• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권9호
• /
• pp.528-535
• /
• 2020

최근 신재생에너지 및 분산전원의 급속한 보급과 직류부하의 증가로 인하여 직류급전에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 대한 보호협조방식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 직류급전방식을 사용하는 기존의 직류 부하망과 도시철도 등은 비접지방식인 IT 접지 시스템으로서 지락고장발생 시 고장전류의 경로가 없고, 정상상태 전류에 비하여 큰 차이가 발생하지 않기 때문에 지락고장검출이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 절연저항측정장치(IMD : Insulation Monitoring Device)를 직류 비접지계통의 보호기기로 활용하기 위하여, IMD의 검출원리를 정식화한다. 이를 바탕으로 IMD의 신호주입방식에 의한 출력 값을 웨이블릿변환기법으로 분석하여, 사고검출을 신속하고, 정확하게 판단할 수 있는 검출알고리즘을 제안한다. 또한, 상용전력 계통해석프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여, 직류 비접지계통과 IMD를 모델링하고, MATLAB을 이용한 웨이블릿변환 수치해석모델링을 수행한다. 이를 바탕으로 직류 비접지계통의 지락사고를 해석한 결과, 본 논문에서 제안한 IMD의 사고검출 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제22권10호
• /
• pp.981-989
• /
• 2011

본 논문에서는 광대역 레이다 측정 신호를 이용하여 5기종의 스케일 모델에 대해 표적 구분 실험을 수행하였다. 대역폭의 크기에 따른 표적 구분 성능을 비교하기 위해 2 GHz(2~4 GHz), 4 GHz(2~6 GHz), 그리고 6 GHz(2~8 GHz)의 대역폭을 이용하였고, 시간-주파수 영역 해석법인 STFT와 CWT를 이용하여 각 표적에 대한 특성벡터를 추출하였다. 여기서 추출된 특성 벡터들은 multi-layerd perceptron(MLP) 신경망 구분기의 입력으로 사용되어 표적 구분 성능을 비교한 결과, 사용하는 주파수 대역폭이 넓을수록 표적 구분 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.11-16
• /
• 2008

PACS를 구현할 때 가장 어려운 점은 데이터 총량이 방대하다는 것이다. 이러한 이유로 PACS에서는 대용량의 기억장치를 필요로 하고, 동시에 빠른 전송시간이 요구된다. 따라서 PACS에 저장하는 의료영상은 압축이 필요하다. Ingrid Daubechies와 Stephane Mallat 등에 의해 발표된 웨이브릿 변환은 푸리어 변환과 같이 기저 함수들의 집합으로 신호를 분해하는 방법이다. 본 논문에서는 실험 의료영상을 DWT 방법으로 압축하여 효용성을 평가하였다. 실험 결과 $512{\times}512{\times}2^8$ 크기의 입력영상을 4 레벨 DWT 후 저주파영역에 남아 있는 신호를 디스플레이 하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 4 레벨 DWT에 의한 영상의 압축비는 1:16로서 높은 압축비를 가지고 있었으며, 압축결과 압축비는 좋았으나 블록화 현상에 의해 영상에 계단현상이 나타나는 문제점이 있었다.

• 센서학회지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.249-254
• /
• 2020

It is difficult to control children who exhibit negative behavior in dental clinics. Various methods are used for preventing pediatric dental patients from being afraid and for eliminating the factors that cause psychological anxiety. However, when it is difficult to apply this routine behavioral control technique, sedation therapy is used to provide quality treatment. When the sleep anesthesia treatment is performed at the dentist's clinic, it is challenging to identify emergencies using the current breath detection method. When a dentist treats a patient that is under the influence of an anesthetic, the patient is unconscious and cannot immediately respond, even if the airway is blocked, which can cause unstable breathing or even death in severe cases. During emergencies, respiratory instability is not easily detected with first aid using conventional methods owing to time lag or noise from medical devices. Therefore, abnormal breathing needs to be evaluated in real-time using an intuitive method. In this paper, we propose a method for identifying abnormal breathing in real-time using an intuitive method. Respiration signals were measured using a 3M Littman electronic stethoscope when the patient's posture was supine. The characteristics of the signals were analyzed by applying the signal processing theory to distinguish abnormal breathing from normal breathing. By applying a short-time Fourier transform to the respiratory signals, the frequency range for each patient was found to be different, and the frequency of abnormal breathing was distributed across a broader range than that of normal breathing. From the wavelet transform, time-frequency information could be identified simultaneously, and the change in the amplitude with the time could also be determined. When the difference between the amplitude of normal breathing and abnormal breathing in the time domain was very large, abnormal breathing could be identified.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제45권6호
• /
• pp.154-161
• /
• 2008

본 논문에서는 컬러와 패턴 정보를 이용하여 텍스타일 영상에 포함된 감성을 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 이때, 감성을 표현하기 위해 고바야시의 10가지 감성 그룹 - {romantic, clear, natural, casual, elegant chic, dynamic, classic, dandy, modern}- 을 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 주관적인 감성을 물리적인 영상 특징으로 표현하기 위해 텍스타일을 구성하는 대표 컬러와 패턴을 추출 한다. 이 때 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다 추출된 컬러와 패턴 특징은 신경망을 이용한 분류기의 입력으로 사용되고, 분류기를 통해 입력 텍스타일이 임의의 감성을 가지는지 여부가 결정된다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 인위적인 도메인, 패션 도메인, 인테리어 도메인에서 얻어진 389장의 텍스타일 영상에서 실험하였다. 다양한 도메인의 영상에 대해 사용된 결과 제안된 방법은 100%의 정확도와 99%의 재현율을 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 감성인식 방법이 다양한 텍스타일 관련 산업분야에 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제21권12호
• /
• pp.1460-1466
• /
• 2010

본 논문은 바이스태틱 RCS와 모노스태틱 RCS를 이용하여 각각 표적 구분 실험을 수행하고 그 성능을 비교 분석하였다. 모노스태틱 및 바이스태틱 RCS로부터 특성을 추출하기 위하여 시간-주파수 영역 해석법인 STFT와 CWT를 이용하였으며, 다중 퍼셉트론 신경망을 구분기로 이용하였다. 실험 결과, 모노스태틱과 바이스태틱 RCS 모두 CWT가 STFT보다 더 나은 구분 성능을 보여주었다. 또한, STFT에서는 바이스태틱 RCS를 이용했을 때, CWT에서는 모노스태틱 RCS를 이용하였을 때 대체적으로 더 좋은 성능을 나타내었다. 결과적으로 본 논문을 통하여 바이스태틱 RCS도 모노스태틱 RCS처럼 표적 구분에 똑같이 적용할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제33권11호
• /
• pp.936-941
• /
• 2006

대상인식 기술을 실제 환경에 적용하기 위해서는 조명 보상 기술 개발이 필수적이다. 본 논문은 조명의 방향 변화로 인한 영상의 변화를 보상하는 방법으로써 레티넥스 모델과 조명-반사율 모델에 주목하고, 이를 다양한 방법으로 구현하고 그 성능을 비교함으로써 효과적인 조명 보상방법을 제시하였다. 본 논문에서는 레티넥스 모델을 단일 스케일 레티넥스, 다중 스케일 레티넥스와 이를 신경망으로 재구성한 레티넥스 신경망, 다중 스케일 레티넥스 신경망으로 구현하였다. 조명 반사율 모델은 조명 영상을 이산코사인변환, 웨이블릿변환을 통한 저주파 필터링과 가우시안 블러로 구한 후, 이를 이용하여 반사율 영상을 계산하여 조명 보상을 수행하도록 하였다. 구현된 조명 보상을 9가지 조명 방향 변화가 존재하는 얼굴 영상에 대해 조명 보상을 수행하여, 그 성능을 측정하고 비교하였으며, 더불어 주성분분석 계수를 이용하여 그 성능을 측정하였다. 실험 결과 조명-반사율 모델이 보다 좋은 성능을 보였으며, 주성분분석 계수를 추출한 경우 전반적인 성능향상을 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.271-280
• /
• 2011

심박 변이도 (HRV) 분석은 심근허혈 (MI)를 평가하기 위한 편리한 도구이다. HRV에 대한 분석법은 시간 영역과 주파수 영역 분석으로 나눠질 수 있다. 본 논문은 단기간의 HRV 분석에 있어서 웨이블릿 변환을 주파수 영역 분석과 시간 영역 분석 비교하기 위하여 사용하였다. ST-T와 정상 에피소드는 각각 European ST-T 데이터베이스와 MIT-BIH Normal Sinus Rhythm 데이터베이스에서 각각 수집되었다. 한 에피소드는 32개 연속하는 RR 간격으로 나눠질 수 있다. 18개 HRV 특징은 시간과 주파수 영역 분석을 통하여 추출된다. 가종 퍼지소속함수 신경망 (NEWFM)은 추출된 18개의 특징을 이용하여 심근허혈을 진단하였다. 결과는 보여주는 평균 정확도로부터 시간영역과 주파수영역의 특징은 각각 75.29%와 80.93%이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• 제18권3E호
• /
• pp.9-20
• /
• 1999

To investigate the characteristics of internal waves (IWs) and their effects on acoustic wave propagation, a series of sea experiment were performed in the east coast of Donghae city, Korea in 1997 and 1998 where the water depth varies between 130 and 140 m. Thermistor strings were deployed to measure water temperatures simultaneously at 9 depths. CW source signals with the frequencies of 250,670 and 1000 Hz were received by an array of 15 hydrophones. Through the Wavelet transform analysis, the IWs are characterized as having typical periods of 2-17 min and duration of 1-2 hours. The IWs exist in a group of periods rather than in one period. Underwater acoustic signals also show obvious energy peaks in the periods of less than 12 min. Consistency in the periods of the two physical processes implies that acoustic waves react to the IWs through some mechanisms like mode interference and travel time fluctuation. Based on the thermistor string data, mode arriving structures are analyzed. As thermocline depth varies with time, it may cause travel time difference as much as 4-10 ms between mode 1 and 2 over 10 km range. This travel time difference causes interference among modes and thus fluctuation from range-independent stratified ocean structure. In real situations, however, there exist additional spatial variation of IWs. Model simulations with all modes and simple IWs show clear responses of acoustic signals to the IWs, i.e., fluctuations of amplitude and phase.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.204-210
• /
• 2008

EEG 신호 중, 알파파는 안정시에 우세하게 나타나며 베타파는 흥분시에 우세하게 나타나는 것으로 알려져 있다. 또한 동양의 한의학에서는 상대적으로 길고 고른 호흡일 때가 짧고 변화가 심한 호흡일 때 보다 안정된 상태를 나타낸다고 알려져 있다. 본 연구에서는 EEG의 안정상태를 정량적으로 나타내기 위한 뇌파의 정량화 지표와 호흡의 안정상태를 정량적으로 나타내기 위한 호흡 정량화 지표를 정의하여 안정상태에 있어서 EEG와 호흡의 연관성을 찾아내고자 하였다. 총 20명의 피험자에 대해 각각 20분간의 실험을 통해 본 연구의 유효성을 검증하였다.