• ETRI Journal
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• 제36권5호
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• pp.714-720
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• 2014

In this paper, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic to improve Weighted Finite State Transducer (WFST)-based endpoint detection. In general, endpoint detection is dealt with using two cascaded decision processes. The first process is frame-level speech/non-speech classification based on statistical hypothesis testing, and the second process is a heuristic-knowledge-based utterance-level speech boundary decision. To handle these two processes within a unified framework, we propose a WFST-based approach. However, a WFST-based approach has the same limitations as conventional approaches in that the utterance-level decision is based on heuristic knowledge and the decision parameters are tuned sequentially. Therefore, to obtain decision knowledge from a speech corpus and optimize the parameters at the same time, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic. The proposed method reduces the average detection failure rate by about 14% for various noisy-speech corpora collected for an endpoint detection evaluation.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권3호
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• pp.208-215
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• 2016

The lithography hotspot detection process is crucial for semiconductor design development process. But, the lithography hotspot detection using optical simulation method takes much time and it slowdown the layout design development cycle. Though the geometry based approach is introduced as an alternative, it still revealed low detection performance and sophisticated framework. To solve this problem, we introduce a deep convolutional neural network based hotspot detection method. Our method made better results in ICCCAD 2012 dataset. To reach this score, we used lots of technical effort to improve the result in addition to just utilizing the nature of convolutional neural network. Inspection region reduction, data augmentation, DBSCAN clustering helped our work more stable and faster.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.247-250
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• 2006

현재 고밀도 반도체제작 환경에서는 Reactive ion Etching (RIE) 과정에서의 생산성을 극대화하기 위해서 비이상적인 공정장비를 발견하는 것이 매우 중요하다. 생산과정에서 오류발견의 중요성을 설명하기 위해 Support Vector Machine (SVM)은 실시간으로 공정오류에 대한 판단에 대한 도움을 주기 위해 사용되었다. baseline run으로부터 얻은 데이터로 SVM 모델을 구성하고 정상인 run 데이터와 비정상 run 데이터로 SVM 모델을 검증한다. 통계적 공정제어에서 흔히 이용되는 control limits를 도입하여 정상데이터가 내재하고 있는 램덤 변화율이 반영된 SVM 모델 기반의 control limits를 수립하고, 그 control limits를 바탕으로 오류발견을 실행한다. SVM을 이용함으로써 RIE의 오류발견은 run to run 기반에 정상인 run데이터는 0% 오류율이 증명되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.801-804
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• 2008

얼굴 추출 과정은 얼굴 인식 과정의 가장 선행되는 과정이라고 할 수 있다. 하지만 얼굴이라는 객체는 매우 고유동적인 성격을 가지고 있어서 접근하는 방법을 어떻게 하느냐에 따라서 그 결과가 매우 달라지는 경우가 많다. 본 논문은 배경 속에 들어가 있는 얼굴이라는 객체를 CbCr 분포 맵에 기반을 둔 색상 정보와 세그멘테이션, 레이블링을 통해 추출, 색상 정보와 에지 정보를 이용하여 눈 영역을 검출하고 개폐 여부를 검증하는 알고리즘을 수행하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.890-895
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• 2004

This paper describes constant alarm rates process of millimeter wave radar that exits on non-stationary target detection schemes in the ground clutter conditions. The comparison of various CFAR processes such as CA(Cell-Average)-CFAR, GO(Greatest Of)/SO(Smallest Of)-CFAR and OS(Order Statistics)-CFAR performance are applied. Using matlab software, we show the performance and loss between detection probability and signal to noise ratio. When rang bins increase, this results show the OS-CFAR process performance is better than any others and satisfies the optimal detection probability without loss of detection in the homogeneous clutter.

• 전기학회논문지
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• 제63권3호
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• pp.418-424
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• 2014

A large number of wire rope has been used in various industries such as cranes and elevators. When wire used for a long time, wire defects occur such as disconnection and wear. It leads to an accident and damage to life and property. To prevent this accident, we proposed a wire rope fault detection system in this paper. We constructed the whole system choosing the leakage fault detection method using hall sensors and the method is simple and easy maintenance characteristics. Fault diagnosis and analysis were available through analog filter and amplification process. The amplified signal is transmitted to the computer through the data acquisition system. This signal could be obtained improved results through the digital filter process.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권5호
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• pp.100-109
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• 1998

In order to increase productivity through unmanned machining in CNC milling process, in-process tool fracture detection is required. In this paper, a new algorithm for tool fracture detection using cutting load variations was developed. For this purpose, developed were tool condition vector which is dimensionless indicator of cutting load and tool fracture index (TFI) which represents magnitude of tool fracture. Through cutting force simulation, tool fracture index was shown to be independent of tool run-outs and cutting condition variations. Using tool fracture index, the ratio of the tool fracture to feed per tooth could be indentified.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제14권7호
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• pp.773-781
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• 2000

The focus of this study is the development of a credible fault detection system of the cylindrical plunge grinding process. The acoustic emission (AE) signals generated during machining were analyzed to determine the relationship between grinding-related faults and characteristics of changes in signals. Furthermore, a neural network, which has excellent ability in pattern classification, was applied to the diagnosis system. The neural network was optimized with a momentum coefficient, a learning rate, and a structure of the hidden layer in the iterative learning process. The success rates of fault detection were verified.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제19권7호
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• pp.726-735
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• 2009

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.85-94
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• 2014

본 논문에서는 사용자 시스템이 악성 프로그램에 의해 피해를 입은 후 시그니처나 보안 패치가 나오기 전에 피해를 최소화하기 위한 방법으로 파일 DNA 기반의 행위 패턴 분석을 통한 탐지 기법을 연구하였다. 기존의 네트워크 기반의 패킷 탐지기법과 프로세스 기반 탐지 기법의 단점을 보완하여 제로데이 공격을 방어하고 오탐지를 최소화하기 위해 파일 DNA 기반 탐지기법을 적용하였다. 파일 DNA 기반 탐지기법은 악성코드의 비정상 행위를 네트워크 관련 행위와 프로세스 관련 행위로 나누어 정의하였다. 사용자 시스템에서 작동되는 프로세스의 중요한 행위와 네트워크 행위를 정해진 조건에 의해 검사 및 차단하며, 프로세스 행위, 네트워크 행위들이 조합된 파일 DNA를 기반하여 악성코드의 행위 패턴의 유사도를 분석하여 위험경고 및 차단을 통한 대응 기법을 연구하였다.