• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.11a
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• pp.50-58
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• 1998

EEG 생리신호의 분석은_ 국내에서도 최근에 활발한 연구가 진행되고 있으나, 시계열을 이용한 분석법은 많은 전문적인 지식을 요구하고 있기 때문에 시계열을 전문적으로 연구하지 않은 사람들에게는 많은 어려움을 내포하고 있다. 그러므로 시계열분석에 대한 지식이 혀는 분석자라도 보다 쉽게 이해하고 분석이 가능한 모형구축 및 판별분류에 대한 신호분석용 시계열분신 Tool의 개발이 미진한 상태이기 때문에 시계열분석에 의한 뇌파 신호의 분류에 대한 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.325-326
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• 2007

Auto-Cross 시계열 신경망을 이용하여 식각 종말점을 예측하는 모델을 개발하였다. 식각 종말점 신호는 광방사분광기 (OES)를 이용하여 수집하였다. 기준 신호에 대한 예측모델을 개발한 후, 나머지 신호들로 테스트해 그 결과를 비교 분석하였다. 시계열 예측모델은 실제 신호가 제공하지 못하는 EEP 시간대를 제공하였다. 실제신호와 시계열 예측 모델을 병행해 운용할 경우 EEP 탐지 성능의 증진이 기대된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.3
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• pp.617-628
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• 1997

시계열 자료의 변이상태(transition status)에 대한 판별은 여러 분야에서 연구되고 있다. 하지만 변압기의 진동신호와 같이 특정한 시계열모형을 적합시키기 힘든 자료는 변이 상태에 대한 판별이 쉽지 않다. 본 논문에서는 정상적인 변압기에서 발생하는 진동신호에 대하여 각 주기별 최대값, 자기상관계수 및 편자기상관계수 등의 경험적 표본분포를 연구한 후, 이를 이용한 관리도를 만들어 변압기 진동신호의 변이상태에 대한 판별을 하였다. 이 방법은 품질관리의 관리도 이론을 시계열자료에 응용한 것으로 비정상적인 변압기 진동신호의 판별에 만족스러운 결과를 가져왔다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.03a
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• pp.159-162
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• 1999

본 논문에서는 비선형 시계열 신호처리 및 분석을 위한 카오스 시뮬레이터에 대해서 소개한다. 이 시뮬레이터는 크게 세 개의모듈로 이루어져 있으며 신호발생 모듈, 신호처리 모듈, 신호분석 모듈로 나누어 진다. 이 카오스 시뮬레이터를 이용한 비선형 시계열 신호분석 결과 각각의 파라메터에 따른 신호분석이 가능함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.655-657
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• 2010

현재 코골이를 방지하는 위한 기구로는 양압 산소호흡기, 스프레이, 전기자극기, 수술, 구강내 보조기구가 있으나 개인용으로 사용하기에는 가격이 너무 고가이어서 일반적인 코골이 환자에게 적용하기에는 무리가 있으며 사용자에 따라 부작용의 위험이 있다. 본 논문에서는 정확하고 안정적인 코골이 신호인식을 위해 시계열 분석방법을 통해서 선형적인 성질보다 비선형적인 성질이 강한 코골이 신호의 카오틱 신호 유무를 해석하였다. 본 논문에서 사용한 시계열 데이터는 30대 성인남자로부터 수면시간 6시간중중 발생하는 코골이 음성신호를 마이크를 통해 샘플링 주파수 22kHz, 모노 형태로 수집한 것이다. 위상공간의 궤적 분석, 매입차원에 의한 상관적분 분석, 파워 스펙트럼과 자기상관함수 분석 등의 정량 및 정성적 분석방법을 통해서 수집한 코골이 신호의 분석결과 신호가 부분적으로 주기적 성질을 가지는 카오스 신호임을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.12
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• pp.11-21
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• 2011

An embedded sensor is significantly influenced by its spatial environment, such as barriers or distance, through low power and signal strength. Due to these causes, noise data frequently occur in an embedded sensor. Because the information acquired from the embedded sensor exists in a time series, it is hard to detect an error which continuously takes place in the time series information on a realtime basis. In this paper, we proposes an error detection method based on time-series prediction that detects error signals of embedded sensors in real time in consideration of the physical characteristics of embedded devices. The error detection method based on time-series prediction proposed in this paper determines errors in generated embedded device signals using a stable distance function. When detecting errors by monitoring signals from an embedded device, the stable distance function can detect error signals effectively by applying error weight to the latest signals. When detecting errors by monitoring signals from an embedded device, the stable distance function can detect error signals effectively by applying error weight to the latest signals.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.388-390
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• 2006

본 논문은 종합주가지수, 코스닥 지수의 시계열 일간 데이터의 위상분석을 통해 시계열간의 연관성을 분석하였다. 시계열의 데이터는 비선형, 비정상이다. 따라서 위상성분의 정확한 추출을 위해서 전통적인 수학적 방법이 아닌 순간 위상값을 이용한 새로운 신호분석 방법을 사용하여 두 시계열의 연도별 위상차의 왜도와 첨도값을 기준으로 시계열의 상관특성을 살펴보았다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.28 no.3
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• pp.361-367
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• 2010

We produced continuous vertical time series of 14 permanent GPS stations operated by National Geographic Information Institute by processing about five years of data. Then we computed the height velocities by using a linear regression fitting of those time series, and did principal component analysis to understand the overall characteristics of the series. The prominent signal obtained as the first mode of PCA results showed an average of 4.2 mm/yr vertical velocity. The values of the first mode eigenvectors were consistent at all sites. Thus, we concluded that all the 14 stations are uplifting nearly at the same velocity for the test period. Then changes of precision before and after removing the first mode signal from the 14 height time series were analyzed. As a result, the precision improved 34.8% on average.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.289-292
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• 2000

선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 HRV 파워 스펙트럼해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 단구간(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호로부터 시계열 HRV의 파워스펙트럼을 추정한다. 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 재구성하였으며, AR모델 계수는 Burg법에 의해 계산하였다. AR모델을 적용한 단구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수(LF)와 고주파수(HF)에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 동일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 동일한 모양을 나타내었다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.4
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• pp.136-145
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• 1998

This paper describes the FFT and coefficient analysis of vibration signals for preventive diagnosis of a mold transformer at normal and abnormal state. Varying applied voltage, loading current and temperature as control variables for he experiment, measurement variables such as magnitude of vibration signals, frequency spectrum and time series coefficient were analyzed. The vibration signals by variation of control variables were measured by acceleration sensor adhered on the surface of winding and core, and measurement variables were calculated using dat acquisition system. After analyzing the normal state, the structural distortion was also simulated. The vibration signals at abnormal state were measured by the same control variables variation as the normal state. As a result, vibration signals between normal and abnormal state could be distinguished by comparison of the perpendicular and horizontal vibration signal.