In this study, a length adjustment algorithm for cyclic signals in manufacturing process using Time Invariant Feature point Extraction and Matching(TIFEM) is proposed. In order to precisely compensate the length of cyclic signals which have irregular length in the middle of signal as well as in the full length more feature points are needed. The extracted feature must involve information about the pattern of signal and should have invariant properties on time and scale. The proposed TIFEM algorithm extracts features having the intrinsic properties of the signal characteristics at first. By using those extracted features, feature vector is constructed for each time point. Among those extracted features, the only effective features are filtered and are chosen such as basis for the length adjustment. And then the partial length adjustment is performed by matching feature points. To verify the performance of the proposed algorithm, the experiments were performed with the experimental data mimicking the three kinds of signals generated from the actual semiconductor process.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.1
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pp.51-56
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2019
This paper proposes an improved heartbeat signal extraction method for ballistocardiography(BCG)-based heart-rate measurement on mobile environment. First, from a mobile facial video, a handshake-free head motion signal is extracted by tracking facial features and background features at the same time. Then, a novel signal periodicity computation method is proposed to accurately separate out the heartbeat signal from the head motion signal. The proposed method could robustly extract heartbeat signals from mobile facial videos, and enabled more accurate heart rate measurement (measurement errors were reduced by 3-4 bpm) compared to the existing method.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.02a
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pp.36-36
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2011
반도체 공정 신호는 주기 신호와 비주기 신호로 구분된다. 특정 패턴을 가지는 주기 신호는 해당 파라미터(parameter)에 대해서 패턴 매칭을 수행하여 관리하는 연구가 진행되고 있다. 반면 비주기 신호 데이터의 경우에는 패턴 매칭 방법을 수행할 수 없다. 또한 반도체 공정에서 얻을 수 있는 두 개 타입의 데이터는 그 파라미터가 방대하기 때문에 현재 실제 공정에 적용되고 있는 방식인 각각 하나의 파라미터에 대해 관리도(control chart)를 구성해 관리하는 것은 많은 비용과 시간의 낭비를 초래한다. 따라서 두 타입 데이터의 여러 개의 파라미터를 동시에 관측할 수 있고 파라미터간의 내재된 상관관계를 고려할 수 있는 장점을 가진 분석 기법에 대한 연구가 필요하다. 주기 신호의 이상탐지를 위한 기존 연구는 신호를 구간으로 나누어 구간별로 SPC 차트적용 시키는 방법, 각 시점 마다 측정되는 값을 하나의 변수로 고려하여 Hotelling's T square, PCA, PLS 등과 같은 다변량 통계 분석을 적용 시키는 방법들이 제시되어 왔다. 이러한 방법들은 다양한 특성을 가지는 주기신호를 분석하고 이상을 탐지 하는데 많은 한계점을 가진다. 이에 본 논문은 다양한 형태를 가지는 신호의 특성을 반영하여 자기구상지도를 기반으로 신호의 분류와 공정의 이상을 탐지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자기구상지도를 이용하여 복잡한(고차원, 시계열) 신호를 2차원 상의 노드로 맵핑시킴으로써 신호의 특질(feature)을 추출하고 새로 표현된 신호의 특질을 기반으로 Logistic regression을 적용시켜 이상을 탐지 한다. 다양한 이상 상황을 가진 반도체 공정 신호를 사용하여 제안한 이상탐지 성능을 평가하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.4
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pp.740-749
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1994
This paper presents method for improving the performance of the VSELP speech coder. The hybrid method is employed for pitch period searching. Pitch searching time is reduced and pitch detection error, caused by quantization error of excitation signal of encoder in VSELP coder, is reduced by this method. This paper also adopts a pitch period enhancement filter and an adaptive first order filter. In this result, pitch period searching time is reduced to 26%, and MOS of reconstructed speech signal is increased by 3.19 to 4.04.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.167-170
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2012
본 논문에서는 박자 분류 방법을 사용하여 다성 음악 신호의 템포 쌍을 검출하는 방법을 제안한다. 템포를 검출하는 방법은 음의 시작점을 추출하여 음악의 주기적인 흐름을 파악한 뒤, 그 주기를 템포로 변환하는 과정으로 구성된다. 제안한 기술은 템포로 추측되는 배수 관계의 템포 후보를 추출한 뒤, 템포 후보를 박자에 따라 분류하고 곡의 빠르기를 고려하여 최종 템포 쌍을 검출한다. 제안한 방법을 사용하여 높은 정확도로 템포 쌍이 검출되는 것을 확인하였다.
Radar signal analysis of electronic warfare is a technique for identifying a radar type by signal parameters(direction, radion frequency, pulse repetition interval, pulse width, scan period..) extracted from a received radar pulse. However as the modern radar and new threat environments is advanced, radar identification ambiguity arises in the process of identifying the types of radars. In this paper, we analyze the problems of the existing method and propose a new method. This technique determines the validity of the scan period by the difference in the arrival time of the radar pulse and the minimum number of scan period discrimination. Experiments proved that the scan cycle results are derived regardless of the RMS((Root Mean Square) of the input amplitude.
웨이블렛 기법은 비주기적 신호의 해석에 있어 새롭게 적용되고 있는 방법이다. 이 방법은 Fourier Transform(FT), the Fast Fourier Transform(FFT), Least Square Method 방법과는 달리 시간 -주파수 분석을 통해 비주기적 과도 신호의 감지와 특징 추출이 용이하다. 이에 본 연구에서는 이러한 통계적 기법과는 달리 부분 방전 발생 신호를 시간-주파수 영역에서 연속적으로 분석 가능한 웨이블렛 기법을 이용하여 시간에 따른 절연체의 열화를 해석 및 진단하기로 한다. 부분 방전 현상을 나타내는 데이터는 방대하므로 진단을 위해 해석 정보에서 특정한 특징을 추출하며 이를 바탕으로 체계화된 데이터 베이스를 구성하는 기반을 마련한다. 해석에 필요한 신호는 복합감지 시스템(부분방전 시스템, 음향방출 시스템)을 이용하여 수집하였다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1995.06a
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pp.55-60
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1995
고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.
The advancement of technology for image processing and communications makes it possible for current traffic signal controllers and vehicle detection technology to make both emergency vehicle preemption and transit priority strategies as a part of integrated system. Present]y traffic signal control in crosswalk is controlled by fixed signals. The signal control keeps regular signals traffic even with no traffic, when there is traffic, should wait until the signal is given. Waiting time causes the risk of traffic accidents and traffic congestion in accordance with signal violation. To help reduce the risk of accidents and congestion, this paper explains traffic signal control system for the adaptive priority order so that signal may be preferentially given in accordance with the situation of site through the object detect images.
Kim, Song-Ee;Kang, Ji-Hoon;Park, Jong-Hyuck;Kim, Sung-Shick;Baek, Jun-Geol
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.21
no.2
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pp.79-90
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2012
In this paper, a feature signal extraction method is proposed in order to enhance the low performance of fault detection caused by unbalanced data which denotes the situations when severe disparity exists between the numbers of class instances. Most of the cyclic signals gathered during the process are recognized as normal, while only a few signals are regarded as fault; the majorities of cyclic signals data are unbalanced data. SOM(Self-Organizing Map)-based feature signal extraction method is considered to fix the adverse effects caused by unbalanced data. The weight neurons, mapped to the every node of SOM grid, are extracted as the feature signals of both class data which are used as a reference data set for fault detection. kNN(k-Nearest Neighbor) and SVM(Support Vector Machine) are considered to make fault detection models with comparisons to Hotelling's $T^2$ Control Chart, the most widely used method for fault detection. Experiments are conducted by using simulated process signals which resembles the frequent cyclic signals in semiconductor manufacturing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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