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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 59 - 66 (8page)
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본 논문에서는 저전력 무선 음향센서 모듈을 통한 데이터 수집과 딥 오토인코더를 이용한 데이터 분석을 통해 배관의 누출을 탐지하는 시스템을 제안한다. 데이터 통신량을 줄이기 위해서 푸리에 변환을 통해 음향센서 데이터 양을 약 1/800로 감소시키는 저전력 무선 음향센서 모듈을 구성하였고, 20kHz~100kHz 주파수 신호를 이용하여 가청 주파수 대역에서 발생하는 노이즈에 강인한 누출 탐지 시스템을 설계하였다. 또한, 데이터 양의 감소에도 배관 누출을 정확하게 탐지하도록 딥 오토인코더를 이용한 데이터 분석 기법을 설계하였다. 수치적인 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 누출 탐지 시스템이 고주파 대역대의 노이즈가 섞인 환경에서도 99.94%의 높은 정확도와 Type-II error 0%의 높은 성능을 보이는 것을 검증하였다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Experimental Results
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
D. -B. Yoon / 2016 / A Study on Acoustic Signal Processing Method for Detecting Small Leak of Piping System / Proceedings of the Domestic conference on the Korean Society for Noise and Vibration Engineering :139~139
J. -H. Bae / 2018 / Deep-Learning-Based Pipe Leak Detection Using Image-Based Leak Features / Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) :2361~2365
여도엽 / 2019 / 음향센서로부터 수집된 데이터를 이용한 비지도 학습 기반의 플랜트 배관계에 대한 미세누출 탐지 방법 / 한국컴퓨터정보학회논문지 24(9):21~27
G. Cybenko / 1989 / Approximation by superpositions of a sigmoidal function / Mathematics of Control, Signals, and Systems 2(4):303~314
C. Szegedy / 2015 / Going Deeper with Convolutions / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :1~9
J. -H. Bae / 2018 / Deep-Learning-Based Pipe Leak Detection Using Image-Based Leak Features / Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) :2361~2365
여도엽 / 2019 / 음향센서로부터 수집된 데이터를 이용한 비지도 학습 기반의 플랜트 배관계에 대한 미세누출 탐지 방법 / 한국컴퓨터정보학회논문지 24(9):21~27
G. Cybenko / 1989 / Approximation by superpositions of a sigmoidal function / Mathematics of Control, Signals, and Systems 2(4):303~314
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