병렬 오토인코더 기반의 비정상 신호 탐지

이기배,이종현,Lee, Kibae,Lee, Chong Hyun 한국음향학회 2021 韓國音響學會誌 Vol.40 No.4

일반적으로 비정상 신호 탐지 연구에서는 데이터 불균형으로 인해 정상 신호 특징을 주된 정보로 사용한다. 본 논문에서는 비정상 신호의 특징을 학습하는 병렬 오토인코더를 이용한 효율적인 비정상 신호 탐지기법을 제안한다. 제안된 동일한 구조로 이루어진 병렬 오토인코더는 정상 신호와 비정상 신호에 대한 특징을 학습하는 정상 복원기와 비정상 복원기로 구성되며, 정상 및 비정상 데이터를 순차적으로 학습함으로써 불균형 데이터 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 뿐만 아니라 보다 높은 탐지성능 향상을 위해서 부가적인 이진 분류기가 추가될 수 있다. 공개된 음향데이터를 이용한 실험결과, 제안된 병렬 탐지모델의 학습시간이 단일 오토인코더 탐지모델과 비교하여 약 1.31 ~ 1.61배 늘어나지만, 최소 22 % 이상의 Area Under Curve(AUC) 향상을 보였다. 또한, 사전에 훈련된 병렬 오토인코더를 이용하여 수중 음향데이터를 전이학습한 결과 수중 비정상 신호 AUC 탐지성능을 93 % 이상 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

점진적 중심 갱신을 이용한 deep support vector data description 기반의 온라인 비정상 탐지 알고리즘

이기배,고건혁,이종현,Lee, Kibae,Ko, Guhn Hyeok,Lee, Chong Hyun 한국음향학회 2022 韓國音響學會誌 Vol.41 No.2

Typical anomaly detection algorithms are trained by using prior data. Thus the batch learning based algorithms cause inevitable performance degradation when characteristics of newly incoming normal data change over time. We propose an online anomaly detection algorithm which can consider the gradual characteristic changes of incoming normal data. The proposed algorithm based on one-class classification model includes both offline and online learning procedures. In offline learning procedure, the algorithm learns the prior data to be close to centroid of the latent space and then updates the centroid of the latent space incrementally by new incoming data. In the online learning, the algorithm continues learning by using the updated centroid. Through experiments using public underwater acoustic data, the proposed online anomaly detection algorithm takes only approximately 2 % additional learning time for the incremental centroid update and learning. Nevertheless, the proposed algorithm shows 19.10 % improvement in Area Under the receiver operating characteristic Curve (AUC) performance compared to the offline learning model when new incoming normal data comes.

주파수 영역 수동소나 표적신호 분리 및 잡음 제거 알고리즘

이기배(Kibae Lee),김주호(Juho Kim),정명준(Myoung Jun Cheong),류영우(Young Woo Ryu),배진호(Jinho Bae),이종현(Chong Hyun Lee) 대한전자공학회 2018 전자공학회논문지 Vol.55 No.3

본 논문에서는 다중 표적환경에서 수동소나 표적신호 분리를 위한 주파수 영역 신호분리 및 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 수동소나는 주로 선박 및 항만의 안전을 위해 수중 이동체의 탐지 및 식별에 사용된다. 그러나 여러 수중 잡음 환경과 다중 표적환경에서 다수의 표적신호가 혼재하는 상황에 의해 개별 표적신호의 탐지 및 식별에 어려움을 가진다. 이러한 이유로 주파수 영역에서의 JADE(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices)와 심층 신경망(deep neural network) 기반의 SDAE(Stacked Denoising Auto-Encoder)를 이용한 표적신호 분리 및 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과, 주파수 영역에서 JADE를 사용함이 시간 영역에서 적용함과 비교하여 우수한 분리 성능을 보였다. 또한 SDAE를 함께 수행함으로써 2.64-4.01dB의 신호 대 잡음비(SNR) 향상을 가졌으며, JADE 수행 과정에서 분리되지 않은 신호성분을 제거함으로써 신호분리 성능을 향상시켰다. In this paper, we propose frequency domain signal separation and noise reduction algorithm for separation of passive sonar target signals in multi-target environment. Passive sonar is mainly used for the detection and identification of underwater vehicles for the safety of ships and harbors. However, it is difficult to detect and identify individual target signals due to underwater noise environment and the mixed situation of multiple target signals in multiple target environment. For this reason, we propose a target signal separation and noise reduction algorithm using JADE (Joint Approximation Diagonalization of Eigen-matrices) in frequency domain and SDAE (Stacked Denoising Auto-Encoder) based on deep neural network. Simulation results show that the use of JADE in the frequency domain is superior to that applied in the time domain. In addition, the signal to noise ratio (SNR) improvement of 2.64-4.01dB was achieved by performing SDAE and signal separation performance was improved by eliminating non-separated signal components during JADE performance.

파라메트릭 배열을 이용한 은폐 물체 탐지 시스템

이기배(Kibae Lee),이재일(Jaeil Lee),배진호(Jinho Bae),이종현(Chong Hyun Lee),조정홍(Jung Hong Cho) 대한전자공학회 2017 전자공학회논문지 Vol.54 No.3

본 논문에서는 은폐 물체 탐지를 위해 인체에 무해한 음향신호 중 파라메트릭 배열을 이용한 음향 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 탐지 시스템은 파라메트릭 배열 현상으로부터 생성되는 고 지향성 Chirp 신호를 송신신호로 사용하고, Dechirp 처리과정을 통해 수신신호의 신호 대 잡음비를 개선하여 거리 분해능을 향상시키는 기법을 사용한다. 제안된 파라메트릭 배열 시스템의 송신센서는 8 × 2 배열로 구축하였으며, 센서 배열의 빔 폭은 수평방향 약 7°와 수직방향 약 26°를 형성한다. 제안된 시스템을 검증하기 위해 물체 탐지 및 가시화를 위한 2축 구동 제어 선형 스테이지를 구축하였으며, 이를 이용하여 은폐된 물체에 대한 A-scan, B-scan 및 C-scan 실험을 진행하였다. 실험 결과, 천에 은폐된 동판과 파이프를 탐지하고 형상을 확인하였으며, 가시화된 형상에서 동판은 0.015 ㎡, 파이프는 0.046㎡ 의 오차를 보여주었다. In this paper, we propose hidden object detection system using parametric array based on acoustic signal that is harmless to human body. A transmit signal of the proposed detection system uses a high directive chirp signal generated from parametric array phenomenon, which uses technique to improve a signal to noise (SNR) of a received signal and a distance resolution trough the dechirp processing. The transmit sensor array is constructed as 8 × 2 and has a horizontal beam width of 7° and vertical beam width of 26°. To verify the detection and visualization of the proposed system, a 2-axis driving control system based on linear stage was constructed, and A-scan, B-scan, and C-scan experiments was addressed for hidden object. From experimental results, we detected and visualized the hidden bronze plate and pipe by cloth and the visualized shapes was confirmed. Especially, the obtained errors was 0.015 ㎡ for bronze plate, and 0.046㎡ for pipe.

천연기능성 식품소재의 산업화

이기배(Kibae Lee) 한국식품영양과학회 2015 식품산업과 영양 Vol.20 No.1

SDAE를 이용한 수동소나 표적신호 분리 알고리즘

이기배(Kibae Lee),이지현(Jeehyun Lee),배진호(Jinho Bae),정명준(Myoung Jun Cheong),이종현(Chong Hyun Lee) 대한전자공학회 2017 대한전자공학회 학술대회 Vol.2017 No.6

In this paper, we propose passive sonar target signal separation algorithm using SDAE(Stacked Denoising Auto-Encoder). By using the proposed algorithm based on SDAE along with Fast ICA(Independent Component Analysis) algorithm, we obtained 4~5dB improved SNR of target signal. Also, we proposed separation algorithm using SDAE and filter bank designed by harmonic relation, which showed superior performance to existing BSS algorithms.

주행로봇제어를 위한 DWT와 SVM기반의 EEG신호 분류 알고리즘

이기배(Kibae Lee),이종현(Chong Hyun Lee),배진호(Jinho Bae),이재일(Jaeil Lee) 대한전자공학회 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.8

본 논문은 ‘좌’, ‘우’방향 제어를 위해 취득된 EEG(Electroencephalogram) 신호 기반 분류 알고리즘과 EEG 센서, Labview, DAQ, Matlab, 주행로봇으로 구성된 방향 제어 시스템을 제안한다. 제안된 알고리즘은 DWT(Discrete Wavelet Transform) 로 추출된 주파수대역 정보를 특징으로 이용하며, Fishers core 를 이용하여 변별력이 높은 주파수 대역의 특징을 선별한다. 또한, SVM (Support Vector Machine) 을 이용하여 분류 성능이 최고가 되는 특징벡터의 조합을 제안하고, 잘못된 판정에 의한 오동작을 방지하기 위한 MLD (Maximum Likelihood Decision) 기반의 판정보류 알고리즘도 제안한다. 제안된 알고리즘에 의해 선택된 4개의 특징벡터는 국제 표준 전극 배치법에 따른 P8 채널의 d2(16-32Hz), d5(2-4Hz) 주파수 대역의 전압의 절대 값 평균과 표준편차이다. SVM 분류기로 실험한 결과 98.75%의 정확도와 1.25%의 오류율 성능을 보였다. 또한, 오류 확률 70%를 판정 보류로 규정할 경우, 제안된 알고리즘은 인식률 95.63%의 정확도와 오류율 0%을 보였다. In this paper, we propose a classification algorithm based on the obtained EEG(Electroencephalogram) signal for the control of "left‘ and ’right‘ turnings of which a driving system composed of EEG sensor, Labview, DAQ, Matlab and driving robot. The proposed algorithm uses features extracted from frequency band information obtained by DWT (Discrete Wavelet Transform) and selects features of high discrimination by using Fisher score. We, also propose the number of feature vectors for the best classification performance by using SVM(Support Vector Machine) classifier and propose a decision pending algorithm based on MLD (Maximum Likelihood Decision) to prevent malfunction due to misclassification. The selected four feature vectors for the proposed algorithm are the mean of absolute value of voltage and the standard deviation of d5(2-4Hz) and d2(16-32Hz) frequency bands of P8 channel according to the international standard electrode placement method. By using the SVM classifier, we obtained 98.75% accuracy and 1.25% error rate. Also, when we specify error probability of 70% for decision pending, we obtained 95.63% accuracy and 0% error rate by using the proposed decision pending algorithm.

주파수에 따른 감쇠계수 변화량을 이용한 해저 퇴적물 특징 추출 알고리즘

이기배(Kibae Lee),김주호(Juho Kim),이종현(Chong Hyun Lee),배진호(Jinho Bae),이재일(Jaeil Lee),조정홍(Jung Hong Cho) 대한전자공학회 2017 전자공학회논문지 Vol.54 No.1

본 논문에서는 해저 퇴적물 분류를 위한 특징 추출 기법을 제안하고 검증한다. 기존 연구에서는 주파수의 영향이 없는 반사계수를 이용하여 퇴적물을 분류해 왔다. 그러나 해저 퇴적물의 음향 감쇠계수는 주파수의 함수이며 퇴적 성분에 따라 서로 다른 특성을 나타낸다. 따라서 주파수에 따른 감쇠계수 변화량을 이용하여 특징벡터를 생성하였다. 감쇠계수 변화량은 Chirp 신호에 의해 생성된 두 번째 층 반사신호를 이용하여 추정한다. Chirp 신호의 다중대역 특징이 다차원 벡터를 형성하기 때문에 기존의 방법에 비해 우수한 특성을 갖는다. 반사계수에 의한 분류 성능과 비교하기 위해 선형 판별 분석법 (LDA, Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 차원을 축소하였다. Biot 모델을 이용하여 모의실험 환경을 구축하고 Fisher score와 MLD (Maximum Likelihood Decision)를 기반의 분류 정확도를 이용해 제안된 특징을 평가하였다. 그 결과, 제안된 특징은 반사계수에 비해 높은 변별력을 보이며, 측정 및 깊이 추정오차에도 강인한 특성을 보였다. In this paper, we propose novel feature extraction algorithm for classification of seabed sediment. In previous researches, acoustic reflection coefficient has been used to classify seabed sediments, which is constant in terms of frequency. However, attenuation of seabed sediment is a function of frequency and is highly influenced by sediment types in general. Hence, we developed a feature vector by using attenuation variation with respect to frequency. The attenuation variation is obtained by using reflected signal from the second sediment layer, which is generated by broadband chirp. The proposed feature vector has advantage in number of dimensions to classify the seabed sediment over the classical scalar feature (reflection coefficient). To compare the proposed feature with the classical scalar feature, dimension of proposed feature vector is reduced by using linear discriminant analysis (LDA). Synthesised acoustic amplitudes reflected by seabed sediments are generated by using Biot model and the performance of proposed feature is evaluated by using Fisher scoring and classification accuracy computed by maximum likelihood decision (MLD). As a result, the proposed feature shows higher discrimination performance and more robustness against measurement errors than that of classical feature.

Liquid Level Sensor based on Microstrip Patch Antenna

Jeehyun Lee(이지현),Kibae Lee(이기배),Jinho Bae(배진호),Chong Hyun Lee(이종현) 대한전자공학회 2017 대한전자공학회 학술대회 Vol.2017 No.6

We propose a liquid level sensor based on microstrip patch antenna, which has resonant frequencies dependent on physical dimensions of its radiation patch and permittivity of dielectric material between radiation patches. By investigating resonant frequency shift caused by the dielectric materials composed of liquid and air gap, we can detect the specific level of liquid. We also derive a relative permittivity according to the ratio of the liquid to air. By adopting a microstrip patch antenna of which chamber is 5mm height, we show that the proposed sensor can detect level of water with 2mm resolution of which frequency separation is at least 30MHz.

파라메트릭 배열 기반 다중 대역을 이용한 지층탐지 알고리즘

이재일(Jaeil Lee),김종화(Joung hoa Kim),이기배(Kibae Lee),이종현(Chong Hyun Lee),배진호(Jinho Bae),조정홍(Jung-Hong Cho),김회용(Hoeyong Kim) 대한공간정보학회 2015 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2015 No.5