• 센서학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.162-173
• /
• 2013

The purpose of this paper is to classify VOC gases by emulating the characteristics found in biological olfaction. For this purpose, we propose new signal processing method based a polymeric chemical sensor array consisting of 4096 sensors which is created by NEUROCHEM project. To remove unstable sensors generated in the manufacturing process of very large scaled chemical sensor array, we used discrete wavelet transformation and cosine similarity. And, to remove the supernumerary redundancy, we proposed the method of selecting candidates of representative sensor representing sensors with similar features by Fuzzy c-means algorithm. In addition, we proposed an improved algorithm for selecting representative sensors among candidates of representative sensors to better enhance classification ability. However, Classification for very large scaled sensor array has a great deal of time in process of learning because many sensors are used for learning though a redundancy is removed. Throughout experimental trials for classification, we confirmed the proposed method have an outstanding classification ability, at transient state as well as steady state.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제42권2호
• /
• pp.39-48
• /
• 2005

본 논문에서는 다기능 근전의수를 제어하기 위해 전완에서 취득한 4 채널의 근전도로부터 9 가지 동작을 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 비정상 신호특성을 가진 근전도를 해석하기 위해서 시간-주파수 영역에서 표현되는 특징벡터를 웨이블렛 패킷변환을 통해 추출한다. 높은 차원을 가지는 시간-주파수 특징벡터에 대하여 차원축소와 비선형변환을 수행하기 위해 PCA와 SOFM으로 구성된 특징투영 방법을 제안한다. PCA를 이용한 차원축소는 패턴분류기의 구조를 단순화하고 패턴인식을 위한 계산시간을 단축할 수 있다. SOFM을 이용한 비선형변환은 PCA에 의해 차원이 축소된 특징벡터를 새로운 공간으로 투영함으로써 클래스 분리도를 향상시킨다. 마지막으로 각 동작은 패턴분류기인 다층 신경회로망에 의해 인식된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 높은 인식률을 보임과 동시에 연속적인 패턴인식을 위한 실시간 구현이 가능함을 보인다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제46권6호
• /
• pp.38-43
• /
• 2009

표면 근전도 신호를 이용하여 손가락의 굽힘 동작을 추론하는 방법을 제안한다. 표면 근전도 신호는 인체 근육의 표면에서 무해하고 손쉽게 취득되나, 전극이 근육 내부에 침투하는 침습식 근전도와는 달리 특정 근육의 활동만을 반영하지 않는다. 따라서 소수의 전극을 사용하는 표면 근전도 신호로 다양한 신체 동작을 구분하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 전완 둘레에 부착된 4채널 근전도 센서를 사용하여 신호를 취득하였고, 구분을 위하여 사용한 동작은 엄지, 검지, 중지, 약지, 소지의 개별 손가락의 굽힘 동작이다. 피검자 한 명은 숙련자였으며, 다른 한 명은 비숙련자였다. 근전도 신호의 특성으로 정보 엔트로피를 추출하였으며 최대우도추정법을 사용하여 실제 동작을 추정하였다. 실험 결과 평균 95% 이상의 성능을 보였으며, 제안하는 방법이 손가락 동작의 구분에 유용함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.459-466
• /
• 2020

멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 이용해서 수집한 음향 데이터는 모터나 프로펠러에서 발생하는 자체 소음이나 비행 중 발생하는 바람 소리 등으로 인해 음향 품질이 크게 손상되는 문제가 발생한다. 멀티로터 UAV 환경에서는 목표 음향의 크기뿐만 아니라 위상도 크게 손상되기 때문에 크기와 위상을 모두 고려해서 음향을 향상시킬 필요가 있다. 하지만 위상은 크기와 달리 구조적인 특징이 잘 나타나지 않으므로 향상시키는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 크기와 위상을 모두 표현할 수 있는 복소 스펙트로그램을 기초로 잡음을 제거해서 목표 음향의 품질을 향상시키는 CNN 기반 복소 스펙트로그램 향상 방법을 제안한다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.488-493
• /
• 2022

제조 현장에 사용되는 전기적 구동 모터는 베어링의 결함 발생 시 시스템 전체의 작동 정지를 초래하게 된다. 제조 환경 작동의 정지는 시간과 금전적으로 막대한 손해를 일으키며 이러한 베어링의 결함 원인으로는 회전 요소들의 지속적인 접촉으로 인한 마모, 과도한 하중 적용, 구동 환경 등 다양한 요소가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 국내 제조 환경과 유사한 모터 구동 환경을 제작하여, 다양한 원인의 베어링 환경을 모의한다. 또한 구축된 환경을 바탕으로 정상 및 결함 상태에 따라 달라지는 진동 특성의 변화를 센서를 통해 수집하여 베어링 결함 예지 정비를 위한 데이터셋을 제안한다. 진동 특성 수집에 사용된 센서는 Microphone G.R.A.S. 40PH-10을 사용하여 수집하였으며, 다양한 기계학습 모델을 사용하여 제안하는 데이터셋에 훈련된 견본 베어링 예지 정비 시스템을 제작해본 결과, 심층 신경망 모델 기준 시간 영역 92.3%, 주파수 영역 98.3%의 높은 정확도 성능을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.354-359
• /
• 2013

본 논문을 통해서 우리는 최적화 알고리즘인 binary harmony search (BHS) 알고리즘을 이용하여 unsupervised nonlinear classifier를 구현하는 방안을 제시하였다. 패턴인식을 위한 기계학습이나 뇌파 신호의 분석 과정과 같이 벡터로 표현되는 특징들을 분류하는데 있어 다양한 알고리즘들이 제시되었다. 교사 학습기반의 분류 방식으로는 support vector machine과 같은 기법이 사용되어왔고, 비교사 학습 방법을 통한 분류 기법으로는 fuzzy c-mean (FCM)과 같은 알고리즘들이 사용되어 왔다. 그러나 기존에 사용해 왔던 분류 방법들은 비선형 데이터 분류에 적용하기 힘들거나 교사 학습을 적용하기 위해서 사전정보를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 경험적 접근을 통해 공간상에 분포된 벡터 사이의 기하학적 거리를 최소로 만드는 벡터 집합을 선택하고 이를 하나의 클래스로 간주하는 방법을 적용한 분류법을 제시하였다. 비교 대상으로 FCM과 artificial neural network (ANN) 기반의 self-organizing map (SOM)을 제시하였다. 시뮬레이션에는 KEEL machine learing dataset을 사용하였고 그 결과, 제안된 방식이 기존 알고리즘에 비해 더 나은 우수성을 지니고 있음을 확인하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
• /
• 제14권2호
• /
• pp.115-120
• /
• 2010

목적 : 활성자극 파라다임을 사용한 기능적 자기공명영상 데이터에서 자발적 요동에 해당하는 저주파 BOLD 신호의 존재여부를 규명해 보고자 하였다. 대상 및 방법 : 20명의 여자 양궁선수들과 양궁 경험이 없는 23명의 여자들을 대상으로 finger-tapping 파라다임은 30초간의 운동기와 휴지기를 3회 반복하였다. 혈액산소수준의존(BOLD) fMRI 영상은 3.0 T MR 기기에서 경사자장 반향 EPI 영상을 해부학적 영상은 3차원 T1 강조영상을 사용하였다. 뇌활성화 차이는 SPM-5를 사용하여 분석하였고 저주파 요동성분을 찾기 위해 GIFT 프로그램을 사용하였다. 결과 : 두군 모두에서 finger-tapping에 따라 대뇌좌측의 주운동영역과 보조운동영역 그리고 우측 소뇌에서의 활성화가 관찰되었다. GIFT를 사용한 ICA 분석에서 피검자들의 반측 감각운동망, 동측 감각운동망 그리고 인지기능과 연관된 신경망에 해당하는 독립적인 성분들이 구별되었다. 결론 : Finger-tapping fMRI 데이터에서 BOLD 신호의 자발적 요동에 해당하는 저주파 신호 성분들을 ICA 기법을 사용하여 분리해 낼수 있었고 이러한 독립성분들이 일차운동감각 신경망 그리고 운동 인지기능을 담당하는 신경망의 휴지기 신경활동을 나타낸다는 사실을 규명할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.409-418
• /
• 2021

컨포멀 코팅은 PCB(Printed Circuit Board)를 보호하는 기술로 PCB의 고장을 최소화한다. 코팅의 결함은 PCB의 고장과 연결되기 때문에 성공적인 컨포멀 코팅 조건을 만족하기 위해서 코팅면에 기포가 발생했는지 검사한다. 본 논문에서는 영상 신호 처리를 적용하여 고위험군의 문제성 기포를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 문제성 기포의 후보를 구하는 단계와 후보를 검증하는 단계로 구성된다. 기포는 가시광 영상에서 나타나지 않지만, UV(Ultra Violet) 광원에서는 육안으로 구별이 가능하다. 특히, 문제성 기포의 중심은 밝기가 어둡고 테두리는 높은 밝기를 가진다. 이러한 밝기 특성을 논문에서는 협곡과 산맥 특징이라 부르고 두 가지 특징이 동시에 나타나는 영역을 문제성 기포의 후보라 하였다. 그러나 후보 중에는 기포가 아닌 후보가 존재할 수 있기 때문에 후보를 검증하는 단계가 필요하다. 후보 검증 단계에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하였고, ResNet이 다른 모델과 비교하였을 때 성능이 가장 우수하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 정확률(Precision) 0.805, 재현율(Recall) 0.763, F1-점수(F1-score) 0.767의 성능을 보였고, 이러한 결과는 기포 검사 자동화에 대한 충분한 가능성을 보여준다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.855-865
• /
• 2018

음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.27-35
• /
• 2005

초음파 검사 방법은 여러 가지 물질들의 흠집이나 틈새, 티끌 등을 감지해내는데 널리 쓰이고 있다. 그 중 초음파 신호를 분석하는 절차는 전체의 신호처리 과정에서 아주 중요한 역할을 담당하고 있다. 이 논문은 최소평균 제곱 (LMS) 알고리즘을 이용하여 핵 전력 발전소에서 쓰이는 증기 발생기 튜브로부터 감지된 초음파 비파괴검사 신호를 분류 해내는 것에 관한 것이다. 이 초음파 신호는 튜브내의 흠집이나 틈새로부터 감지된 신호일수도 있고 또는 튜브 내의 침전물에 의해서 발생된 신호일 수도 있는데 이 두 가지 신호는 매우 유사하기 때문에 반드시 분류를 해내어 침전물에 의한 신호일 경우는 무방하지만 흠집이나 갈라진 틈새에서 나오는 신호일 경우는 더 이상의 오염이나 사고 등을 방지하기 위해 수리 또는 교체 등의 후속 조치로 이어져야 한다. 이러한 절차를 밟기 위하여 증기 발생기 튜브의 내부에서의 초음파 센서로부터 증기 발생기 튜브 사이의 거리를 측정하는데 모델링 기법에 기반한 deconvolution 방법이 제시되었으며 이 방법은 space alternating generalized expectation maximization (SAGE) 알고리즘을 이차원 미분 파라미터인 Hessian의 사용으로 인하여 수렴 속도가 빠른 Newton-Raphson 알고리즘과 함께 병행 사용하여 초음파 신호의 초점 도달 시간과 그 크기를 측정하여 초점 도달 거리에 따라 두 종류의 신호를 분류, 차별화 하는 기법이다. 이 알고리즘을 이용하여 흠집이나 틈새로부터 나온 신호일 경우와 퇴적물에 의해 나온 신호일 경우로 분류되었고 그 결과가 이 논문에 제시되었다.