquitous sensor network, intelligent robot, the sensing and detecting system for sensor is increasing. The sensor data is measured by change of chemical and physical status. Because of decrepit sensor or various sensing environment, it is problem that sensor data is inaccurate result. So the reliability of sensor data is essential. In this paper, we proposes a reliable sensor signal processing platform for various sensor. To improve reliability, we use same sensors in multiple array structure. As sensor data is corrected by spatial and temporal relation signal processing algorithm for measured sensor data, reliability of sensor data can be improved. The exclusive protocol between platform components is designed in order to verify sensor data and sensor state in various environment.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.11 no.1
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• pp.45-52
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• 2017

EEG signals that are the same as those that have the same disabled people. So, the EEG signals are becoming the next generation. In this paper, we propose an internet of things system that controls the indoor environment using EEG signal. The proposed system consists EEG measurement device, EEG simulation software and indoor environment control device. We use data as EEG signal data on emotional imagination condition in a comfortable state and logical imagination condition in concentrated state. The noise of measured signal is removed by the ICA algorithm and beta waves are extracted from it. then, it goes through learning and test process using SVM. The subjects were trained to improve the EEG signal accuracy through the EEG simulation software and the average accuracy were 87.69%. The EEG signal from the EEG measurement device is transmitted to the EEG simulation software through the serial communication. then the control command is generated by classifying emotional imagination condition and logical imagination condition. The generated control command is transmitted to the indoor environment control device through the Zigbee communication. In case of the emotional imagination condition, the soft lighting and classical music are outputted. In the logical imagination condition, the learning white noise and bright lighting are outputted. The proposed system can be applied to software and device control based BCI.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.477-479
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• 2012

개의 발성은 성도의 물리적인 특징에 따라 고유의 특정 포먼트를 만들어 내며 개의 품종에 따라 다른 물리적 특징을 가지므로 개의 발성을 HMM(Hidden Markov Model)으로 모델링하여 개의 품종을 분류하는 연구를 하였다. 주파수 특징은 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients) 12차, 에너지 컴포넌트 1차, 델타 13차, 억셀러레이션(Acceleration) 13차, 총 39차 벡터를 사용하였다. 개의 품종 분류에 적합한 HMM 구조의 설계를 위하여 기본 좌우 모델, 좌우 모델, 좌우 모델2, 전후진 모델, 총 4가지를 제안하고 실험하여 성능을 비교분석하였다. 이 중 전후진 모델이 가장 바람직한 모델로 검증 되었다. 본 모델은 다음과 같은 장점을 갖는다. (1) 기본 좌우 모델과 마찬가지로 1~2회 발성을 갖는 데이터가 입력되어도 처음에서 마지막 상태까지의 이동단계가 최소 3번까지 가능하므로 적은 횟수의 발성 데이터도 처리가 가능하다. (2) 다수 반복된 발성 데이터의 신호도 처리가 가능하다. 즉, 본 모델은 상태의 이동이 후진도 가능하므로 5회이상 반복된 발성 데이터의 신호의 처리도 가능하다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.21 no.6
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• pp.615-632
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• 2008

The bridge health monitoring has become an important research topic in conjunction with damage assessment and safety evaluation of structures owing to the improvement of structural modeling techniques incorporating response measurements and the advancements in signal analysis and information processing capabilities. The bridge monitoring systems are generally composed of hardwares such as sensors, data acquisition equipment, data transmission systems, etc, and softwares such as signal processing, damage assessment, display and management, etc. In this paper, the research and development(R&D) activities on the information processing for structural health monitoring of bridges are reviewed. After a brief introduction to the process of bridge health monitoring, various information processing techniques including various signal processing and damage detection algorithms are introduced in detail. Several challenges addressing critical issues in the current bridge health monitoring system and future R&D activities are discussed.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.279-286
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• 2015

EMD is a fully data-driven signal processing method without using any predetermined basis function and requiring any user parameters setting. However EMD experiences a problem of mode mixing which interferes with decomposing the signal into similar oscillations within a mode. To overcome the problem, EEMD method was introduced. The algorithm performs the EMD method over an ensemble of the signal added independent identically distributed white noise of the same standard deviation. Even so EEMD created problems when the decomposition is complete. The ensemble of different signal with added noise may produce different number of modes and the reconstructed signal includes residual noise. This paper propose an modified EEMD method to overcome mode mixing of EMD, to provide an exact reconstruction of the original signal, and to separate modes with lower cost than EEMD's. The experimental results show that the proposed method provides a better separation of the modes with less number of sifting iterations, costs 20.87% for a complete decomposition of the signal and demonstrates superior performance in the signal reconstruction, compared with EEMD.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.223-224
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• 2015

배전 계통 산업 현장에서는 스위칭 소자 및 제어장치, 전 자기기들이 한 대 맞물려 증가하고 있다. 또한, 스마트 그리드(Smart Grid) 및 마이크로 그리드(Micro Grid)의 개념이 도입되면서 분산 전원 이 널리 보급되고 있다. 이로 인해 현장에서는 많은 전기전자기기들이 설치되어 운영 중에 있고, 이것은 noise 및 고조파와 같은 왜란이 발생 되는 원인을 초래하고 있다. 왜란은 여러 전기 전자 장비들의 데이터 취득 왜곡 현상을 발생시키고, 이러한 데이터 손실로 인해 기기들의 오동작 및 사고를 발생시킨다. 대표적인 왜란으로는 common mode noise 같은 대지(大地) 등의 기준점과 각 신호선 사이에 나타나는 노이즈가 있으며, 선로 및 장비 특성에 따라 기수 및 우수 고조파가 있다. 이러한 왜란들은 전자기기들의 오동작 및 신호의 부 정확성으로 제품 신뢰성에 문제를 초래한다. 특히 데이터 계측 실패 및 Serial 통신을 함에 있어서 신호 손실을 발생시켜 데이터 변형을 초래한다. 이로 인해 배전선로에 위치한 전자기기들이 왜곡된 데이터로 동작을 하게 되고 이는 곧 선로의 사고를 발생시키게 된다. 따라서 왜란들을 사전에 방지하여 기기 오동작 및 부동작을 예방하기 위해서 산업계에서는 왜란에 대한 인식을 지속적으로 증가시키고 있다. 실제 현장에서도 이와 같은 왜란으로 인해 기기 오동작을 하는 경우가 많으며 이를 해결하기 위한 여러 신호처리 기법을 적용하고 있다. 이에 본 논문에서는 여러 종류의 샘플링 데이터 량을 생성할 수 있도록 샘플링 속도를 다변환(Multi-interchange)하고 각 샘플링 속도에 맞게 계측된 샘플링 데이터를 DFT 신호 처리하여 왜란으로부터 강건한 계통 주파수를 계측한다. 또한, 주파수 별 DFT 값을 Table화 하여 계통 주파수를 찾아낸다.