• 한국소음진동공학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.291-297
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• 2012

Conventional Fourier analysis can give only limited information about the dynamic characteristics of nonstationary signals. Instead, time-frequency analysis is widely used to investigate the nonstationary signal in detail. Several time-frequency analysis methods are compared for a typical acoustic emission burst generated during the impact between a ferrite ceramic and aluminum plate. This AE burst is inherently nonstationary and random containing many frequency contents, which leads to severe interference between cross terms in bilinear convolution type distributions. The smoothing and reassignment processes can improve the readability and resolution of the results. Spectrogram and scalogram of the AE burst are obtained and compared to get the characteristics information. Renyi entropies are computed for various bilinear time-frequency transforms to evaluate the randomness. These bilinear transforms are reassigned by using the improved algorithm in discrete computation.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
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• pp.742-746
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• 2008

With the trend of factory automation, nowadays, much industrial machinery tends to be put into 24-hours operation a day. However, these trends in industrial equipments also increase the possibility of various mechanical problems and bring about innumerable maintenance cost. There is a strong need of the condition monitoring and diagnosis for industrial equipment, especially rotating machinery, since they are connected not only to the reduction in the maintenance costs but also connected to the enhancement of production efficiency. Generally, to evaluate the operating conditions in the machinery in the industrial field, various physical properties are monitored. Among them, vibration and Noise signals are the mist important indicator and it is effectively used in many diagnosis systems for machinery. Much previous research is based in the FFT (Fast Fourier Transform) method. The spectral analysis is assumed that the signal is stationary. However, almost random signals are non-stationary. The wavelet transform has been recognized an efficient Method. Most interesting sounds have time-varying features. Signal processing techniques for the analysis of transient sound have been not clearly given yet.

• 한국도로학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.177-185
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• 2013

PURPOSES : This study attempts to design and establish the road surface condition detection system by using the image processing that is expected to help implement the low-cost and high-efficiency road information detection system by examining technology trends in the field of road surface condition information detection and related case studies. METHODS : Adapted visual information collecting method(setting a stereo camera outside of the vehicle) and visual information algorithm(transform a Wavelet Transform, using the K-means clustering) Experiments and Analysis on Real-road, just as four states(Dry, Wet, Snow, Ice). RESULTS : Test results showed that detection rate of 95% or more was found under the wet road surface, and the detection rate of 85% or more in snowy road surface. However, the low detection rate of 30% was found under the icy road surface. CONCLUSIONS : As a method to improve the detection rate of the mobile road surface condition information detection system developed in this study, more accurate phase analysis in the image processing process was needed. If periodic synchronization through automatic settings of the camera according to weather or ambient light was not made at the time of image acquisition, a significant change in the values of polarization coefficients occurs.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.343-348
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• 2014

얼굴인식은 인식과정에서 인식자에게 거부감을 유발하지 않고, 적극적인 행위 없이 자동으로 인식 과정을 거치는 장점이 있다. 그러나 촬영 환경에서의 조명 변화로 인하여 다른 인식 방법인 지문 인식이나 홍채 인식에 비하여 인식률이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 선형판별분석법을 기반으로 가시광선 영상과 적외선 영상의 웨이블릿 대역의 선택적 융합방법을 이용하여 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 가시광선 영상과 적외선 영상을 웨이블릿 변환하여 4개의 대역으로 분할한다. 두 번째 단계에서 각 대역에 해당하는 학습영상과 테스트 영상의 유클리디안 거리를 계산한다. 세 번째로 앞서 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 각 대역에서의 인식 실험을 수행하고, 4개 대역에서의 인식률을 고려하여 가중치를 설정한다. 마지막으로 부여된 가중치와 해당 대역의 유클리디안 거리를 융합하여 얼굴인식을 수행하여 외부 변화에 강인한 얼굴 인식 결과를 얻었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.86-92
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• 2009

유도 전동기의 사용이 증가함에 따라 유도전동기의 고장은 산업 사회에 커다란 피해를 끼치게 되었다. 그렇기 때문에 유도 전동기의 고장을 찾아내는 것은 매우 중요한 문제로 부각되었다. 하지만 그 중에서도 문제점은 유도전동기의 고장은 종종 오랜 시간에 걸쳐 진행된다는 것이다. 그것은 빠른 진단이 매우 중요하다는 것을 뜻한다. 이에 대해 많은 연구가 진행되어 왔으며 가장 일반적으로 쓰이는 고장 진단 방법은 진동 센서를 이용한 전동기의 기계적 고장을 찾는 방법이다. 하지만 이 방법은 신뢰도가 높은 검증 방법임에도 불구하고 높은 시스템 가격과 활용의 어려움으로 인해 새로운 방법들이 시도가 되었다. 이 논문은 시스템을 기반으로 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 기술을 구현하는 것을 보여주며 윈도우즈 기반 C++을 이용하여 고장인지 아닌지를 결정하는 알고리즘으로 구성되어 있다. 전체 시스템은 전류 데이터 수집 보드와 PC를 이용한 신경망 알고리즘으로 실시간으로 수행 될 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.612-621
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• 2008

이용 가능한 데이터 영역과 전송전력 등 다양한 제한 요소들로 인하여 지그비 통신의 기술규격에는 음성통신에 대한 기준 사양이 포함되지 않았다. 본 논문에서는 지그비의 기반인 IEEE 802.15.4 표준에 적용하기 위한 음성부호화 기법이 제시된다. 여기서는 높은 압축율과 파형 복구능력이 우수한 파형부호기의 실현이 필수적이다. 이를 위하여 제시된 방법에서는 다단 이산 웨이블릿변환과 두 가지 펄스부호변조로 구성된 이진부호기가 사용된다. 이론적인 분석과 실내 무선 환경에서의 모의실험 결과 2단 웨이블릿변환을 적용한 경우가 압축율과 음성신호 복구능력 면에서 가장 적합한 것으로 판단된다. 직선전파경로 성분이 지배적인 경우 제시된 방법은 중간 정도의 신호 대 잡음비에서도 만족스러운 복구능력을 가진다. 따라서 제시된 음성부호화 방법은 향후 지그비를 이용한 음성통신의 표준 선정에 참고 가능한 기술이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.78-83
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• 2014

최근 신재생 에너지원으로서의 선두주자인 풍력발전은 다수의 풍력발전 회사들로 하여금 모니터링 및 고장진단 시스템의 개발을 가속화시키고 있다. 이러한 모니터링 및 진단시스템은 조기의 고장검출을 통해 고장이 발생되었을 경우 발생되는 고가의 수리비용을 미연에 방지할 수 있게 한다. 일반적으로 풍력발전과 관련된 고장진단 시스템은 진동신호 및 신호분석기법에 기반하고 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전 시스템에서 자주 발생되고 있는 질량 불평형 및 축 정렬 불량 등과 같은 기계적인 고장을 효율적으로 진단할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 지능화된 고장진단 알고리즘은 인공신경망기법과 웨이블렛 변환을 이용한 것으로 (주)가온솔루션에서 개발한 풍력발전용 기계적 고장발생 장치에 적용 실험을 통해 제안된 진단기법의 유용성을 확인하고자 하였다.

• Composites Research
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• 제24권6호
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• pp.49-55
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• 2011

복합재는 금속보다 높은 비강성과 비강도를 갖는 장점 때문에 군용기와 민항기의 주요 구조물로 사용이 증대되고 있다. 하지만 복합재의 기계적인 특성은 충격에 의해 심각하게 저하된다. 특히, 우박, 고속 택싱에 의한 파편과의 고속 충격은 작은 질량임에도 불구하고 구조물과 서브시스템에 심각한 손상을 줄 수 있다. 그러나 한 가지 센서 또는 기존의 기법을 사용하여 복합재의 손상을 탐지하기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 복합적층판의 고속충격에 의한 손상 개시와 전파를 모니터링하기 위해 PVDF 센서와 AE 센서를 사용하였다. 센서 신호를 분석하기 위해 웨이블릿 변환을 사용하였다. 충격에너지가 증가할수록 고주파 신호가 증가하였고 PVDF 센서와 AE 센서 신호에서 유사한 경향을 알 수 있었다. 결과적으로 복합적층판의 고속충격손상을 감지하고 특성화하는 다양한 센싱 기법을 제시하였다.

• 정보학연구
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• 제7권1호
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• pp.155-161
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• 2004

정상적인 기계의 동작동안, 부분방전측정이 고전압전동기 고정자권선을 모의하여 터빈제너레이터 분석기(TGA)를 이용하여 실행하였다. 모의한 고정자권선에 인가된 전압은 4.47[kV]와 6.67[kV]을 인가하였다. 모의 고정자권선을 갖는 전동기들은 단자함에 80[pF]용량성 커풀러를 설치하였다. 인가전압 위상각을 고려한 부분방전패턴의 경우 2차원, 3차원적으로 보여주었다. TGA는 정규화된 펄스수(NGN)DHK 부분방전펄스크기(Qm)으로서 두개의 정량화된량을 나타내었다. 결론적으로, 우리는 모의한 고정자권선에 대한 내부방전과 표면방전의 차이를 TGA을 이용하여 식별할 수 있었다. 고정자권선의 결함에 대한 특징을 추출하기 위한 기법으로서 이산웨이블렛 변환기법 및 주파수분석법을 이용하여 결함신호에 대한 특징을 추출할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권10호
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• pp.1035-1044
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• 2008

하도내에서 발생하는 유출량 및 TOC 자료는 비선형성이 강한 자료임에 따라 홍수에 대한 재난대응과 수질의 상시감시를 위해서는 자료의 특성 분석과 예측에 관한 연구는 필수라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서 유출량 및 TOC, TOC부하량 자료에 대한 웨이블렛 변환에 의해 최종분해된 최종파형분해단계의 근사성분과 상세성분을 이용하여 예측모형을 개발하였다. 그 결과 기존 인공신경망 모형에서 관찰되었던 시계반대 방향으로 전이되는 지속현상의 극복 가능성을 보여주었으며, 기존 인공신경망 모형에 비하여 예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과는 향후 홍수에 대한 피해를 최소화하고 각종 수질사고에 적극적인 대응방안 수립이 가능할 것으로 기대된다.