• Title/Summary/Keyword: 비정상 검출

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X-선 검출기의 이득 보정 및 신호처리회로 구성

  • 남욱원;최철성;문신행
    • Bulletin of the Korean Space Science Society
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    • 1993.04a
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    • pp.22-22
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    • 1993
  • 천체 B-선 관측용으로 많이 이용되고 있는 X-선 비례계수관을 실험실형으로 재작하고 그 특성을 조사하였다. X-선 검출기의 구조는 10 $\times$ 20 $\times$ 2cm3 인 검출체적내에 10개의 전극선이 설치되어있는 다중선 비례계수관이며, 검출가스로서 Argon(90%) + CH4 (10%)인 g혼합가스를 사용하였다. 이러한 구조에서 5.9 keV에 대한 에너지 분해능은 16%를 얻었으나, 정상적인 전극연결방법에서는 검출기 끝측에 위치한 전극에서 생기는 electric field 변형매문에, 양극선 배열방향에서 조정된 이득의 군일성이 나쁘게 나타났다. 따라서 다중선들의 각 전극선에 전압보상법(voltage compansation method)을 적용하여 검출기 전반에 걸친 이득의 균일성을 2 % (rms 값) 이내로 보정할 수 있었다. 아울러 신호처리회로 중 에너지분석을 위한 파고분석기, 비 X-선 재거를 위한 상승시간선별기(rise-time discriminator)등을 제작하였으며 이들을 이용한 전반적인 신호처리회로의 구성에 대하여 논하고자 한다.

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PVC Detection Based on the Distortion of QRS Complex on ECG Signal (심전도 신호에서 QRS 군의 왜곡에 기반한 PVC 검출)

  • Lee, SeungMin;Kim, Jin-Sub;Park, Kil-Houm
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.40 no.4
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    • pp.731-739
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    • 2015
  • In arrhythmia ECG signal, abnormal beat that has various abnormal shape depending on the generation site and conduction disorders is included and it is very important to diagnose heart disease such as arrhythmia. In this paper, we propose a PVC abnormal beat detection algorithm associated with ventricular disease. The PVC abnormal beat is characterized by distortion of the QRS complex occurs among the components of the ECG signal. Therefore it is possible to detect PVC abnormal beat according to the degree of distortion of the QRS complex. First, quantify the distortion of the QRS complex by using the potential of the R-peak, kurtosis and period. By using the mean and standard deviation, PVC abnormal beat is detected depending on the degree of distortion from the normal beat. The proposed algorithm can detect the average over 98% of the AAMI-V class type abnormal beat associated with ventricular disease in MIT-BIH arrhythmia database.

Detection of Abnormal Behavior by Scene Analysis in Surveillance Video (감시 영상에서의 장면 분석을 통한 이상행위 검출)

  • Bae, Gun-Tae;Uh, Young-Jung;Kwak, Soo-Yeong;Byun, Hye-Ran
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.36 no.12C
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    • pp.744-752
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    • 2011
  • In intelligent surveillance system, various methods for detecting abnormal behavior were proposed recently. However, most researches are not robust enough to be utilized for actual reality which often has occlusions because of assumption the researches have that individual objects can be tracked. This paper presents a novel method to detect abnormal behavior by analysing major motion of the scene for complex environment in which object tracking cannot work. First, we generate Visual Word and Visual Document from motion information extracted from input video and process them through LDA(Latent Dirichlet Allocation) algorithm which is one of document analysis technique to obtain major motion information(location, magnitude, direction, distribution) of the scene. Using acquired information, we compare similarity between motion appeared in input video and analysed major motion in order to detect motions which does not match to major motions as abnormal behavior.

Real-Time Estimation of Control Derivatives for Control Surface Fault Detection of UAV (실시간 조종미계수 추정에 의한 무인비행기 조종면 고장검출)

  • Lee, Hwan;Kim, Eung-Tae;Choi, Hyoung-Sik;Choi, Ji-Young;Lee, Sang-Kee
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.35 no.11
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    • pp.999-1005
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    • 2007
  • In case of an abnormal condition of control surface, the real-time estimation of aerodynamic derivatives are required for the reconfigurable control system to be flight for missions or return to the head office. The goal of this paper is to represent a technique of fault detection to the control surface as a base research to the fault tolerant control system for safety improvement of UAV. The real-time system identification for the fault detection to the control surface was applied with the recursive Fourier Transform and verified through the HILS and flight test. The failures of the control surface are detected by comparing the control derivatives in fault condition with the normal condition. As a result from the flight test, we have confirmed that the control derivatives of fault condition less than about 50% in the normal condition.

A Study on Computer-Aided Diagnosis System for Interstitial Lung Disease in Chest Radiograph (흉부 영상에서 간질성 폐질환 검출을 위한 컴퓨터지원진단 시스템 연구)

  • 김진철;송종태;이우주;이배호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.316-318
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    • 2003
  • 간질성 폐질환(Interstitial Lung Disease) 컴퓨터지원진단(Computer-Aided Diagnosis: CAD)시스템은 방사선의사들이 흉부 X-ray영상에서 석회화와 섬유화를 탐지하고자 적용하였다. 진단 중에 발생할 수 있는 오진율을 줄이고 간질성 폐질환이 존재하는 폐야에서 이상유무를 판단하여 검출을 표시하도록 하였다. 본 논문에서는 디지털 흉부영상에서의 간질성 폐질환을 검출하기 위해 폐 텍스처(texture)의 물리적 척도를 측정하기 위한 방법을 제안한다. 2차원의 푸리에 변환으로부터 얻어지는 파워스펙트럼(power spectrum) 분석에 기반을 두는 방법으로 각각의 ROI(Region Of Interest)에서 구한 평균제곱자승오차(Root Mean Sguare: RMS)와 파워스펙트럼의 첫 번갠 모멘트(Moment)는 폐 텍스처의 밀도변동의 크기(magnitude)와 섬세함(fineness)을 나타낸다. 실험결과 다양한 간질성폐질환을 가진 비정상 폐 텍스처의 RMS와 첫 번째 모멘트와는 차이가 있었다. 디지텔 흉부영상으로부터 계산되어진 정량화된 텍스처의 척도는 방사선의사의 간질성 폐 질환을 진단함에 효율적인 질환 탐지를 가능하게 하였으며 진단율을 향상시킬 수 있었다.

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숫돌면의 직접관찰에 의한 드레싱 시기 최적화

  • 김선호;안중환;박화영
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 1996.11a
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    • pp.51-55
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    • 1996
  • 본 연구에서는 숫돌면의 직접관찰에 의해 적정한 드레싱 시기를 결정하는 것에 관한 연구를 수행했다. 이를 위해, 와전류센서를 숫돌주위에 설치하여 숫돌면의 눈막힘량을 비접촉식으로 직접 측정하므로서 숫돌의 상태를 검출했다. 숫돌의 재생작용에 의한 정상연삭과 눈막힘에 의한 이상연삭의 구분은 검출된 눈막힘량과 가공면 표면거칠기의 상관괘적(Relational Locus)을 통해 드레싱 시기를 결정했다. 또한 이때의 숫돌면의 상태를 레이져 변위센서를 이용해 측정하고 3차원 Topography로 표현했다. 본 논문에서는 이러한 내용들에 대한 실험적 결과들을 소개한다.

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The Classification of Arrhythmia Using Similarity Analysis Between Unit Patterns at ECG Signal (ECG 신호에서 단위패턴간 유사도분석을 이용한 부정맥 분류 알고리즘)

  • Bae, Jung-Hyoun;Lim, Seung-Ju;Kim, Jeong-Ju;Park, Sung-Dae;Kim, Jeong-Do
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.19D no.1
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    • pp.105-112
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    • 2012
  • Most methods for detecting PVC and APC require the measurement of accurate QRS complex, P wave and T wave. In this study, we propose new algorithm for detecting PVC and APC without using complex parameter and algorithms. Proposed algorithm have wide applicability to abnormal waveform by personal distinction and difference as well as all sorts of normal waveform on ECG. To achieve this, we separate ECG signal into each unit patterns and made a standard unit pattern by just using unit patterns which have normal R-R internal. After that, we detect PVC and APC by using similarity analysis for pattern matching between standard unit pattern and each unit patterns.

Fault Detection and Diagnosis of Induction Motors using LPC and DTW Methods (LPC와 DTW 기법을 이용한 유도전동기의 고장검출 및 진단)

  • Hwang, Chul-Hee;Kim, Yong-Min;Kim, Cheol-Hong;Kim, Jong-Myon
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.16 no.3
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    • pp.141-147
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    • 2011
  • This paper proposes an efficient two-stage fault prediction algorithm for fault detection and diagnosis of induction motors. In the first phase, we use a linear predictive coding (LPC) method to extract fault patterns. In the second phase, we use a dynamic time warping (DTW) method to match fault patterns. Experiment results using eight vibration data, which were collected from an induction motor of normal fault states with sampling frequency of 8 kHz and sampling time of 2.2 second, showed that our proposed fault prediction algorithm provides about 45% better accuracy than a conventional fault diagnosis algorithm. In addition, we implemented and tested the proposed fault prediction algorithm on a testbed system including TI's TMS320F2812 DSP that we developed.

Implementation of Arc detection Filter (Arc 검출용 필터의 구현)

  • Lee, Kyu-Min;Back, Won-Hyen;Lee, Hack-Bum;Bang, Sun-Bae;Pack, Chong-Yeon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.2146-2147
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    • 2011
  • 전기화재의 원인인 아크 신호는 전류 돌입형, 비선형 및 전류 단속형 부하들의 정상상태와 유사한 전류파형을 갖는다. 이러한 부하들에서 아크를 정확하게 검출하기 위해서는 아크 유무를 정확히 판단 할 수 있는 시스템이 필요하며 이러한 시스템에서 아크검출을 정확히 하는 필터가 중요하다. 본 논문에서는 UL1699의 직렬 아크 발생장치로 아크를 발생시키고 시간 및 주파수 영역에서 아크 전류파형을 분석하였다. 분석결과 아크전류파형은 시간영역에서는 영점전류의 처짐 현상(shoulder)이 발생하고 주파수영역에서는 60Hz의 고조파 성분을 제외한 전대역의 주파수에 걸쳐서 스펙트럼이 증가하였다. 본 논문에서 제시된 아크 검출용 필터는 이러한 특징들 중 주파수 영역의 특징을 검출한다.

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An Embedding Similarity-based Deep Learning Model for Detecting Displacement in Cultural Asset Images (목조 문화재 영상에서의 크랙을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 딥러닝 모델)

  • Kang, Jaeyong;Kim, Inki;Lim, Hyunseok;Gwak, Jeonghwan
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.07a
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    • pp.133-135
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    • 2021
  • 본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위 현상 중 하나인 크랙이 발생하는 영역을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 모델을 제안한다. 우선 변위가 존재하지 않는 정상으로만 구성된 학습 이미지는 사전 학습된 합성 곱 신경망을 통과하여 임베딩 벡터들을 추출한다. 그 이후 임베딩 벡터들을 가지고 정상 클래스에 대한 분포의 파라미터 값을 구한다. 실제 추론 과정에 사용되는 테스트 이미지에 대해서도 마찬가지로 임베딩 벡터를 구한다. 그런 다음 테스트 이미지의 임베딩 벡터와 이전에 구한 정상 클래스를 대표하는 가우시안 분포 정보와의 거리를 계산하여 이상치 맵을 생성하여 최종적으로 변위가 존재하는 영역을 감지한다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 임베딩 유사도 기반 모델이 목조 문화재에서 크랙이 발생하는 변위 영역을 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 크랙 현상에 대한 변위 영역 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

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