Almost ship monitoring systems are event driven alarm system which warn only when the measurement value is over or under set point. These kinds of system cannot warn while signal is growing to abnormal state until the signal is over or under the set point and cannot play a role for preventive maintenance system. This paper proposes fault diagnosis method which is able to diagnose and forecast the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without additional sensors. By analyzing this data having high correlation coefficient(CC), correlation level of interactive data can be understood. Knowledge base of abnormal detection can be built by referring level of CC(Fault Detection CC, FDCC) to detect abnormal data among monitored data from monitoring system and knowledge base of diagnosis built by referring CC among interactive data for related machine each other to diagnose fault part.
Damage detection based on dynamic characteristics of a structure is one of important roles in structural damage identification. It is difficult to detect local structural damage using traditional dynamic experimental methods due to a limited number of sensors used in an experiment. In this work, a non-contact test stand of fan blades is established, and a full-field noncontact test method, combined with three-dimensional digital image correlation, Bayesian operational modal analysis, and damage indices, is used to detect local damage of a fan blade under ambient excitation without use of baseline information before structural damage. The methodology is applied to detect invisible local damage on the fan blade. Such a method has a seemingly high potential as an alternative to detect local damage of blades with complex high-precision surfaces under extreme working conditions because it is a noncontact test method and can be used under ambient excitation without human participation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권1호
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pp.395-405
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2012
A joint template matching algorithm is proposed in this paper to reduce the high rate of miss-detection and false-alarm caused by the traditional template matching algorithm during the process of multi-object detection. The proposed algorithm can reduce the influence on each object by matching all objects together according to the correlation information among different objects. Moreover, the rate of miss-detection and false-alarm in the process of single-template matching is also reduced based on the algorithm. In this paper, firstly, joint template is created from the information of relative positions among different objects. Then, matching criterion according to normalized cross correlation is generated for multi-object matching. Finally, the proposed algorithm is applied to the detection of watermarks in bill. The experiments show that the proposed algorithm has lower miss-detection and false-alarm rate comparing to the traditional NCC algorithm during the process of multi-object detection.
In this paper, we propose a new adaptive dissolve detection method based on the analysis of a dissolve modeling error that is the difference between an ideally modeled dissolve curve without any correlation and an actual variance curve with a correlation. The dissolve modeling error is determined based on a correlation between two scenes and variances for each scene. First, Candidate regions are extracted by using the characteristics of a parabola that is downward convex, then the candidate region will be verified based on a dissolve modeling error. If a dissolve modeling error on a candidate region is less than a threshold that is defined by a dissolve modeling error with a target correlation, the candidate region should be a dissolve region with a correlation less than the target correlation. The threshold is adaptively determined based on the variances between the candidate regions and the target correlation. By considering the correlation between neighbor scenes, the proposed method is able to be a semantic scene-change detector. The proposed algorithm was tested on various types of data and its performance proved to be more accurate and reliable when compared with other commonly used methods
침입탐지시스템은 사용된 알고리즘이나 기법의 특성에 따라 여러 탐지영역에 대해서 상이한 탐지결과를 나타내게된다. 따라서 서로 다른 탐지영역을 갖는 여러 탐지시스템들의 결과를 통합함으로써 탐지영역을 넓힐 수 있는 통합탐지 방법이 필요하다. 또한 통합 시에 발생할 수 있는 수많은 잘못된 보고의 수를 최소화함으로써 보안 관리자의 업무부담을 줄이고 탐지결과의 정확성을 높일 필요가 있다. 이 논문에서는 시스템 사용행위에 대해서 각 탐지시스템들이 모호한 판정의 결과값을 내어놓는 경우 분석된 탐지시스템의 특성을 퍼지추론을 이용하여 통합탐지 한다. 분석된 탐지 특성은 퍼지제어의 과정에서 적용된 각 탐지시스템에 대한 소속함수와 제어규칙으로 표현한다. 그리고, 모호한 판정 값을 통합하고 잘못된 보고의 숫자를 최소화하였으며, 여러 번의 실험을 통해 결정된 임계값의 적용으로 추론의 적용대상이 최소화되도록 하였다.
본 논문에서는 5G NR (new radio) 시스템에서 PSS/SSS (primary synchronization signal/secondary synchronization signal)를 이용한 cell ID (cell identity) 검출 방법들을 제시하고 성능을 평가한다. 시간 영역에서 PSS를 먼저 검출한 후 검출된 PSS 정보를 이용하여 채널 추정 및 SSS의 시퀀스 검출에 사용하는 2단계(2-stage) 검출 방법과 PSS와 SSS 시퀀스를 결합하여 동시에 검출하는 결합 검출(joint detection) 방법을 사용한다. 또한, 추정한 채널 이득을 이용하여 주어진 PSS 및 SSS의 전체 시퀀스 길이의 상관(correlation) 값을 계산하는 coherent 방법과 시퀀스의 전체 길이를 여러 개의 그룹으로 나누어 각 그룹 내에서는 coherent 상관을 계산하고, 이들을 결합하여 전체 그룹의 상관 값을 계산하는 non-coherent combining 방법을 제시한다. 본 논문에서 고려한 검출 방법들에 대해 전산 실험을 통하여 PSS 및 SSS의 개별 검출 에러율과 전체 cell ID 검출 에러율 성능을 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음환경과 고정 및 이동 환경에서 non-coherent combining 방법이 coherent 방법에 비해 우수한 검출 성능을 보이며, 결합 검출 방법은 2단계 검출 방법에 비해 우수한 성능을 보이나 계산 복잡도 측면에서는 2단계 검출 방법이 보다 낮은 복잡도를 갖는다는 것을 보여준다.
Self-encoded spread spectrum (SESS) is a novel modulation technique that acquires its spreading code from a random information source, rather than using the traditional pseudo-random noise (PN) codes. In this paper, we present our study of the SESS system performance under pulsed-noise jamming and show that iterative detection can significantly improve the bit error rate (BER) performance. The jamming performance of the SESS with correlation detection is verified to be similar to that of the conventional direct sequence spread spectrum (DSSS) system. On the other hand, the time diversity detection of the SESS can completely mitigate the effect of jamming by exploiting the inherent temporal diversity of the SESS system. Furthermore, iterative detection with multiple iterations can not only eliminate the jamming completely but also achieve a gain of approximately 1 dB at $10^{-3}$ BER as compared with the binary phase shift keying (BPSK) system under additive white gaussian noise (AWGN) by effectively combining the correlation and time diversity detections.
본 논문에서는 PN(Pseudo Noise) 부호에 대한 정보 없이 확산대역 신호를 검출하는 방식을 다룬다. 이러한 검출 방식은 군용 통신에서 사용되거나 주파수 사용 영역을 관리(spectrum surveillance)하는 경우에 있어 중요하게 다루어 질 수 있다. 검출 내용은 주어진 대역폭 내에 확산대역 신호가 존재하는지의 여부, PN 부호의 길이 및 PN부호 구분(identification)이다. 고차 통계적 신호처리 기법 중 하나인 3차 상관함수는 사전 정보가 없는 확산대역 신호의 검출에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 실제 확산대역 신호를 검출하는데 있어 3차 상관함수의 결과 값만을 이용할 경우 발생하는 문제점을 지적하고, 이러한 문제점을 극복하는 동시에 성능이 향상된 확산대역 신호 검출 방식을 제안한다.
이 논문에서는 신호 모델에 기반하여 유도전동기의 고장 검출 및 고장 진단을 위한 새로운 시스템을 제안한다. 산업현장에 적용하는 기존의 제품들은 신호가 문턱치를 넘어면 고장을 검출하는 단순한 알고리듬을 가지고 있어 고장의 유형이나 고장을 예측하는데 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 고장 검출 과정과 고장 진단 과정으로 구성되며, 고장 검출 과정은 기계 신호음들이 웨이블렛 필터뱅크를 통과한 후 웨이블렛 계수들의 분산과 상관도를 분석하여 고장을 검출한다. 고장 진단 과정은 패턴분류기술을 적용하여 고장의 유형을 진단하게 된다. 대표적인 유도전동기 고장 유형들로서는 불평형, 미스얼라이먼트, 그리고 베어링 루스 등이 있으며, 이러한 유형들은 제안하는 시스템에서 분석되고 진단을 받게 된다. 제안하는 시스템에 적용한 결과 상관도를 이용한 방법은 78 %, 분산을 이용한 방법은 95 % 이상의 고장진단율을 보이는 우수한 결과를 나타내었다.
발전소 건설 시에 설치된 지하매설 배관이 대부분 20년 이상 경과됨에 따라서 지하매설 배관의 누설탐지의 중요성이 점차 부각되고 있다. 본 논문의 목적은 발전소와 같이 매설배관 주변에 회전체 기계잡음이 존재하는 경우에 배관의 누설위치 추정성능을 개선하기 위한 방법을 연구하는 것이며, 이러한 목적을 달성하기 위하여 주파수영역에서 배관 주변의 회전체 기계잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 상호스펙트럼의 위상정보를 이용하여 배관의 누설위치를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위하여 실험을 수행하였으며, 실험결과 회전체에서 발생하는 주기적인 잡음성분을 제거함으로써, 배관 누설을 탐지하는 상호상관함수기법의 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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