KR20130097280A - 이동 표준 편차를 이용한 데이터 필터링 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 데이터 필터링 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 데이터 필터링 방법은 센서 측정 데이터의 이동 평균 및 이동 표준 편차를 구하는 단계, 상기 이동 평균 및 상기 이동 표준 편차를 기초로 상기 센서 측정 데이터의 유효 범위의 상한 값 및 하한 값을 구하는 단계, 그리고 상기 센서 측정 데이터가 상기 유효 범위에 있으면 상기 센서 측정 데이터를 출력하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면, 이와 같이 본 발명에 따른 필터링 장치를 이용하게 되면 단순하게 센서로부터 측정되어 전달되는 데이터를 하나의 절대적 기준에 따라 필터링하는 것이 아니라, 상황에 따라 유효 범위를 변화시키면서 노이즈 여부를 판정하게 됨으로써 보다 신뢰성 있는 데이터 처리를 할 수 있는 장점이 있다.

Description

이동 표준 편차를 이용한 데이터 필터링 장치 및 방법{DATA FILTERING APPARATUS USING MOVING STANDARD DEVIATION AND FILTERING METHOD TEHREOF}
본 발명은 데이터 필터링 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 이동 표준 편차를 이용한 데이터 필터링 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 측정 시스템은 센서로부터 값을 입력 받아 그 후단의 모니터링 장치나 제어장치 등에 전달할 수 있다. 그리고 모니터링 장치나 제어장치는 센서에서 전달되는 값을 이용하여 제어 및 모니터링을 수행할 수 있다.
최근의 모니터링 장치 또는 제어장치에 있어서, 가속도 센서나 회전 센서 등과 같이 정밀한 움직임이나 상태 등을 측정하는 센서는 측정 데이터의 높은 정밀도가 요구된다. 그러나 현실적으로 센서로부터 측정 시스템에 입력되는 측정 데이터에는 여러 가지 주변 환경적인 요인으로 인하여 노이즈가 포함되어 있다.
그런데 이러한 노이즈를 제거하는 방법으로 로우패스필터 등이 사용되고 있는데, 기존의 필터는 일정 주파수 대역이나 기본 주파수(fundamental frequency) 등을 적용하는 방식은 실제 노이즈가 아닌 경우에도 획일적 기준에 의해 노이즈로 처리하여, 측정 데이터 신뢰도에 문제가 있었다.
따라서 본 발명이 해결하려는 과제는 센서 측정 데이터 값의 통계적인 분포를 이용하여 데이터 신뢰도 범위를 결정하여 데이터 처리를 할 수 있는 이동 표준 편차를 이용한 데이터 필터링 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
이러한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 필터링 방법은 센서 측정 데이터의 이동 평균 및 이동 표준 편차를 구하는 단계, 상기 이동 평균 및 상기 이동 표준 편차를 기초로 상기 센서 측정 데이터의 유효 범위의 상한 값 및 하한 값을 구하는 단계, 그리고 상기 센서 측정 데이터가 상기 유효 범위에 있으면 상기 센서 측정 데이터를 출력하는 단계를 포함한다.
상기 방법은, 상기 센서 측정 데이터가 상기 유효 범위의 상한 값보다 큰 경우 상기 상한 값을 출력하고, 상기 센서 측정 데이터가 상기 유효 범위의 하한 값보다 작은 경우 상기 하한 값을 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 센서 측정 데이터의 이동 평균은 상기 센서 측정 데이터를 기준으로 일정 범위 이전부터 상기 센서에서 입력된 데이터의 평균이고, 상기 센서 측정 데이터의 이동 표준 편차는 상기 센서 측정 데이터를 기준으로 일정 범위 이전부터 상기 센서에서 입력된 데이터의 표준 편차이며, 상기 상한 값은 상기 이동 평균에 상기 이동 표준 편차를 합한 값이고, 상기 하한 값은 상기 이동 평균에 상기 이동 표준 편차를 뺀 값일 수 있다.
이러한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 한 실시예에 따른 데이터 필터링 장치는, 센서 측정 데이터의 이동 평균 및 이동 표준 편차를 구하고, 상기 이동 평균 및 상기 이동 표준 편차를 기초로 상기 센서 측정 데이터의 유효 범위의 상한 값 및 하한 값을 구하는 연산부, 그리고 상기 센서 측정 데이터가 상기 유효 범위에 있으면 상기 센서 측정 데이터를 출력하는 필터링부를 포함할 수 있다.
상기 필터링부는, 상기 센서 측정 데이터가 상기 유효 범위의 상한 값보다 큰 경우 상기 상한 값을 출력하고, 상기 센서 측정 데이터가 상기 유효 범위의 하한 값보다 작은 경우 상기 하한 값을 출력할 수 있다.
본 발명에 의하면, 단순하게 센서로부터 측정되어 전달되는 데이터를 하나의 절대적 기준에 따라 필터링하는 것이 아니라, 상황에 따라 유효 범위를 변화시키면서 노이즈 여부를 판정하게 됨으로써 보다 신뢰성 있는 데이터 처리를 할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 필터링 장치를 설명하기 위해 제공되는 블록도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 필터링 장치의 동작을 설명하기 위한 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 필터링 장치의 동작을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 필터링 장치를 설명하기 위해 제공되는 블록도이다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 필터링 장치(200)는 센서(100)로부터 측정되어 입력된 데이터 값의 통계적 분포를 이용하여 노이즈를 필터링하는 동작을 수행한다.
보다 자세하게는 필터링 장치(200)는 연산부(210)와 필터링부(230)를 포함할 수 있다.
연산부(210)는 센서(100)로부터 측정되어 입력되는 센서 측정 데이터에 대해 이동 평균, 이동 표준 편차, 데이터 유효 범위의 상한 값 및 하한 값을 계산할 수 있다.
예를 들어 필터링 장치(200)가 센서 측정 데이터(
Figure pat00001
)를 기준으로 일정 범위 이전에 입력된 데이터, 예컨대 m개의 데이터를 이용하여 이동 평균, 이동 표준 편차, 데이터 유효 범위의 상한 값 및 하한 값을 계산하도록 설정된 상태에서 센서(100)로부터 이산적 데이터로
Figure pat00002
이 순차적으로 측정되어 필터링 장치(200)에 입력되었다고 가정하면, 연산부(210)는 아래 수학식에서 정의한 값들을 계산하여 구할 수 있다.
Figure pat00003
Figure pat00004
Figure pat00005
Figure pat00006
Figure pat00007
Figure pat00008

연산부(210)에서 몇 개의 데이터를 이용하여 위 수학식에서 정의한 값들을 계산하여 구할지 여부는 사용자나 필터링 장치(200)의 제작자에 의해 사전에 설정될 수 있다.
필터링부(230)는 센서 측정 데이터(
Figure pat00009
)가 연산부(210)에서 구해진 데이터 유효 범위, 즉 상한 값(
Figure pat00010
) 및 하한 값(
Figure pat00011
) 내에 있는지 또는 유효 범위 밖에 있는지를 확인하고, 유효 범위 내에 있으면 센서 측정 데이터(
Figure pat00012
)를 외부 시스템(도시하지 않음)으로 출력하고, 유효 범위 밖에 있는 경우에는 센서 측정 데이터(
Figure pat00013
) 대신에 상한 값(
Figure pat00014
) 또는 하한 값(
Figure pat00015
)을 외부 시스템으로 출력한다.
즉 필터링부(230)는 센서 측정 데이터(
Figure pat00016
)와 이동 평균값(
Figure pat00017
)의 차이의 절대값(
Figure pat00018
)이 이동 표준 편차(
Figure pat00019
)보다 작으면 해당 센서 측정 데이터(
Figure pat00020
)를 유효한 데이터로 외부 시스템에 전달하여 사용되도록 할 수 있으며, 반대로 절대값(
Figure pat00021
)이 이동 표준 편차(
Figure pat00022
)보다 크면 해당 센서 측정 데이터(
Figure pat00023
)를 노이즈로 취급하고 외부 시스템으로 실제 센서 측정 데이터 대신에 상한 값(
Figure pat00024
) 또는 하한 값(
Figure pat00025
)을 대신 전달할 수 있다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 필터링 장치의 동작을 설명하기 위한 그래프이다.
도 2에 예시한 그래프에서 데이터(Accel X)는 일정한 간격으로 이산적 데이터를 출력하는 가속도 센서의 X축 데이터를 나타내고 있으며, 데이터(Avg X)는 각 부분에서 이전 데이터 100개의 이동 평균을 나타내고 있으며, 데이터(Pos Band X, Neg Band X)는 각 부분에서 이전 데이터 100개의 이동 평균과 이동표준편차를 이용하여 구해지는 유효 범위의 상한 값과 하한 값을 나타내고 있다.
도 3은 도 2에 예시한 그래프에서 처음 700 여 개의 데이터를 확대하여 표시한 것으로 가속도 센서의 X축 데이터에서 상한 값과 하한 값을 벗어나는 노이즈 부분이 확실하게 구별되는 것을 알 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 필터링 장치의 동작을 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
도 4를 참고하면, 먼저 필터링 장치(200)는 센서(100)로부터 센서 측정 데이터(
Figure pat00026
)가 입력되면(S410), 센서 측정 데이터(
Figure pat00027
)를 기준으로 일정 범위 이전에 센서(100)로부터 입력된 데이터를 이용하여 이동 평균값(
Figure pat00028
) 및 이동 표준 편차(
Figure pat00029
)를 구할 수 있다(S420). 단계(S420)에서 센서 측정 데이터(
Figure pat00030
)에 대한 이동 평균값 및 이동 표준 편차를 구하는데 이용되는 데이터의 개수 및 그 범위는 사전에 사용자 또는 필터링 장치(200)의 제조자에 의해 설정될 수 있다.
다음으로 필터링 장치(200)는 단계(S420)에서 구해진 이동 평균값(
Figure pat00031
) 및 이동 표준 편차(
Figure pat00032
)를 이용하여 유효 범위의 상한 값(
Figure pat00033
) 및 하한 값(
Figure pat00034
)을 구한다(S430).
그리고 필터링 장치(200)는 센서 측정 데이터(
Figure pat00035
)가 유효 범위 내에 있는지 확인하고(S440), 유효 범위에 있는 경우(S440-Y)는 센서 측정 데이터(
Figure pat00036
)를 외부 시스템으로 출력한다(S450).
한편 센서 측정 데이터(
Figure pat00037
)가 유효 범위 밖에 있는 경우(S440-N), 센서 측정 데이터(
Figure pat00038
)를 노이즈로 판단하고 센서 측정 데이터(
Figure pat00039
)가 상한 값(
Figure pat00040
)보다 큰 경우(S460-Y)에는 상한 값(
Figure pat00041
)을 출력하고(S470), 하한 값(
Figure pat00042
)보다 작은 경우(S460-N)는 하한 값(
Figure pat00043
)을 센서 측정 데이터(
Figure pat00044
) 대신에 출력한다(S480).
필터링 장치(200)는 단계(S410) 내지 단계(S480)를 새로운 센서 측정 데이터가 센서로부터 입력될 때마다 반복수행 할 수 있다.
이와 같이 본 발명에 따른 필터링 장치를 이용하게 되면 단순하게 센서로부터 측정되어 전달되는 데이터를 하나의 절대적 기준에 따라 필터링하는 것이 아니라, 상황에 따라 유효 범위를 변화시키면서 노이즈 여부를 판정하게 됨으로써 보다 신뢰성 있는 데이터 처리가 가능해진다.
본 발명의 실시예는 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체를 포함한다. 이 매체는 앞서 설명한 데이터 필터링 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다. 이 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 이러한 매체의 예에는 하드디스크, 플로피디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 자기-광 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 구성된 하드웨어 장치 등이 있다. 또는 이러한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
100: 센서 200: 필터링 장치
210: 연산부 230: 필터링부

Claims (6)

  1. 센서 측정 데이터의 이동 평균 및 이동 표준 편차를 구하는 단계,
    상기 이동 평균 및 상기 이동 표준 편차를 기초로 상기 센서 측정 데이터의 유효 범위의 상한 값 및 하한 값을 구하는 단계, 그리고
    상기 센서 측정 데이터가 상기 유효 범위에 있으면 상기 센서 측정 데이터를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 필터링 방법.
  2. 제 1 항에서,
    상기 센서 측정 데이터가 상기 유효 범위의 상한 값보다 큰 경우 상기 상한 값을 출력하고,
    상기 센서 측정 데이터가 상기 유효 범위의 하한 값보다 작은 경우 상기 하한 값을 출력하는 것을 특징으로 하는 데이터 필터링 방법.
  3. 제 2 항에서,
    상기 센서 측정 데이터의 이동 평균은 상기 센서 측정 데이터를 기준으로 일정 범위 이전부터 상기 센서에서 입력된 데이터의 평균이고, 상기 센서 측정 데이터의 이동 표준 편차는 상기 센서 측정 데이터를 기준으로 일정 범위 이전부터 상기 센서에서 입력된 데이터의 표준 편차이며, 상기 상한 값은 상기 이동 평균에 상기 이동 표준 편차를 합한 값이고, 상기 하한 값은 상기 이동 평균에 상기 이동 표준 편차를 뺀 값인 것을 특징으로 하는 데이터 필터링 방법.
  4. 센서 측정 데이터의 이동 평균 및 이동 표준 편차를 구하고, 상기 이동 평균 및 상기 이동 표준 편차를 기초로 상기 센서 측정 데이터의 유효 범위의 상한 값 및 하한 값을 구하는 연산부, 그리고
    상기 센서 측정 데이터가 상기 유효 범위에 있으면 상기 센서 측정 데이터를 출력하는 필터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 필터링 장치.
  5. 제 4 항에서,
    상기 필터링부는,
    상기 센서 측정 데이터가 상기 유효 범위의 상한 값보다 큰 경우 상기 상한 값을 출력하고, 상기 센서 측정 데이터가 상기 유효 범위의 하한 값보다 작은 경우 상기 하한 값을 출력하는 것을 특징으로 하는 데이터 필터링 장치.
  6. 제 5 항에서,
    상기 센서 측정 데이터의 이동 평균은 상기 센서 측정 데이터를 기준으로 일정 범위 이전부터 상기 센서로부터 입력된 데이터의 평균이고, 상기 센서 측정 데이터의 이동 표준 편차는 상기 센서 측정 데이터를 기준으로 일정 범위 이전부터 상기 센서로부터 입력된 데이터의 표준 편차이며, 상기 상한 값은 상기 이동 평균에 상기 이동 표준 편차를 합한 값이고, 상기 하한 값은 상기 이동 평균에 상기 이동 표준 편차를 뺀 값인 것을 특징으로 하는 데이터 필터링 장치.
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