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초록

영어

In order to classify and analyze variously compounded sound and voice signal from FPGA microphone, there are numerous systems to detect abnormality signal, however, they have a lot of problems to implement the abnormality signal detection efficiently and effectively. Therefore, we proposed a method that implements classifying the signal effectively and outputting the detection efficiently based on the algorithm applied FIFO structure (First-in First-out) by using microphone sensor which able to input the sound signal, and statistical variance and coefficient of variation (CV). The result showed 96.3% detection when the experiment was performed more than 100 times with the proposed algorithm applied system.

한국어

다양하게 복합된 소리 및 음성신호를 FPGA의 마이크로 입력받아서 신호를 분류하고 분석하여 이상 신호를 감지할 수 있는 많은 시스템이 있으나, 효율적이며 효과적으로 이상 신호를 감지하는 시스템을 구현하는데 있어서는 많은 문제점들을 가지고 있다. 따라서 이 문제를 해결하고 감지율을 높이기 위하여 본 연구에서 제안된 방법에서는 소리 신호가 입력되는 마이크 센서를 사용하여 FIFO(First-in First-out) 구조에 적용하고, 통계학적으로 분산과 변동계수를 적용한 알고리즘을 기반으로 이상 신호를 효과적으로 분류하고, 효율적으로 감지 여부를 출력하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 알고리즘을 적용한 시스템을 통하여 100회 이상의 실험을 반복한 결과 96.3%의 감지율을 보였다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 시스템 구현
  1. FPGA 기반 신호 검증
  2. FPGA를 이용한 시스템 구현
  3. FIFO
  4. UDP 통신을 이용한 정보 전달
 Ⅲ. 통계학적 분석 및 실험 결과
  1. 분산을 사용한 이상신호 감지 실험
  2. 변동계수를 사용한 알고리즘
  3. 실험결과
 Ⅴ. 결론
 References

키워드

저자

• 김장원 [ Jang-Won Kim | 종신회원, 가천대학교 전자공학과 ] Corresponding Author

참고문헌

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380