KR102049428B1 - 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템 및 방법 - Google Patents

시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템 및 방법 Download PDF

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정태경
김현호
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차의과학대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명의 일 예시는 관측대상의 서로 다른 위치에 배치된 복수의 센싱모듈을 포함하고, 상기 복수의 센싱모듈에 의한 멀티 채널신호를 출력하는 센싱장치; 및 쉐입렛(Shapelet)을 이용한 시계열 분석 방식에 기초하여 상기 멀티 채널신호를 분석하는 메인장치를 포함하는 시스템에 있어서, 상기 메인장치는, 상기 복수의 센싱모듈과 연결되고 소정의 측정기간 동안 상기 복수의 센싱모듈로부터 상기 멀티 채널신호를 수신하는 신호 수집부; 상기 각 채널신호의 쉐입렛 패턴을 검출하는 쉐입렛 검출부; 및 상기 멀티 채널신호 각각의 쉐입렛 패턴에 기초하여 상기 멀티 채널신호 중 어느 하나에 분석 우선순위를 할당하는 우선순위 할당부를 포함하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템을 제공한다.

Description

시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ANALYSING MULTI-CHANNEL SIGNAL BASED ON TIME SERIES}
본 발명은 소정의 측정기간 동안 수집된 멀티 채널신호를 시계열 기반으로 분석하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
멀티 채널신호는 소정의 측정기간 동안 복수의 센서를 통해 수집되는 복수의 아날로그 신호이다.
시계열 기반의 분석 방법은 채널신호를 시간 순서로 배열되는 시계열 데이터로 변환하고, 시계열 데이터의 패턴에 기초하여 유의미한 정보를 검출함으로써, 채널신호를 분석하는 기법이다.
이에 따라, 시계열 기반의 분석 방법은 소정의 측정기간 동안 센싱을 통해 수집된 신호들의 분석 결과에 기초하여 센싱 대상에 대한 모니터링을 실시하는 시스템에 널리 적용되고 있다. 예시적으로, 시계열 기반의 분석 방법이 적용되는 시스템으로는 기반 시설 모니터링 분야, 의학 신호 분석 분야, 경제 수치 및 통계 분야, 기상 정보 분석 분야 등이 있다.
기존의 분석 방법에 따르면, 각 시계열 데이터를 개별적으로 분석함으로써, 복수의 채널신호에 대응한 복수의 분석 결과가 제공될 수 있다. 이 경우, 각 채널신호에 대한 분석 결과만이 제공될 수 있으므로, 멀티 채널신호에 대한 체계적이고 종합적인 분석이 사용자의 경험치에 의존되는 문제점이 있다.
또는, 기존의 다른 분석 방법에 따르면, 각 채널신호에 대응한 시계열 데이터를 생성하는 대신, 멀티 채널신호에 통합적으로 대응하는 하나의 시계열 데이터를 생성하고, 통합된 시계열 데이터를 분석한 결과로부터 멀티 채널신호에 대응한 분석 결과가 제공될 수도 있다. 이 경우에도, 멀티 채널신호를 각각의 중요도에 따라 선별하는 과정이 사용자의 경험치에 의존되는 문제점이 있다.
따라서, 멀티 채널신호 분석 시 사용자의 경험치에 대한 의존도를 경감시키기 위하여, 정규화 및 정합성이 개선될 수 있는 방안이 마련될 필요가 있다.
본 발명은 정규화 및 정합성이 개선될 수 있는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
이와 같은 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 예시는 관측대상의 서로 다른 위치에 배치된 복수의 센싱모듈을 포함하고, 상기 복수의 센싱모듈에 의한 멀티 채널신호를 출력하는 센싱장치; 및 쉐입렛(Shapelet)을 이용한 시계열 분석 방식에 기초하여 상기 멀티 채널신호를 분석하는 메인장치를 포함하는 시스템에 있어서, 상기 메인장치는, 상기 복수의 센싱모듈과 연결되고 소정의 측정기간 동안 상기 복수의 센싱모듈로부터 상기 멀티 채널신호를 수신하는 신호 수집부; 상기 각 채널신호의 쉐입렛 패턴을 검출하는 쉐입렛 검출부; 및 상기 멀티 채널신호 각각의 쉐입렛 패턴에 기초하여 상기 멀티 채널신호 중 어느 하나에 분석 우선순위를 할당하는 우선순위 할당부를 포함하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템을 제공한다.
상기 측정기간은 둘 이상의 분할기간을 포함하고, 상기 둘 이상의 분할기간은 상기 관측대상이 소정의 작업을 실행하는 분할기간인 하나 이상의 작업기간과, 상기 각 작업기간 이후에 배치되고 상기 관측대상이 상기 작업 실행을 중단하는 분할기간인 하나 이상의 휴식기간을 포함한다.
상기 쉐입렛 검출부는 상기 쉐입렛 패턴의 길이에 기초하여 상기 각 채널신호에 대응한 복수의 단위패턴을 검출하고, 상기 각 단위패턴과 상기 각 분할기간의 단위패턴들 간의 최소거리를 검출하며, 상기 하나 이상의 작업기간의 최소거리와 상기 하나 이상의 휴식기간의 최소거리에 대한 혼잡도에 기초하여 상기 복수의 단위패턴 중 어느 하나를 상기 각 채널신호의 쉐입렛 패턴으로 검출한다.
상기 우선순위 할당부는 상기 멀티 채널신호 각각의 쉐입렛 패턴에 기초하여 상기 각 채널신호에 대응한 하나 이상의 지표를 검출하고, 상기 검출된 하나 이상의 지표에 기초하여 상기 멀티 채널신호 중 어느 하나의 채널신호에 상기 분석 우선순위를 할당한다.
상기 각 채널신호에 대응한 상기 하나 이상의 지표는 상기 쉐입렛 패턴과 상기 각 작업기간의 단위패턴들 간의 최소거리인 제 1 거리지표; 상기 쉐입렛 패턴과 상기 각 휴식기간의 단위패턴들 간의 최소거리인 제 2 거리지표; 및 상기 제 1 거리지표와 상기 제 2 거리지표 간의 차이 중 최소값에 대응하는 거리차지표를 포함한다.
상기 우선순위 할당부는 상기 멀티 채널신호 중 상기 거리차지표가 최대인 어느 하나의 채널신호에 상기 분석 우선순위를 할당한다.
상기 하나 이상의 지표는 상기 거리차지표의 중간값에 대응하는 경계 거리지표; 및 상기 거리차지표와 상기 경계 거리지표 간의 비율에 대응하는 정량지표를 더 포함한다.
상기 우선순위 할당부는 상기 멀티 채널신호 중 상기 정량지표가 최대인 어느 하나의 채널신호에 상기 분석 우선순위를 할당한다.
상기 분석 우선순위에 기초하여 상기 멀티 채널신호에 대한 분석을 실시하는 데이터 분석부를 더 포함한다.
본 발명의 다른 일 예시에 따르면, 관측대상의 서로 다른 위치에 배치된 복수의 센싱모듈로부터 멀티 채널신호를 수신하는 단계; 상기 각 채널신호의 쉐입렛 패턴을 검출하는 단계; 상기 멀티 채널신호 각각의 쉐입렛 패턴에 기초하여 상기 각 채널신호에 대응한 하나 이상의 지표를 검출하는 단계; 상기 검출된 하나 이상의 지표에 기초하여 상기 멀티 채널신호 중 어느 하나에 분석 우선순위를 할당하는 단계; 및 상기 분석 우선순위에 기초하여 상기 멀티 채널신호에 대한 분석을 실시하는 단계를 포함하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 방법을 제공한다.
상기 측정기간은 둘 이상의 분할기간을 포함하며, 상기 둘 이상의 분할기간은 상기 관측대상이 소정의 작업을 실행하는 분할기간인 하나 이상의 작업기간과, 상기 각 작업기간 이후에 배치되고 상기 관측대상이 상기 작업 실행을 중단하는 분할기간인 하나 이상의 휴식기간을 포함한다.
상기 각 채널신호의 쉐입렛 패턴을 검출하는 단계에서, 상기 쉐입렛 패턴의 길이에 기초하여 상기 각 채널신호에 대응한 복수의 단위패턴을 검출하고, 상기 각 단위패턴과 상기 각 분할기간의 단위패턴들 간의 최소거리를 검출하며, 상기 하나 이상의 작업기간의 최소거리와 상기 하나 이상의 휴식기간의 최소거리에 대한 혼잡도에 기초하여 상기 복수의 단위패턴 중 어느 하나를 상기 각 채널신호의 쉐입렛 패턴으로 검출한다.
상기 각 채널신호에 대응한 상기 하나 이상의 지표는 상기 쉐입렛 패턴과 상기 각 작업기간의 단위패턴들 간의 최소거리인 제 1 거리지표, 상기 쉐입렛 패턴과 상기 각 휴식기간의 단위패턴들 간의 최소거리인 제 2 거리지표, 및 상기 제 1 거리지표와 상기 제 2 거리지표 간의 차이 중 최소값에 대응하는 거리차지표를 포함한다.
상기 분석 우선순위를 할당하는 단계에서, 상기 멀티 채널신호 중 상기 거리차지표가 최대인 어느 하나의 채널신호에 상기 분석 우선순위를 할당한다.
상기 하나 이상의 지표는 상기 거리차지표의 중간값에 대응하는 경계 거리지표, 및 상기 거리차지표와 상기 경계 거리지표 간의 비율에 대응하는 정량지표를 더 포함한다.
상기 분석 우선순위를 할당하는 단계에서, 상기 멀티 채널신호 중 상기 정량지표가 최대인 어느 하나의 채널신호에 상기 분석 우선순위를 할당한다.
전술한 바와 같은 본 발명의 일 실시예에 따르면, 멀티 채널신호 각각의 쉐입렛 패턴에 기초하여 멀티 채널신호 중 어느 하나의 채널신호에 분석 우선순위를 할당한다. 이로써, 멀티 채널신호 중 분석 결과의 정합성이 가장 높은 어느 하나의 채널신호를 선택하는 과정에 대한 정규화가 제공될 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 방법을 나타낸 도면이다.
도 3 도 4 및 도 5는 도 1의 우선순위 할당부에 대한 예시들을 나타낸 도면이다.
도 6은 도 1의 센싱 장치에 대한 일 예시를 나타낸 도면이다.
도 7은 도 6의 센싱 장치에 의한 멀티 채널신호의 일 예시를 나타낸 도면이다.
도 8은 도 7의 제 1 채널신호를 나타낸 도면이다.
도 9는 도 8의 제 1 채널신호 중 제 1 작업기간의 일부에 대응한 단위패턴의 예시를 나타낸 도면이다.
도 10은 도 8의 제 1 채널신호 중 서로 다른 어느 두 개의 단위패턴 간의 거리를 산출하는 과정의 예시를 나타낸 도면이다.
도 11은 도 8의 제 1 채널신호에 있어서, 각 작업기간과 각 휴식기간 중 쉐입렛 패턴과 최소거리인 단위패턴에 대한 일 예시를 나타낸 도면이다.
도 12, 도 13, 도 14, 도 15 및 도 16은 도 7의 제 1, 제 2, 제 3, 제 4 및 제 5 채널신호에 대응한 거리차지표 및 경계 거리지표의 예시를 나타낸 도면이다.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용된다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템 및 방법에 대해 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템을 나타낸 도면이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 방법을 나타낸 도면이다.
도 3 도 4 및 도 5는 도 1의 우선순위 할당부에 대한 예시들을 나타낸 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템(100)은 관측대상(미도시)에 대응한 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5; Channel Signal)를 출력하는 센싱장치(110), 및 쉐입렛(Shapelet)을 이용한 시계열 분석 방식에 기초하여 멀티 채널신호를 분석하는 메인장치(120)를 포함한다.
센싱장치(110)는 관측대상의 서로 다른 위치에 배치된 복수의 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5; Sensing Module)을 포함한다. 이에 센싱장치(110)는 복수의 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)에 의한 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 출력한다. 즉, 각 채널신호(CS)는 각 센싱모듈(SM)에 의해 생성된다.
도 1은 센싱장치(110)가 다섯 개의 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)을 포함하는 것을 도시하고 있으나, 이는 단지 예시일 뿐이며, 시스템의 적용 분야 및 관측대상에 따라 센싱모듈(SM)의 개수는 얼마든지 변경될 수 있다.
도 1에 상세히 도시되지 않았으나, 각 센싱모듈(SM)은 하나 이상의 감지센서와, 감지센서의 출력을 채널신호(CS)로 변환하는 신호변환수단과, 감지센서 및 신호변환수단에 전원을 공급하는 전원공급수단을 포함할 수 있다. 또한, 각 센싱모듈(SM)은 신호의 송수신을 위한 통신수단을 더 포함할 수 있다.
메인장치(120)는 쉐입렛(Shapelet)을 이용한 시계열 분석 방식에 기초하여 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 분석한다.
구체적으로, 도 2에 도시된 바와 같이, 메인장치(120)가 쉐입렛(Shapelet)을 이용한 시계열 분석 방식에 기초하여 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 분석하는 방법은 소정의 측정기간 동안 복수의 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)로부터 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 수신하는 단계(S11), 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)의 쉐입렛 패턴을 검출하는 단계(S12), 각 채널신호의 쉐입렛 패턴에 기초하여 각 채널신호에 대응한 하나 이상의 지표를 검출하는 단계(S13), 및 검출된 하나 이상의 지표에 기초하여 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5) 중 어느 하나의 채널신호에 분석 우선순위를 할당하는 단계(S14)를 포함한다. 그리고, 시계열 데이터 분석 방법은 분석 우선순위에 기초하여 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 분석하고, 분석 결과를 제공하는 단계(S15)를 더 포함할 수 있다.
다시 도 1을 이어서 설명한다.
메인장치(120)는 소정의 측정기간 동안 복수의 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)로부터 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 수신하는 신호 수집부(121), 각 채널신호의 쉐입렛 패턴을 검출하는 쉐입렛 검출부(122) 및 멀티 채널신호 각각의 쉐입렛 패턴에 기초하여 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5) 중 어느 하나의 채널신호에 분석 우선순위를 할당하는 우선순위 할당부(123)를 포함한다. 그리고, 메인장치(120)는 분석 우선순위에 기초하여 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대한 분석을 실시하는 데이터 분석부(124)를 더 포함할 수 있다.
신호 수집부(121)는 복수의 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)과 연결되고, 소정의 측정기간 동안 복수의 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)로부터 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 수신한다. (도 2의 S11)
측정기간은 둘 이상의 분할기간으로 이루어진다.
둘 이상의 분할기간은 하나 이상의 작업기간과, 각 작업기간 이후에 배치되는 하나 이상의 휴식기간을 포함한다. 각 작업기간 동안 관측대상은 소정의 작업을 실행하고, 각 휴식기간 동안 관측대상은 작업 실행을 중단한다.
즉, 각 채널신호는 측정기간에 대응하고, 측정기간은 상호 교번 배치되는 적어도 하나의 작업기간과 적어도 하나의 휴식기간으로 이루어진다. 그러므로, 각 채널신호 중 각 작업기간에 대응하는 일부는 작업 실행 상태의 관측대상에 대응하고, 각 채널신호 중 각 휴식기간에 대응하는 다른 나머지 일부는 작업 중단 상태의 관측대상에 대응한다.
도 1의 도시와 같이, 센싱장치(110)가 제 1, 제 2, 제 3, 제 4 및 제 5 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)를 포함하는 경우, 신호 수집부(121)는 센싱장치(110)로부터 제 1, 제 2, 제 3, 제 4 및 제 5 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)에 의한 제 1, 제 2, 제 3, 제 4 및 제 5 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 수신한다.
예시적으로, 신호 수집부(121)는 각 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)에 대응한 연결링크를 통해 복수의 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)과 연결될 수 있다. 또는, 신호 수집부(121)는 소정의 무선 네트워크를 통해 복수의 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)과 연결될 수도 있다.
쉐입렛 검출부(122)는 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 시계열 데이터로 변환한 상태에서, 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)의 쉐입렛 패턴을 검출할 수 있다. (도 2의 S12)
이때, 쉐입렛 검출부(122)는 소정의 타임슬롯에 기초하여 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 시계열 데이터를 생성할 수 있다.
타임슬롯은 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 시분할하기 위한 간격이다. 즉, 쉐입렛 검출부(122)는 타임슬롯에 따라 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)의 진폭을 시분할하여, 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 시계열 데이터를 생성할 수 있다.
그리고, 쉐입렛 검출부(122)는 쉐입렛 패턴의 길이에 기초하여 각 시계열 데이터에 대응한 쉐입렛 패턴을 검출한다.
여기서, 쉐입렛 패턴은 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 포함된 단위패턴들 중 작업기간과 휴식기간 간의 구별에 가장 적합한 형태의 단위패턴으로 선택된다.
이러한 쉐입렛 패턴의 길이는 시계열 데이터의 크기, 진폭의 너비, 측정기간의 길이, 작업기간의 길이 및 휴식기간의 길이 중 적어도 하나에 기초하여 설정될 수 있다. 또는 쉐입렛 패턴의 길이는 사용자의 임의로 설정될 수도 있다. 일 예로, 이하에서 간결한 설명을 위해, 기 설정된 쉐입렛 패턴의 길이는 10개의 타임슬롯이라고 가정한다. 다만, 이는 단지 예시일 뿐이며, 쉐입렛 패턴의 길이는 둘 이상의 타임슬롯으로 설정될 수 있다.
구체적으로, 쉐입렛 검출부(122)는 기 설정된 쉐입렛 패턴의 길이에 기초하여 각 채널신호에 대응한 복수의 단위패턴을 검출한다. 일 예로, 쉐입렛 검출부(122)는 각 채널신호에 대응한 시계열 데이터를 적어도 하나의 타임슬롯 단위로 시프트(shift) 분할하여, 기 설정된 쉐입렛 패턴의 길이로 이루어진 복수의 단위패턴을 검출할 수 있다.
여기서, 복수의 단위패턴의 개수는, 각 분할기간(즉, 작업기간 또는 각 휴식기간)에 대응한 타임슬롯의 개수, 쉐입렛 패턴의 길이 및 시프트가 실시되는 타임슬롯의 개수에 기초한다.
일 예로, 쉐입렛 패턴의 길이는 10개의 타임슬롯으로 미리 설정되고, 한 개의 타임슬롯 단위로 시프트 분할이 실시되며, 각 분할기간이 50개의 타임슬롯으로 이루어진 경우, 각 분할기간에 대응하는 단위패턴의 개수는 41개(=50-10+1)이다. 이에, 측정기간이 세 개의 작업기간과 세 개의 휴식기간으로 이루어진 경우, 각 채널신호에 대응한 복수의 단위패턴의 총 개수는 246개(=41*3+41*3)이다.
쉐입렛 검출부(122)는 각 단위패턴과 각 분할기간의 단위패턴들 간의 최소거리를 검출한다. 즉, 쉐입렛 검출부(122)는 각 채널신호에 대응한 복수의 단위패턴 각각과 각 분할기간의 단위패턴들 각각과의 거리를 검출하고, 검출된 거리 중 최소값을 검출함으로써, 각 단위패턴과 각 분할기간 간의 최소거리를 검출할 수 있다.
여기서, 서로 다른 두 개의 단위패턴 간의 거리는 각 타임슬롯에 대응하는 두 개의 단위패턴의 진폭의 차이에 기초하여 산출될 수 있다.
예시적으로, 두 개의 단위패턴 간의 거리는 둘 사이의 차이, 즉 분산에 기초하여 산출될 수 있다. 다만, 이는 단지 예시일 뿐이며, 두 개의 단위패턴 간의 차이를 정규화할 수 있는 통계수식이라면 어느 것으로도 거리 산출에 적용될 수 있다.
쉐입렛 검출부(122)는 하나 이상의 작업기간의 최소거리와 하나 이상의 휴식기간의 최소거리의 혼잡도에 기초하여 복수의 단위패턴 중 어느 하나를 쉐입렛 패턴으로 검출한다. 여기서, 혼잡도는 작업기간과 휴식기간 별로 최소거리가 밀집되는 정도에 대응한다. 즉, 하나 이상의 작업기간의 최소거리끼리 밀집하여 배치되고, 하나 이상의 휴식기간의 최소거리끼리 밀집 배치되는 경우, 혼잡도는 비교적 낮은 값이 된다. 반면, 하나 이상의 작업기간의 최소거리 사이에 어느 하나 이상의 휴식기간의 최소거리가 배치되는 경우, 혼잡도는 비교적 높은 값이 된다.
일 예로, 쉐입렛 검출부(122)는 각 단위패턴에 대해 각 작업기간과의 최소거리 및 각 휴식기간과의 최소거리를 검출하고, 작업기간과 휴식기간에 대한 최소거리들의 혼잡도가 가장 낮은 단위패턴을 쉐입렛 패턴으로 검출할 수 있다. 즉, 작업기간과의 최소거리들이 휴식기간과의 최소거리들로부터 가장 명확하게 구분되는 형태가 되는 경우, 해당 단위패턴이 쉐입렛 패턴으로 선택된다.
그리고, 쉐입렛 검출부(122)는 멀티 채널신호 각각에 대해 쉐입렛 패턴의 검출 과정을 반복함으로써, 각 채널신호의 쉐입렛 패턴을 검출한다.
즉, 도 1의 예시에 따르면, 쉐입렛 검출부(122)는 제 1, 제 2, 제 3, 제 4 및 제 5 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 개별로 대응한 제 1, 제 2, 제 3, 제 4 및 제 5 쉐입렛 패턴을 검출한다.
우선순위 할당부(123)는 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5) 각각의 쉐입렛 패턴에 기초하여 멀티 채널신호 중 어느 하나의 채널신호에 분석 우선순위를 할당한다.
구체적으로, 우선순위 할당부(123)는 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)의 쉐입렛 패턴에 기초하여 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 하나 이상의 지표를 검출한다. (도 2의 S13) 그리고, 각 채널신호에 대응하여 검출된 하나 이상의 지표에 기초하여, 어느 하나의 채널신호에 분석 우선순위를 할당한다. (도 2의 S14)
여기서, 분석 우선순위는 작업기간과 휴식기간 간의 구별이 더욱 용이한 정도에 대응한다. 이에, 분석 우선순위는 분석이 실시되는 순서 또는 분석 결과의 중요도에 대한 가중치에 대응될 수 있다.
하나 이상의 지표는 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)의 분석 결과의 명확성 또는 정합성을 정규화하기 위한 파라미터이다.
예시적으로, 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 하나 이상의 지표는 쉐입렛 패턴과 각 작업기간의 단위패턴들 간의 최소거리인 제 1 거리지표, 쉐입렛 패턴과 각 휴식기간의 단위패턴들 간의 최소거리인 제 2 거리지표, 및 제 1 거리지표와 제 2 거리지표 간의 차이 중 최소값에 대응하는 거리차지표를 포함할 수 있다.
이 경우, 우선순위 할당부(123)는 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5) 중 거리차지표가 최대인 어느 하나의 채널신호에 분석 우선순위를 할당한다.
즉, 도 3에 도시된 바와 같이, 우선순위 할당부(123)는 제 1 거리지표 검출부(1231), 제 2 거리지표 검출부(1232), 거리차지표 검출부(1233a) 및 우선순위 처리부(1234)를 포함할 수 있다.
제 1 거리지표 검출부(1231)는 쉐입렛 패턴에 대한 각 작업기간의 최소거리인 제 1 거리지표를 검출한다. 여기서, 쉐입렛 패턴에 대한 각 작업기간의 최소거리는 각 작업기간의 단위패턴들 각각과 쉐입렛 패턴 간의 거리 중 최소값이다.
제 2 거리지표 검출부(1232)는 쉐입렛 패턴에 대한 각 휴식기간의 최소거리인 제 2 거리지표를 검출한다. 여기서, 쉐입렛 패턴에 대한 각 휴식기간의 최소거리는 각 휴식기간의 단위패턴들 각각과 쉐입렛 패턴 간의 거리 중 최소값이다.
거리차지표 검출부(1233a)는 각 제 1 거리지표와 각 제 2 거리지표 간의 거리 중 최소값에 대응하는 거리차지표를 검출한다.
우선순위 처리부(1234)는 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 복수의 거리차지표 중 최대값을 검출하고, 최대값의 거리차지표에 대응한 채널신호에 분석 우선순위를 할당한다.
도 3에 도시된 우선순위 할당부(123)는 각 채널신호의 거리차지표에 따라 분석 우선순위를 할당한다. 즉, 분석 우선순위의 할당 기준이 되는 파라미터는 거리차지표이다.
이와 달리, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 분석 우선순위의 할당 기준이 되는 파라미터는 거리차지표로 한정되지 않고, 다른 파라미터로 선택될 수 있다.
일 예로, 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 하나 이상의 지표는 제 1 거리지표, 제 2 거리지표, 거리차지표, 거리차지표의 중간값에 대응하는 경계 거리지표 및 거리차지표와 경계 거리지표의 비율에 대응하는 정량지표를 포함할 수 있다.
여기서, 정량지표는 거리차지표에 정비례하고, 경계 거리지표에 반비례하는 파라미터일 수 있다.
이 경우, 우선순위 할당부(124')는 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5) 중 정량지표가 최대인 어느 하나의 채널신호에 분석 우선순위를 할당한다.
즉, 도 4에 도시된 바와 같이, 우선순위 할당부(123')는 제 1 거리지표 검출부(1231), 제 2 거리지표 검출부(1232), 거리차지표 검출부(1233a), 경계 거리지표 검출부(1233b), 정량지표 검출부(1233c) 및 우선순위 처리부(1234')를 포함할 수 있다. 여기서, 도 4의 우선순위 할당부(123')는 경계 거리지표 검출부(1233b) 및 정량지표 검출부(1233c)를 더 포함하고, 우선순위 처리부(1234')가 정량지표에 기초하여 분석 우선순위를 할당하는 것을 제외하고는 도 3의 우선순위 할당부(123)과 동일하므로 이하에서 중복 설명을 생략한다.
경계 거리지표 검출부(1233b)는 거리차지표에 대응하는 제 1 및 제 2 거리지표의 평균값에 기초하여 경계 거리지표를 검출할 수 있다.
정량지표 검출부(1233c)는 거리차지표를 경계 거리지표로 나눈 값으로부터 정량지표를 검출할 수 있다.
우선순위 처리부(1234')는 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 복수의 정량지표 중 최대값을 검출하고, 최대값의 정량지표에 대응한 채널신호에 분석 우선순위를 할당한다.
한편, 도 4에 도시된 우선순위 할당부(124')의 경우와 달리, 정량지표는 다른 방식으로 도출될 수도 있다.
일 예로, 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 하나 이상의 지표는 제 1 거리지표, 제 2 거리지표, 평균차지표, 제 1 및 제 2 거리지표의 평균값에 대응하는 평균 거리지표 및 평균차지표와 평균 거리지표의 비율에 대응하는 정량지표를 포함할 수 있다.
여기서, 평균차지표 및 평균 거리지표 각각은 제 1 거리지표들에 대응한 제 1 평균값과, 제 2 거리지표들에 대응한 제 2 평균값에 대응될 수 있다. 일 예로, 평균차지표는 제 1 평균값과 제 2 평균값 간의 차이로 산출될 수 있다. 그리고, 평균 거리지표는 제 1 및 제 2 평균값의 평균으로 산출될 수 있다.
이 경우, 정량지표는 평균차지표에 비례하고, 평균 거리지표에 반비례하는 값으로 산출될 수 있다.
이 경우, 도 5에 도시된 바와 같이, 우선순위 할당부(123")는 제 1 거리지표 검출부(1231), 제 2 거리지표 검출부(1232), 평균차지표 검출부(1233a'), 평균 거리지표 검출부(1233d), 정량지표 검출부(1233c') 및 우선순위 처리부(1234')를 포함할 수 있다. 여기서, 도 5의 우선순위 할당부(123")는 거리차지표 검출부(1233a) 및 경계 거리지표 검출부(1233b) 대신 평균차지표 검출부(1233a') 및 평균 거리지표 검출부(1233d)를 포함하고 정량지표 검출부(1233c')가 평균차지표 및 평균 거리지표에 기초하여 정량지표를 검출하는 것을 제외하고는 도 4의 우선순위 할당부(123')와 동일하므로 이하에서 중복 설명을 생략한다.
평균차지표 검출부(1233a')는 제 1 거리지표들에 대응한 제 1 평균값과, 제 2 거리지표들에 대응한 제 2 평균값 간의 차이로부터 평균차지표를 검출할 수 있다.
평균 거리지표 검출부(1233d)는 제 1 평균값과 제 2 평균값에 대한 평균로부터 평균 거리지표를 검출할 수 있다.
정량지표 검출부(1233c')는 평균차지표를 평균 거리지표로 나눈 값으로부터 정량지표를 검출할 수 있다.
별도로 도시하고 있지 않으나, 정량지표는 위의 예시와 다른 방식으로도 도출될 수 있다.
일 예로, 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 하나 이상의 지표는 제 1 거리지표, 제 2 거리지표, 거리차지표, 제 1 및 제 2 거리지표에 대한 표준편차에 대응하는 표준편차지표 및 거리차지표와 표준편차지표의 비율에 대응하는 정량지표를 포함할 수 있다. 이 경우, 정량지표는 거리차지표에 정비례하고 표준편차지표에 반비례하는 값으로 산출될 수 있다.
다른 일 예로, 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 하나 이상의 지표는 제 1 거리지표, 제 2 거리지표, 편균차지표, 제 1 및 제 2 거리지표에 대한 표준편차에 대응하는 표준편차지표 및 평균차지표와 표준편차지표의 비율에 대응하는 정량지표를 포함할 수 있다. 이 경우, 정량지표는 평균차지표에 정비례하고 표준편차지표에 반비례하는 값으로 산출될 수 있다.
데이터 분석부(124)는 분석 우선순위에 기초하여 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 분석한다. (S15) 여기서, 데이터 분석부(124)는 사용자의 요청에 기초하여 분석 결과를 제공할 수 있다.
예시적으로, 데이터 분석부(124)는 분석 우선순위가 할당된 채널신호에 대응한 분석 결과에 최대값의 가중치를 부여하거나, 또는 분석 우선순위가 할당된 채널신호에 대응한 분석 결과를 우선적으로 제공 및 표시할 수 있다.
다음, 본 발명의 일 실시예에 따른 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템이 뇌파 분석에 적용된 경우에 대해 설명한다.
도 6은 도 1의 센싱 장치에 대한 일 예시를 나타낸 도면이다. 도 7은 도 6의 센싱 장치에 의한 멀티 채널신호의 일 예시를 나타낸 도면이다.
도 8은 도 7의 제 1 채널신호를 나타낸 도면이다. 도 9는 도 8의 제 1 채널신호 중 제 1 작업기간의 일부에 대응한 단위패턴의 예시를 나타낸 도면이다. 도 10은 도 8의 제 1 채널신호 중 서로 다른 어느 두 개의 단위패턴 간의 거리를 산출하는 과정의 예시를 나타낸 도면이다. 도 11은 도 8의 제 1 채널신호에 있어서, 각 작업기간과 각 휴식기간 중 쉐입렛 패턴과 최소거리인 단위패턴에 대한 일 예시를 나타낸 도면이다.
도 12, 도 13, 도 14, 도 15 및 도 16은 도 7의 제 1, 제 2, 제 3, 제 4 및 제 5 채널신호에 대응한 거리차지표 및 경계 거리지표의 예시를 나타낸 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템(110, 120; 도 1의 100)은 뇌파를 분석하는 시스템일 수 있다. 이 경우, 센싱장치(110)가 배치되는 관측대상(200)은 피험자의 머리(210)이다.
즉, 센싱장치(110)는 피험자의 머리(200) 중 서로 다른 위치에 배치되는 복수의 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5) 및 각 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)과 메인장치(120) 사이를 연결하는 연결링크(CL)를 포함한다.
예시적으로, 복수의 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)은 피험자의 머리(210) 중 코(220)의 위측인 이마 주변에 배치되는 제 1 센싱모듈(SM1), 정수리에 배치되는 제 2 센싱모듈(SM2), 정수리의 좌측과 우측에 배치되는 제 3 센싱모듈(SM3)과 제 4 센싱모듈(SM4), 및 코(220)의 반대편인 뒤통수에 배치되는 제 5 센싱모듈(SM5)을 포함할 수 있다.
그리고, 복수의 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)은 각각의 연결링크(CL)을 통해 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 메인장치(120)로 출력한다.
메인장치(120)는 각 측정기간에 대응하는 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 수신하고, 쉐입렛(Shapelet)을 이용한 시계열 분석 방식에 기초하여 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 분석한다.
메인장치(120) 중 신호 수집부(121)는 소정의 측정기간 동안 복수의 센싱모듈(SM1, SM2, SM3, SM4, SM5)로부터 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 수신한다. (도 2의 S11)
도 7에 도시된 바와 같이, 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)는 측정기간(MP; Measurement Period)에 대응한다. 일 예로, 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)는 측정기간(MP) 동안 소정의 진폭범위로 가변하는 아날로그 신호일 수 있다.
측정기간(MP)은 연속하는 둘 이상의 분할기간(WP1, RP1, WP2, RP2, WP3, RP3)으로 이루어진다. 둘 이상의 분할기간은 하나 이상의 작업기간(WP1, WP2, WP3; Work Period)과 각 작업기간(WP1, WP2, WP3) 이후에 배치되는 하나 이상의 휴식기간(RP1, RP2, RP3; Rest Period)을 포함한다.
이하에서는, 도 7의 예시와 같이, 측정기간(MP)이 제 1, 제 2 및 제 3 작업기간(WP1, WP2, WP3)과, 제 1, 제 2 및 제 3 작업기간(WP1, WP2, WP3) 이후에 배치되는 제 1, 제 2 및 제 3 휴식기간(RP1, RP2, RP3)으로 이루어진다고 가정한다.
도 8에 도시된 바와 같이, 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5) 중 제 1 센싱모듈(도 6의 SM1)에 대응한 제 1 채널신호(CS1)는 각 작업기간(WP1, WP2, WP3) 또는 각 휴식기간(RP1, RP2, RP3)에 대응하고 시간에 따라 진폭이 가변하는 아날로그 신호일 수 있다.
메인장치(120) 중 쉐입렛 검출부(122)는 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 시계열 데이터로 변환한 상태에서, 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)의 쉐입렛 패턴을 검출할 수 있다. (도 2의 S12)
일 예로, 쉐입렛 검출부(122)는 소정의 타임슬롯에 기초하여 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 시분할함으로써, 각각의 시계열 데이터로 변환할 수 있다.
쉐입렛 검출부(122)는 쉐입렛 패턴의 길이에 기초하여 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 쉐입렛 패턴을 검출한다.
여기서, 쉐입렛 패턴은 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 포함된 단위패턴들 중 작업기간과 휴식기간 간의 구별에 가장 적합한 형태의 단위패턴으로 선택된다.
이러한 쉐입렛 패턴의 길이는 시계열 데이터의 크기, 진폭의 너비, 측정기간의 길이, 작업기간의 길이, 휴식기간의 길이 및 사용자의 임의 중 적어도 하나에 기초하여 소정 개수의 타임슬롯으로 설정될 수 있다. 이하의 설명에서, 쉐입렛 패턴의 길이는 10개의 타임슬롯이라고 가정한다.
쉐입렛 검출부(122)는 기 설정된 쉐입렛 패턴의 길이에 기초하여 각 채널신호에 대응한 복수의 단위패턴을 검출한다. 일 예로, 쉐입렛 검출부(122)는 각 채널신호에 대응한 시계열 데이터를 적어도 하나의 타임슬롯 단위로 시프트(shift) 분할하여, 기 설정된 쉐입렛 패턴의 길이로 이루어진 복수의 단위패턴을 검출할 수 있다.
일 예로, 도 9에 도시된 바와 같이, 도 8의 제 1 채널신호(CS1)의 제 1 작업기간(WP1) 중 어느 일부에 대응한 단위패턴(UP1)은 10개의 타임슬롯(가로축 0~9)에 대응한 진폭값들으로 이루어진다.
쉐입렛 검출부(122)는 각 단위패턴과 각 분할기간의 단위패턴들 간의 최소거리를 검출한다. 즉, 쉐입렛 검출부(122)는 각 채널신호에 대응한 복수의 단위패턴 각각과 각 분할기간의 단위패턴들 각각과의 거리를 검출하고, 검출된 거리 중 최소값을 검출함으로써, 각 단위패턴과 각 분할기간 간의 최소거리를 검출할 수 있다.
여기서, 서로 다른 두 개의 단위패턴 간의 거리는 각 타임슬롯에 대응하는 두 개의 단위패턴의 진폭의 차이에 기초하여 산출될 수 있다.
예시적으로, 도 10 및 아래의 수학식 1을 참조하면, 제 1 채널신호(CS1)에 포함된 어느 두 개의 단위패턴(UP1, UP2) 간의 거리(distance)는 두 개의 단위패턴(UP1, UP2) 간의 진폭 차이에 대한 분산으로 산출될 수 있다.
Figure 112018064928990-pat00001
수학식 1은 제 1 단위패턴(UP1)이 기준인 경우를 예시한다.
수학식 1에서, N은 쉐입렛 패턴의 길이이고, i는 각 단위패턴 중 타임슬롯의 순번이다. 일 예로, 쉐입렛 패턴의 길이가 10개의 타임슬롯인 경우, N은 10이고, i는 0 이상 및 (N-1) 이하의 범위(0≤i≤(N-1))이다. UP1i는 제 1 단위패턴 중 i번째 타임슬롯에 대응하는 진폭이고, UP2i는 제 2 단위패턴 중 i번째 타임슬롯에 대응하는 진폭일 수 있다.
이러한 과정으로, 쉐입렛 검출부(122)는 각 단위패턴에 대해 각 작업기간(WP1, WP2, WP3)과의 최소거리, 및 각 휴식기간(RP1, RP2, RP3)과의 최소거리를 검출한다. 그리고, 쉐입렛 검출부(122)는 작업기간(WP1, WP2, WP3)과 휴식기간(RP1, RP2, RP3)의 최소거리들의 혼잡도를 검출하고, 각 채널신호에 대응한 복수의 단위패턴 중 혼잡도가 가장 낮은 단위패턴을 쉐입렛 패턴으로 검출할 수 있다.
메인장치(120) 중 우선순위 할당부(123)는 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5) 각각의 쉐입렛 패턴에 기초하여 멀티 채널신호 중 어느 하나의 채널신호에 분석 우선순위를 할당한다.
구체적으로, 우선순위 할당부(123)는 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)의 쉐입렛 패턴에 기초하여 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 하나 이상의 지표를 검출한다. (도 2의 S13) 그리고, 각 채널신호에 대응하여 검출된 하나 이상의 지표에 기초하여, 어느 하나의 채널신호에 분석 우선순위를 할당한다. (도 2의 S14)
예시적으로, 각 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 하나 이상의 지표는 쉐입렛 패턴과 각 작업기간의 단위패턴들 간의 최소거리인 제 1 거리지표, 쉐입렛 패턴과 각 휴식기간의 단위패턴들 간의 최소거리인 제 2 거리지표, 및 제 1 거리지표와 제 2 거리지표 간의 차이 중 최소값에 대응하는 거리차지표를 포함할 수 있다.
도 11에 도시된 바와 같이, 쉐입렛 검출부(122)에 의해, 제 1 채널신호(CS1) 중 제 1 작업기간(WP1)의 일부가 제 1 채널신호(CS1)에 대응한 제 1 채널신호(CS1)의 쉐입렛 패턴(SP1)으로 검출될 수 있다.
우선순위 할당부(123) 중 제 1 거리지표 검출부(도 3의 1231)는 제 1 거리지표 검출부(1231)는 쉐입렛 패턴에 대한 각 작업기간(WP1, WP2, WP3)의 최소거리인 제 1 거리지표를 검출하고, 제 2 거리지표 검출부(1232)는 쉐입렛 패턴에 대한 각 휴식기간(RP1, RP2, RP3)의 최소거리인 제 2 거리지표를 검출한다.
도 11에 도시된 바와 같이, 각 작업기간(WP1, WP2, WP3)의 단위패턴들 중 쉐입렛 패턴(SP1)과 가장 가까운 거리(즉, 가장 유사한 형태)인 어느 하나의 단위패턴이 유사단위패턴(SIP)으로 검출되고, 각 작업기간(WP1, WP2, WP3)의 유사단위패턴(SIP)은 제 1 거리지표에 대응한다.
그리고, 각 휴식기간(RP1, RP2, RP3)의 단위패턴들 중 쉐입렛 패턴(SP1)과 가장 가까운 거리(즉, 가장 유사한 형태)인 어느 하나의 단위패턴이 유사단위패턴(SIP)으로 검출되고, 각 휴식기간(RP1, RP2, RP3)의 유사단위패턴(SIP)은 제 2 거리지표에 대응한다.
우선순위 할당부(123) 중 거리차지표 검출부(1233a)는 각 제 1 거리지표와 각 제 2 거리지표 간의 거리 중 최소값에 대응하는 거리차지표를 검출한다.
도 12에 도시된 바와 같이, 거리차지표 검출부(1233a)는 각 제 1 거리지표(DI1; Distance Index)와 각 제 2 거리지표(DI2) 간의 거리 중 최소값에 대응하는 거리차지표(DD1; Distance Difference)를 검출한다.
그리고, 경계 거리지표 검출부(1233c)는 거리차지표(DD1)에 대응하는 어느 하나의 제 1 거리지표(도 12의 DI1 중 제일 오른쪽에 배치됨) 및 거리차지표(DD1)에 대응하는 어느 하나의 제 2 거리지표(도 12의 DI2 중 제일 왼쪽에 배치됨)에 대한 평균값으로 경계 거리지표(B1; Boundary index)를 검출한다.
우선순위 할당부(123)는 제 1, 제 2, 제 3, 제 4 및 제 5 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5) 각각에 대해서 하나 이상의 지표를 검출하는 과정을 반복한다.
이로써, 도 12, 도 13, 도 14, 도 15 및 도 16에 도시된 바와 같이, 제 1, 제 2, 제 3, 제 4 및 제 5 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)에 대응한 거리차지표(DD1, DD2, DD3, DD4, DD5) 또는 경계 거리지표(B1, B2, B3, B4, B5)가 검출될 수 있다.
도 12, 도 13, 도 14, 도 15 및 도 16을 비교해보면, 거리차지표(DD1, DD2, DD3, DD4, DD5)가 클수록 제 1 거리지표(DI1)와 제 2 거리지표(DI2) 간의 구분에 대한 직관성이 더 우수한 것을 확인할 수 있다.
이에 따라, 우선순위 할당부(123) 중 우선순위 처리부(1234)는 제 1, 제 2, 제 3, 제 4 및 제 5 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5) 중 거리차지표(DD1, DD2, DD3, DD4, DD5)가 가장 큰 제 1 채널신호(CS1)에 분석 우선순위를 할당할 수 있다.
또는, 도 12, 도 13, 도 14, 도 15 및 도 16을 비교해보면, 경계 거리지표(B1, B2, B3, B4, B5)를 기준으로 제 1 거리지표들(DI1)과 제 2 거리지표들(DI2)이 분산 배치된다. 그러므로, 거리차지표(DD1, DD2, DD3, DD4, DD5)뿐만 아니라 경계 거리지표(B1, B2, B3, B4, B5)에 대응하는 정량지표에 기초하여 분석 우선순위를 할당하면, 거리지표들의 분산 정도에 대한 판별이 더욱 정규화되고 규격화될 수 있다.
이에 따라, 우선순위 할당부(123)는 거리차지표(DD)와 경계 거리지표(B)의 비율에 대응하는 정량지표(=DD/B)를 검출하는 정량지표 검출부(1233c)를 더 포함할 수 있다. 여기서, 정량지표는 거리차지표(DD)가 클수록, 또는 경계 거리지표(B)가 작을수록 큰 값을 가질 수 있다.
그리고, 우선순위 할당부(123)의 우선순위 처리부(1234)는 제 1, 제 2, 제 3, 제 4 및 제 5 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5) 중 정량지표가 가장 큰 제 1 채널신호(CS1)에 분석 우선순위를 할당할 수 있다.
이상과 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 시스템(100)은 쉐입렛(Shapelet)을 이용한 시계열 분석 방식에 기초하여 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5)를 분석하는 메인장치(120)를 포함하고, 메인장치(120)는 각 채널신호에 대응한 하나 이상의 지표(DD, B)에 기초하여 멀티 채널신호(CS1, CS2, CS3, CS4, CS5) 중 어느 하나에 분석 우선순위를 할당하는 우선순위 할당부(123)를 포함한다.
여기서, 각 채널신호에 대응한 하나 이상의 지표는 쉐입렛 패턴에 기초한 통계수식으로 산출됨으로써, 분석 우선순위의 할당이 정량적으로 실시될 수 있다. 그러므로, 분석 결과의 정합성이 향상될 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자가 멀티 채널신호 각각에 대한 분석 결과를 일일이 검토하지 않더라도, 분석 우선순위가 할당된 채널신호의 분석 결과를 우선적으로 검토할 수 있다. 이로써, 멀티 채널신호 분석 시스템의 용이성이 향상될 수 있다.
전술한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.
100: 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템
110: 센싱장치
SM: 센싱모듈 CS: 채널신호
120: 메인장치
CL: 연결링크
200: 피험자
210: 피험자의 머리 220: 피험자의 코
MP: 측정기간 WP: 작업기간
RP: 휴식기간
UP1, UP2: 단위패턴
SP1: 제 1 채널신호의 쉐입렛 패턴
SIP: 유사단위패턴
DD: 거리차지표 B: 경계 거리지표

Claims (15)

  1. 관측대상의 서로 다른 위치에 배치된 복수의 센싱모듈을 포함하고, 상기 복수의 센싱모듈에 의한 멀티 채널신호를 출력하는 센싱장치; 및
    쉐입렛(Shapelet)을 이용한 시계열 분석 방식에 기초하여 상기 멀티 채널신호를 분석하는 메인장치를 포함하는 시스템에 있어서,
    상기 메인장치는,
    상기 복수의 센싱모듈과 연결되고 소정의 측정기간 동안 상기 복수의 센싱모듈로부터 상기 멀티 채널신호를 수신하는 신호 수집부;
    상기 각 채널신호의 쉐입렛 패턴을 검출하는 쉐입렛 검출부; 및
    상기 멀티 채널신호 각각의 쉐입렛 패턴에 기초하여 상기 멀티 채널신호 중 어느 하나에 분석 우선순위를 할당하는 우선순위 할당부를 포함하며,
    상기 측정기간은 둘 이상의 분할기간을 포함하고,
    상기 둘 이상의 분할기간은 상기 관측대상이 소정의 작업을 실행하는 분할기간인 하나 이상의 작업기간과, 상기 각 작업기간 이후에 배치되고 상기 관측대상이 상기 작업 실행을 중단하는 분할기간인 하나 이상의 휴식기간을 포함하고,
    상기 쉐입렛 검출부는
    상기 쉐입렛 패턴의 길이에 기초하여 상기 각 채널신호에 대응한 복수의 단위패턴을 검출하고,
    상기 각 단위패턴과 상기 각 분할기간의 단위패턴들 간의 최소거리를 검출하며,
    상기 하나 이상의 작업기간의 최소거리와 상기 하나 이상의 휴식기간의 최소거리에 대한 혼잡도에 기초하여 상기 복수의 단위패턴 중 어느 하나를 상기 각 채널신호의 쉐입렛 패턴으로 검출하고,
    상기 우선순위 할당부는
    상기 멀티 채널신호 각각의 쉐입렛 패턴에 기초하여 상기 각 채널신호에 대응한 하나 이상의 지표를 검출하고,
    상기 검출된 하나 이상의 지표에 기초하여 상기 멀티 채널신호 중 어느 하나의 채널신호에 상기 분석 우선순위를 할당하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 각 채널신호에 대응한 상기 하나 이상의 지표는
    상기 쉐입렛 패턴과 상기 각 작업기간의 단위패턴들 간의 최소거리인 제 1 거리지표;
    상기 쉐입렛 패턴과 상기 각 휴식기간의 단위패턴들 간의 최소거리인 제 2 거리지표; 및
    상기 제 1 거리지표와 상기 제 2 거리지표 간의 차이 중 최소값에 대응하는 거리차지표를 포함하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 우선순위 할당부는
    상기 멀티 채널신호 중 상기 거리차지표가 최대인 어느 하나의 채널신호에 상기 분석 우선순위를 할당하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 지표는
    상기 거리차지표의 중간값에 대응하는 경계 거리지표; 및
    상기 거리차지표와 상기 경계 거리지표 간의 비율에 대응하는 정량지표를 더 포함하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 우선순위 할당부는
    상기 멀티 채널신호 중 상기 정량지표가 최대인 어느 하나의 채널신호에 상기 분석 우선순위를 할당하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 분석 우선순위에 기초하여 상기 멀티 채널신호에 대한 분석을 실시하는 데이터 분석부를 더 포함하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 시스템.
  10. 소정의 측정기간 동안 관측대상의 서로 다른 위치에 배치된 복수의 센싱모듈로부터 멀티 채널신호를 수신하는 단계;
    상기 각 채널신호의 쉐입렛 패턴을 검출하는 단계;
    상기 멀티 채널신호 각각의 쉐입렛 패턴에 기초하여 상기 각 채널신호에 대응한 하나 이상의 지표를 검출하는 단계;
    상기 검출된 하나 이상의 지표에 기초하여 상기 멀티 채널신호 중 어느 하나에 분석 우선순위를 할당하는 단계; 및
    상기 분석 우선순위에 기초하여 상기 멀티 채널신호에 대한 분석을 실시하는 단계를 포함하고,
    상기 측정기간은 둘 이상의 분할기간을 포함하며,
    상기 둘 이상의 분할기간은 상기 관측대상이 소정의 작업을 실행하는 분할기간인 하나 이상의 작업기간과, 상기 각 작업기간 이후에 배치되고 상기 관측대상이 상기 작업 실행을 중단하는 분할기간인 하나 이상의 휴식기간을 포함하고,
    상기 각 채널신호의 쉐입렛 패턴을 검출하는 단계에서,
    상기 쉐입렛 패턴의 길이에 기초하여 상기 각 채널신호에 대응한 복수의 단위패턴을 검출하고,
    상기 각 단위패턴과 상기 각 분할기간의 단위패턴들 간의 최소거리를 검출하며,
    상기 하나 이상의 작업기간의 최소거리와 상기 하나 이상의 휴식기간의 최소거리에 대한 혼잡도에 기초하여 상기 복수의 단위패턴 중 어느 하나를 상기 각 채널신호의 쉐입렛 패턴으로 검출하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 방법.
  11. 삭제
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 각 채널신호에 대응한 상기 하나 이상의 지표는
    상기 쉐입렛 패턴과 상기 각 작업기간의 단위패턴들 간의 최소거리인 제 1 거리지표,
    상기 쉐입렛 패턴과 상기 각 휴식기간의 단위패턴들 간의 최소거리인 제 2 거리지표, 및
    상기 제 1 거리지표와 상기 제 2 거리지표 간의 차이 중 최소값에 대응하는 거리차지표를 포함하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 분석 우선순위를 할당하는 단계에서,
    상기 멀티 채널신호 중 상기 거리차지표가 최대인 어느 하나의 채널신호에 상기 분석 우선순위를 할당하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 지표는
    상기 거리차지표의 중간값에 대응하는 경계 거리지표, 및
    상기 거리차지표와 상기 경계 거리지표 간의 비율에 대응하는 정량지표를 더 포함하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 분석 우선순위를 할당하는 단계에서,
    상기 멀티 채널신호 중 상기 정량지표가 최대인 어느 하나의 채널신호에 상기 분석 우선순위를 할당하는 시계열 기반의 멀티 채널신호 분석 방법.
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