KR101850103B1 - Device and method for calculating warping path using improved dynamic time warping algorithm - Google Patents

Device and method for calculating warping path using improved dynamic time warping algorithm Download PDF

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Abstract

대응 경로 계산 장치가 개시된다. 상기 대응 경로 계산 장치는 적어도 두 개의 분석 대상 신호를 수신하는 신호 수신부, 분석 대상 신호 각각을 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)하는 특질 추출부, 및 변환된 분석 대상 신호를 이용하여 대응 경로를 계산하는 대응 경로 계산부를 포함한다.A corresponding path calculation apparatus is disclosed. The corresponding path calculating device includes a signal receiving unit for receiving at least two analysis target signals, a characteristic extracting unit for performing discrete wavelet transform on each of the analysis target signals, and a corresponding path calculating unit for calculating a corresponding path And a corresponding path calculation unit.

Description

개선된 DTW 알고리즘을 이용한 공정 신호의 대응 경로 계산 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR CALCULATING WARPING PATH USING IMPROVED DYNAMIC TIME WARPING ALGORITHM}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to an apparatus and a method for calculating a corresponding path of a process signal using an improved DTW algorithm,

본 발명의 개념에 따른 실시 예는 시계열 신호의 대응 경로 계산 장치에 관한 것으로서, 특히 개선된 DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용하여 반도체 공정 신호와 같은 시계열 데이터의 대응 경로를 계산하는 대응 경로 계산 장치 및 방법에 관한 것이다.An embodiment according to the concept of the present invention relates to a time path signal corresponding path calculation apparatus, and more particularly, to a corresponding path calculation apparatus for calculating a corresponding path of time series data such as a semiconductor process signal using an improved DTW (Dynamic Time Warping) And methods.

DTW 알고리즘은 시간이나 속도에 따라 변화하는 서로 다른 길이의 두 동적 패턴(신호)간의 유사도를 판별하기 위하여 널리 이용되는 알고리즘이다. 상기 DTW 알고리즘은 데이터 마이닝, 제스처 인식, 로봇, 음성인식 등의 기술 분야의 패턴인식의 영역에서 사용되지만, 다음과 같은 문제점이 있다.The DTW algorithm is a widely used algorithm for determining the similarity between two dynamic patterns (signals) of different lengths that vary with time or speed. The DTW algorithm is used in the field of pattern recognition in technical fields such as data mining, gesture recognition, robots, speech recognition, and the like, but has the following problems.

첫째, DTW 알고리즘을 이용하여 대응 경로를 계산할 경우 특이점(singularity)이 발생할 수 있다. 특이점이란 하나의 패턴에 포함된 여러 개의 대응점이 대응하는 다른 패턴에 포함된 하나의 대응점에 집중되는 현상을 의미한다.First, when a corresponding path is calculated using the DTW algorithm, a singularity may occur. The singular point means that a plurality of corresponding points included in one pattern are concentrated at one corresponding point included in another corresponding pattern.

둘째, DTW 알고리즘을 이용하여 계산하는 두 개의 동적 패턴 간의 대응 경로가 올바른지 알 수 없다는 문제점이 있다. 예컨대, 두 개의 동적 패턴에서 한 동적 패턴의 상승점과 다른 동적 패턴의 하강점이 대응되는 점으로 대응 경로를 판단할 때, DTW 알고리즘은 단 두 점의 관계만 가지고 대응경로를 판단하기 때문에 잘못된 대응경로가 생성될 수 있다.Second, there is a problem that it is impossible to know whether the corresponding path between the two dynamic patterns calculated using the DTW algorithm is correct. For example, when determining the corresponding path from the point where the rising point of one dynamic pattern corresponds to the falling point of another dynamic pattern in the two dynamic patterns, the DTW algorithm determines the corresponding path only by the relationship of only two points, Can be generated.

본 발명에서는 상술한 문제점을 해결하는 것을 그 목적으로 한다.The present invention aims at solving the above-mentioned problems.

미합중국 등록특허 제8,880,352호 (2014.11.04. 공개)United States Patent No. 8,880,352 (published April 4, 2014) 미합중국 공개특허 제2015-0095390호 (2012.10.29. 공개)United States Patent Publication No. 2015-0095390 (published on October 29, 2012)

본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 DTW 알고리즘을 이용하여 공정 신호와 같은 시계열 데이터 간의 대응 경로를 계산할 때 발생할 수 있는 문제점, 특히 특이점이 발생하는 문제를 해결할 수 있는 대응 경로 계산 장치 및 방법을 제공하는 것이다.The technical problem to be solved by the present invention is to provide a corresponding path calculation apparatus and method capable of solving a problem that may arise when a corresponding path between time series data such as a process signal is calculated using the DTW algorithm, will be.

본 발명의 실시 예에 따른 대응 경로 계산 장치는 적어도 두 개의 분석 대상 신호를 수신하는 신호 수신부, 분석 대상 신호 각각을 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)하는 특질 추출부, 및 변환된 분석 대상 신호를 이용하여 대응 경로를 계산하는 대응 경로 계산부를 포함한다.The corresponding path calculating apparatus according to the embodiment of the present invention includes a signal receiving unit for receiving at least two analysis target signals, a characteristic extracting unit for performing discrete wavelet transform on each of the analysis target signals, And a corresponding path calculation unit for calculating a corresponding path.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 대응 경로 계산 방법은 대응 경로 계산 장치에서 수행되고, 적어도 두 개의 분석 대상 신호를 수신하는 단계, 분석 대상 신호 각각을 이산 웨이블릿 변환하는 단계, 및 변환된 분석 대상 신호를 이용하여 대응 경로를 계산하는 단계를 포함한다.The corresponding path calculation method according to the embodiment of the present invention includes the steps of receiving at least two analysis target signals, performing discrete wavelet transform of each analysis target signal, And calculating a corresponding path using the corresponding path.

본 발명의 실시 예에 따른 대응 경로 계산 장치 및 방법에 의할 경우, 공정 신호와 같은 시계열 신호의 대응 경로를 계산할 때 발생하는 특이점을 감소시킬 수 있는 효과가 있다.According to the apparatus and method for calculating a corresponding path according to the embodiment of the present invention, it is possible to reduce a singular point generated when a corresponding path of a time series signal such as a process signal is calculated.

또한, 특이점이 감소된 대응 경로를 계산함으로써 보다 뛰어난 신호의 정합 방법을 제공할 수 있는 효과가 있다.Further, there is an effect that it is possible to provide a better signal matching method by calculating a corresponding path with a reduced singularity.

본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 상세한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 의한 대응 경로 계산 장치를 도시한다.
도 2는 반도체 공정에서 발생하는 신호의 일 예를 도시한다.
도 3은 DTW 알고리즘의 적용시에 발생하는 특이점을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 대응 경로 계산 과정을 설명하기 위한 거리 행렬(distance matrix)을 도시한다.
도 5는 기존의 DTW 알고리즘을 이용한 분석 결과를 도시한다.
도 6은 신호의 분석 구간을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 도 1에 도시된 대응 경로 계산 장치에서 수행되는 대응 경로 계산 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8과 도 9는 기존의 DTW 알고리즘을 이용한 분석 결과와 본 발명을 이용한 분석 결과를 도시한다.
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS In order to more fully understand the drawings recited in the detailed description of the present invention, a detailed description of each drawing is provided.
1 shows a corresponding path calculation apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 shows an example of a signal generated in a semiconductor process.
FIG. 3 is a view for explaining a singular point occurring in applying the DTW algorithm. FIG.
Fig. 4 shows a distance matrix for explaining a corresponding path calculation process.
5 shows an analysis result using the conventional DTW algorithm.
6 is a diagram for explaining an analysis section of a signal.
7 is a flowchart illustrating a corresponding path calculation method performed by the corresponding path calculation apparatus shown in FIG.
FIGS. 8 and 9 show the analysis results using the conventional DTW algorithm and the analysis results using the present invention.

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시 예들에 한정되지 않는다.It is to be understood that the specific structural or functional description of embodiments of the present invention disclosed herein is for illustrative purposes only and is not intended to limit the scope of the inventive concept But may be embodied in many different forms and is not limited to the embodiments set forth herein.

본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.The embodiments according to the concept of the present invention can make various changes and can take various forms, so that the embodiments are illustrated in the drawings and described in detail herein. It should be understood, however, that it is not intended to limit the embodiments according to the concepts of the present invention to the particular forms disclosed, but includes all modifications, equivalents, or alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 벗어나지 않은 채, 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고 유사하게 제2 구성 요소는 제1 구성 요소로도 명명될 수 있다.The terms first, second, etc. may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms may be named for the purpose of distinguishing one element from another, for example, without departing from the scope of the right according to the concept of the present invention, the first element may be referred to as a second element, The component may also be referred to as a first component.

어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성 요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성 요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성 요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성 요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that no other element exists in between. Other expressions that describe the relationship between components, such as "between" and "between" or "neighboring to" and "directly adjacent to" should be interpreted as well.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there are features, numbers, steps, operations, elements, parts or combinations thereof described herein, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the meaning of the context in the relevant art and, unless explicitly defined herein, are to be interpreted as ideal or overly formal Do not.

이하, 본 명세서에 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings attached hereto.

DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘은 동적 계획법(Dynamic Programming)이라는 문제해결 알고리즘을 이용하여 서로 다른 길이를 갖는 두 개의 벡터 열에 대한 패턴 매칭 알고리즘을 의미한다.The DTW (Dynamic Time Warping) algorithm is a pattern matching algorithm for two vector strings having different lengths using a problem solving algorithm called dynamic programming.

입력되는 두 개의 동적 패턴을 Q(Q=q1, q2, …, qk, …, qm)와 C(C=c1, c2, …, ck, …, cn)라 하자. 이들 사이의 k번째의 Q와 C의 대응관계(d)를 구하기 위한 대응경로의 값(Wk)을 수학식 1과 같이 정의할 수 있다.Let the two dynamic pattern inputted Q (Q = q 1, q 2, ..., q k, ..., q m) with C (C = c 1, c 2, ..., c k, ..., c n) . The value (W k ) of the corresponding path for obtaining the corresponding relation (d) of the k-th Q and C between them can be defined as shown in Equation (1).

Figure 112016085018159-pat00001
Figure 112016085018159-pat00001

대응 경로를 최소화하는 경로 값(DTW(Q,C))은 수학식 2와 같이 표현된다.The path value DTW (Q, C) that minimizes the corresponding path is expressed by Equation (2).

Figure 112016085018159-pat00002
Figure 112016085018159-pat00002

이때의 대응 경로(warping path, r)는 수학식 3과 같이 계산된다.The corresponding path (warping path, r) is calculated as shown in Equation (3).

Figure 112016085018159-pat00003
Figure 112016085018159-pat00003

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 의한 대응 경로 계산 장치를 도시하고, 도 2는 반도체 공정에서 발생되는 신호의 일 예를 도시하고, 도 3은 DTW 알고리즘의 적용시에 발생하는 특이점을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 1 illustrates an example of a signal generated in a semiconductor process, FIG. 3 illustrates an example of a singularity occurring in the application of the DTW algorithm, FIG. FIG.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 대응 경로 계산 장치(10)는 신호 수신부(100), 특질 추출부(300), 대응 경로 계산부(500), 및 DB(database, 700)를 포함한다. 실시 예에 따라, 대응 경로 계산 장치(10)는 전처리부(900)를 더 포함할 수 있다.1 to 3, the corresponding path calculating apparatus 10 includes a signal receiving unit 100, a feature extracting unit 300, a corresponding path calculating unit 500, and a DB (database) 700. According to the embodiment, the corresponding path calculation apparatus 10 may further include a pre-processing unit 900. [

대응 경로 계산 장치(10)는 수신된 두 개의 신호 또는 레퍼런스 신호와 어느 하나의 신호(비교 대상 신호)의 대응 경로를 계산하고, 계산 결과에 따라 두 개의 신호의 신호 정합이나 신호 보정 동작을 수행할 수 있다.The corresponding path calculation device 10 calculates a corresponding path of the received two signals or the reference signal and any one of the signals (comparison target signals), and performs signal matching or signal correction of the two signals according to the calculation result .

본 발명에서 사용되는 신호란 시간이나 속도에 따라 움직이는 패턴, 시계열 신호 또는 시계열 데이터, 예컨대 반도체 공정 신호를 의미할 수 있다. 반도체 공정에서 발생하는 신호의 일 예를 도시하는 도 2를 참조하면, 반도체 공정 신호는 이동하는 평균과 균일하지 않은 분산을 가지며, 신호마다 측정 부분의 길이가 다르고, 전체 길이도 상이함을 알 수 있다. 이와 같은 이유로 무분별한 DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘의 사용은 특이점(singularity)을 발생시킬 수 있다. 특이점이란 시계열 데이터에서 다른 시계열 데이터로 정합 시, 도 3에 도시된 바와 같이 비 직관적인 정합이 일어나는 것을 의미한다. 이러한 특이점은 공정의 신호 정합시에 알고리즘의 성능을 저하시키는 원인이 될 수 있다.The signal used in the present invention may be a pattern moving according to time or speed, a time series signal or time series data, for example, a semiconductor process signal. Referring to FIG. 2 showing an example of a signal generated in a semiconductor process, the semiconductor process signal has a moving average and a non-uniform dispersion, and it is known that the length of the measurement portion differs for each signal, have. For this reason, the use of indiscriminate Dynamic Time Warping (DTW) algorithms can cause singularity. The singularity means that non-intuitive matching takes place as shown in FIG. 3 when matching time series data to other time series data. Such a singularity may cause the performance of the algorithm to deteriorate at the signal matching of the process.

신호 수신부(100)는 소정의 입력 장치 또는 유무선 네트워크를 통하여 레퍼런스 신호 및/또는 적어도 하나의 신호를 수신할 수 있다. 또한, 신호 수신부(100)는 수신된 신호들 각각을 DB(700)에 저장할 수 있다. 실시 예에 따라 상기 레퍼런스 신호 및/또는 상기 적어도 하나의 신호는 DB(700)에 미리 저장되어 있을 수도 있다. 이 경우, 특질 추출부(300)는 DB(700)에 저장되어 있는 신호를 대상으로 신호 변환 동작을 수행할 수 있다.The signal receiving unit 100 may receive the reference signal and / or the at least one signal through a predetermined input device or a wired / wireless network. In addition, the signal receiving unit 100 may store each of the received signals in the DB 700. The reference signal and / or the at least one signal may be stored in advance in the DB 700 according to an embodiment. In this case, the property extraction unit 300 can perform a signal conversion operation on a signal stored in the DB 700. [

특질 추출부(300)는 두 개의 신호, 예컨대 레퍼런스 신호와 비교 대상 신호 또는 두 개의 비교 대상 신호들 각각의 특질을 추출할 수 있다. 특질 추출부(300)는 소정의 알고리즘, 예컨대 DWT(Discrete Wavelet Transform) 알고리즘, 특히 MODWT(Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform) 알고리즘을 이용하여 입력 신호들 각각의 특질을 추출, 즉 입력 신호들 각각에 대하여 이산 웨이블릿 변환할 수 있다.The feature extraction unit 300 can extract the characteristics of each of two signals, for example, a reference signal and a comparison target signal or two comparison target signals. The feature extraction unit 300 extracts the characteristics of each of the input signals using a predetermined algorithm, for example, a Discrete Wavelet Transform (DWT) algorithm, in particular, a MODWT (Maximum Implant Discrete Wavelet Transform) algorithm, Wavelet transform can be performed.

상기 MODWT 알고리즘은 웨이블릿과 스케일 계수(scale coefficients)를 훼손하지 않는다. 즉, 계수의 개수는 모든 변환 레벨을 거쳐 동일하다. MODWT 알고리즘은 웨이블릿 필터와 스케일 필터을 포함한다.

Figure 112016085018159-pat00004
은 필터의 길이(length)를 의미하고,
Figure 112016085018159-pat00005
는 분석의 레벨을 의미할 때, 아래의 수학식 5는 웨이블릿 필터를, 수학식 6은 스케일 필터를 나타낸다.The MODWT algorithm does not compromise wavelets and scale coefficients. That is, the number of coefficients is the same through all conversion levels. The MODWT algorithm includes a wavelet filter and a scale filter.
Figure 112016085018159-pat00004
Means the length of the filter,
Figure 112016085018159-pat00005
Represents a level of analysis, the following equation (5) represents a wavelet filter, and the equation (6) represents a scale filter.

Figure 112016085018159-pat00006
Figure 112016085018159-pat00006

Figure 112016085018159-pat00007
Figure 112016085018159-pat00007

상기 두 개의 필터를 이용하여 웨이블릿 계수(wavelet coefficient)와 스케일 계수(scale coefficient)가 계산될 수 있다. 여기서, 웨이블릿 계수와 스케일 계수 각각은 수학식 7과 수학식 8을 이용한 신호의 콘벌루션(convolution)을 의미할 수 있다.A wavelet coefficient and a scale coefficient can be calculated using the two filters. Here, each of the wavelet coefficient and the scale factor may mean a convolution of a signal using Equation (7) and Equation (8).

Figure 112016085018159-pat00008
Figure 112016085018159-pat00008

Figure 112016085018159-pat00009
Figure 112016085018159-pat00009

본 발명에서는 MODWT 알고리즘의 결과를 이용하여 대응 거리를 계산할 수 있으나, 실시 예에 따라 특질 추출부(300)는 대응 경로 계산 장치(10)의 구성에서 제외될 수도 있다. 이 경우, 후술할 대응 경로 계산부(500)는 신호 수신부(100)에 의해 수신된 신호들 또는 DB(700)에 저장되어 있는 신호들 각각을 이용하여 대응 경로를 계산할 수 있다.In the present invention, the corresponding distance can be calculated using the result of the MODWT algorithm, but the feature extracting unit 300 may be excluded from the configuration of the corresponding path calculating apparatus 10 according to the embodiment. In this case, the corresponding path calculating unit 500, which will be described later, can calculate the corresponding path using the signals received by the signal receiving unit 100 or the signals stored in the DB 700. [

대응 경로 계산부(500)는 두 개의 입력 신호의 대응 경로를 계산할 수 있다. 이때, 대응 경로 계산부(500)는 각각의 신호를 복수의 구간으로 나눈 후 대응 경로를 계산함으로써 종래 DTW 알고리즘의 사용으로 인한 특이점 문제를 해결할 수 있다. The corresponding path calculation unit 500 can calculate the corresponding paths of the two input signals. At this time, the corresponding path calculation unit 500 can solve the singularity problem due to the use of the conventional DTW algorithm by dividing each signal into a plurality of sections and calculating corresponding paths.

DB(700)에는 복수의 신호들 각각이 저장된다. 상기 복수의 신호들에는 레퍼런스 신호가 포함될 수 있다.Each of the plurality of signals is stored in the DB 700. The plurality of signals may include a reference signal.

전처리부(900)는 대응 경로 계산부(500)에 의해 계산된 대응 경로를 바탕으로 두 신호의 정합이나 신호 보정 동작을 수행할 수 있다.The preprocessing unit 900 may perform the matching of the two signals or the signal correction operation based on the corresponding path calculated by the corresponding path calculation unit 500. [

도 1에 도시된 대응 경로 계산 장치(10)의 구성들 각각은 기능 및 논리적으로 분리될 수 있음으로 나타내는 것이며, 반드시 각각의 구성이 별도의 물리적 장치로 구분되거나 별도의 코드로 작성됨을 의미하는 것이 아님을 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가는 용이하게 추론할 수 있을 것이다.Each of the configurations of the corresponding path calculation apparatus 10 shown in FIG. 1 indicates that it is functionally and logically separable, and it means that each configuration is divided into separate physical devices or written in separate codes Or may be easily inferred by an average expert in the field of the present invention.

또한, 본 명세서에서 "~부"라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 "~부"는 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것이 아니다.Also, in this specification, "part" may mean a functional and structural combination of hardware for carrying out the technical idea of the present invention and software for driving the hardware. For example, the above-mentioned "part" may mean a logical unit of a predetermined code and a hardware resource for executing the predetermined code, and it does not necessarily mean a physically connected code or a kind of hardware .

도 4는 대응 경로 계산 과정을 설명하기 위한 거리 행렬(distance matrix)을 도시하고, 도 5는 본 발명을 이용하여 분석한 결과를 도시한다.FIG. 4 shows a distance matrix for explaining a corresponding path calculation process, and FIG. 5 shows a result of analysis using the present invention.

도 4의 좌측의 경우 기존의 DTW 알고리즘을 이용하여 대응 경로를 계산하는 방식이 도시되어 있고, 도 4의 우측에는 본 발명의 일 실시 예에 따라 대응 경로를 계산하는 방식이 도시되어 있다.In the case of the left side of FIG. 4, a method of calculating the corresponding path using the existing DTW algorithm is shown. On the right side of FIG. 4, a method of calculating the corresponding path is illustrated according to an embodiment of the present invention.

기존의 방식을 살펴보면, 신호(C)의 두 번째 성분의 경우 신호(Q)의 두 번째 성분, 세 번째 성분, 네 번째 성분, 및 다섯 번째 성분과 매칭되어 특이점이 발생하고, 신호(Q)의 여섯 번째 성분은 신호(C)의 세 번째 성분, 네 번째 성분, 다섯 번째 성분, 및 여섯 번째 성분과 매칭되어 특이점이 발생함을 알 수 있다.The second component of the signal C is matched with the second component, the third component, the fourth component, and the fifth component of the signal Q to generate a singular point, The sixth component is matched with the third component, the fourth component, the fifth component, and the sixth component of the signal (C), indicating that a singular point occurs.

그러나 도 4의 우측의 경우와 같이, 신호(C)와 신호(Q)를 각각 두 개의 구간으로 나눈 후에 대응 경로를 계산할 경우 특이점이 감소함을 알 수 있다. 이때, 신호(C)는 제1 구간(c)과 제2 구간(c′)으로 나뉠 수 있고, 신호(Q)는 제1 구간(q)와 제2 구간(q′)으로 나뉠 수 있다.However, as in the case of the right side of FIG. 4, it can be seen that the singularity decreases when the corresponding path is calculated after dividing the signal C and the signal Q into two sections, respectively. At this time, the signal C can be divided into a first section c and a second section c ', and the signal Q can be divided into a first section q and a second section q'.

또한, 도 5를 참조하면, 기존의 기법에 비해 특이점이 대폭 감소했음을 알 수 있다.Also, referring to FIG. 5, it can be seen that the singularity is greatly reduced as compared with the conventional technique.

도 6은 신호의 분석 구간을 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram for explaining an analysis section of a signal.

도 6에 도시된 임의의 신호는 소정의 기준, 예컨대 상기 임의의 신호의 평균(μ) 및/또는 분산(δ)을 이용하여 복수의 구간으로 분할될 수 있다. 상기 임의의 신호는 신호 수신부(100)에 의해 수신된 신호, DB에 저장되어 있는 신호, 또는 특질 추출부에 의해 이산 웨이블릿 변환된 신호를 의미할 수 있다. 즉, 상기 임의의 신호는 대응 경로 계산부(500)가 대응 경로를 계산하는 과정에서 이용하는 신호를 의미할 수 있다.Any of the signals shown in Fig. 6 can be divided into a plurality of intervals using a predetermined criterion, e.g., the mean (mu) and / or the variance (delta) of the arbitrary signal. The arbitrary signal may refer to a signal received by the signal receiving unit 100, a signal stored in the DB, or a signal subjected to discrete wavelet transform by the characteristic extractor. That is, the arbitrary signal may be a signal used by the corresponding path calculation unit 500 in the process of calculating the corresponding path.

일 예로, 분산(δ)을 평균(μ)에 더한 값(μ+δ), 분산(δ)을 평균(μ)으로부터 뺀 값(μ-δ), 분산(δ)에 2를 곱한 값을 평균(μ)에 더한 값(μ+2δ), 분산(δ)에 2를 곱한 값을 평균(μ)으로부터 뺀 값(μ-2δ), 분산(δ)에 3을 곱한 값을 평균(μ)에 더한 값(μ+3δ), 및 분산(δ)에 3을 곱한 값을 평균(μ)으로부터 뺀 값(μ-3δ)을 기준으로 상기 임의의 신호의 구간을 분할할 수 있다.As an example, a value obtained by multiplying the dispersion (delta) by 2 (μ + δ), a value obtained by subtracting the dispersion (δ) from the average (μ) (μ) is a value obtained by multiplying the dispersion (δ) by 2 (μ) minus the average (μ) and the dispersion (δ) The interval of the arbitrary signal can be divided on the basis of a value (μ + 3δ) and a value (μ-3δ) obtained by subtracting the value obtained by multiplying the dispersion (δ) by 3 from the average (μ).

구체적으로, 상기 임의의 신호는, (μ-δ)∼(μ+δ)의 값을 갖는 구간, (μ-δ)∼(μ+δ)의 값을 갖지는 않으나 (μ-2δ)∼(μ+2δ)의 값을 갖는 구간, (μ-2δ)∼(μ+2δ)의 값을 갖지는 않으나 (μ-3δ)∼(μ+3δ)의 값을 갖는 구간, 및 (μ-3δ)보다 작은 값을 갖거나 (μ+3δ)보다 큰 값을 갖는 갖는 구간으로 나뉠 수 있다.Specifically, the arbitrary signal does not have a value of (μ-δ) to (μ + δ) and a value of (μ-δ) to (μ + δ) (μ-3δ), which do not have values of (μ-2δ) to (μ + 2δ) but have values of (μ-3δ) to (μ + 3δ) Can be divided into sections having smaller values or having values larger than (μ + 3δ).

대응 경로 계산부(500)가 대응 경로를 계산할 때 사용하는 두 개의 신호는 서로 다른 평균과 서로 다른 분산을 갖을 수 있으므로, 각각 신호는 자신의 평균과 자신의 분산을 기준으로 구간이 나뉠 수 있다.Since the two signals used when the corresponding path calculating unit 500 calculates the corresponding path may have different distributions from the different averages, the signals may be divided into sections based on their average and their dispersion.

상술한 바와 같이, 상기 임의의 신호를 복수의 구간으로 분할할 후에 대응 경로를 계산함으로써, 특이점을 감소시킬 수 있다.As described above, the singularity can be reduced by dividing the arbitrary signal into a plurality of intervals and calculating a corresponding path.

도 7은 도 1에 도시된 대응 경로 계산 장치에서 수행되는 대응 경로 계산 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 대응 경로 계산 방법을 설명하는 과정에서 상술된 내용과 중복되는 내용에 관하여는 그 기재를 생략하기로 한다.7 is a flowchart illustrating a corresponding path calculation method performed by the corresponding path calculation apparatus shown in FIG. Description of the duplicate contents in the process of describing the corresponding path calculation method will be omitted.

도 1 내지 도 7을 참조하면, 대응 경로 계산 장치(10)의 신호 수신부(100)는 분석 대상 신호를 수신한다(S100). 수신된 신호는 DB(700)에 저장될 수 있다. 상기 분석 대상 신호는 적어도 하나의 레퍼런스 신호 및/또는 적어도 하나의 분석 대상 신호를 포함할 수 있다.Referring to FIGS. 1 to 7, the signal receiving unit 100 of the corresponding path calculating apparatus 10 receives the analysis target signal (S100). The received signal may be stored in DB 700. [ The analysis target signal may include at least one reference signal and / or at least one analysis target signal.

대응 경로 계산 장치(10)의 특질 추출부(300)는 대응 경로를 계산할 두 개의 신호, 예컨대 레퍼런스 신호와 분석 대상 신호 각각을 이산 웨이블릿 변환한다(S200).The feature extraction unit 300 of the corresponding path calculation apparatus 10 performs discrete wavelet transform on the two signals to calculate the corresponding path, for example, the reference signal and the analysis target signal, respectively (S200).

다음으로, 대응 경로 계산부(500)는 이산 웨이블릿 변환된 신호 또는 분석 대상 신호 각각을 복수의 구간으로 분할할 수 있다(S300). 대응 경로 계산부(500)는 비교 대상 신호의 대응되는 구간별로 대응 경로를 계산할 수 있다(S400).Next, the corresponding path calculation unit 500 can divide each of the discrete wavelet-transformed signal or the analysis target signal into a plurality of intervals (S300). The corresponding path calculation unit 500 may calculate a corresponding path for each corresponding interval of the comparison target signal (S400).

계산된 대응 경로는 전처리부(900)에 의해 신호 정합이나 신호 보정 동작에서 이용될 수 있다.The calculated corresponding path may be used by the preprocessing unit 900 in signal matching or signal correction operations.

도 8과 도 9는 기존의 DTW 알고리즘을 이용한 분석 결과와 본 발명을 이용한 분석 결과를 도시한다.FIGS. 8 and 9 show the analysis results using the conventional DTW algorithm and the analysis results using the present invention.

기존의 DTW 알고리즘을 이용한 경우(도 8과 도 9의 윗부분)를 본 발명을 이용한 경우(도 8과 도 9의 아랫부분)를 비교할 때, 발생되는 특이점에서 현저한 차이가 남을 알 수 있다. 도 8과 도 9에 도시된 비교 대상 신호는 도 3과 도 5에 도시된 비교 대상 신호에 비해 복잡도가 높은 신호임에도 불구하고, 특이점이 감소함을 알 수 있다.8 and 9) using the conventional DTW algorithm (the bottom part of FIG. 8 and FIG. 9), it can be seen that there is a significant difference in the generated singularity. 8 and FIG. 9, although the signal to be compared has a higher complexity than that of the signal to be compared shown in FIG. 3 and FIG. 5, the singularity decreases.

본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is evident that many alternatives, modifications and variations will be apparent to those skilled in the art. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

10 : 대응 경로 계산 장치
100 : 신호 수신부
300 : 특질 추출부
500 : 대응 경로 계산부
700 : DB
900 : 전처리부
10: Corresponding path calculation device
100: Signal receiver
300: Feature extraction unit
500: corresponding path calculating unit
700: DB
900: preprocessing section

Claims (10)

적어도 두 개의 분석 대상 신호를 수신하는 신호 수신부;
분석 대상 신호 각각을 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)하는 특질 추출부; 및
변환된 분석 대상 신호를 이용하여 대응 경로를 계산하는 대응 경로 계산부를 포함하고,
상기 대응 경로 계산부는 상기 변환된 분석 대상 신호 각각의 평균과 분산을 이용하여 상기 변환된 분석 대상 신호 각각의 구간을 분할한 후 대응 경로를 계산하는,
대응 경로 계산 장치.
A signal receiving unit for receiving at least two analysis target signals;
A feature extraction unit for performing discrete wavelet transform on each of the analysis target signals; And
And a corresponding path calculation unit for calculating a corresponding path using the converted analysis target signal,
Wherein the corresponding path calculator calculates a corresponding path after dividing a section of each of the converted analysis target signals by using an average and variance of each of the converted analysis target signals,
Corresponding path calculation device.
제1항에 있어서,
상기 분석 대상 신호는 시간 또는 속도에 따라 측정 값을 갖는 반도체 공정 신호인,
대응 경로 계산 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the analysis target signal is a semiconductor process signal having a measurement value according to time or speed,
Corresponding path calculation device.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 특질 추출부는 MODWT(Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform) 알고리즘을 이용하여 이산 웨이블릿 변환을 수행하는,
대응 경로 계산 장치.
The method according to claim 1,
The feature extraction unit may perform a discrete wavelet transformation using a MODWT (Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform)
Corresponding path calculation device.
제1항에 있어서,
상기 대응 경로 계산부는 분산(δ)을 평균(μ)에 더한 값(μ+δ), 분산(δ)을 평균(μ)으로부터 뺀 값(μ-δ), 분산(δ)에 2를 곱한 값을 평균(μ)에 더한 값(μ+2δ), 분산(δ)에 2를 곱한 값을 평균(μ)으로부터 뺀 값(μ-2δ), 분산(δ)에 3을 곱한 값을 평균(μ)에 더한 값(μ+3δ), 및 분산(δ)에 3을 곱한 값을 평균(μ)으로부터 뺀 값(μ-3δ)을 기준으로 상기 변환된 분석 대상 신호 각각의 구간을 분할하는,
대응 경로 계산 장치.
The method according to claim 1,
The corresponding path calculation unit calculates the corresponding path by multiplying the dispersion δ by a value (μ + δ) obtained by adding the dispersion (δ) to the average (μ), a value obtained by subtracting the dispersion (δ) from the average (μ) (Μ-2δ) obtained by subtracting the value obtained by multiplying the dispersion (δ) by 2 from the average (μ), and the value obtained by multiplying the dispersion (δ) by 3 as the average (μ And dividing the interval of each of the converted analysis target signals based on a value (μ + 3δ) added to the dispersion (μ) and a value (μ-3δ) obtained by subtracting the dispersion (δ)
Corresponding path calculation device.
대응 경로 계산 장치에서 수행되는 대응 경로 계산 방법에 있어서,
적어도 두 개의 분석 대상 신호를 수신하는 단계;
분석 대상 신호 각각을 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)하는 단계; 및
변환된 분석 대상 신호를 이용하여 대응 경로를 계산하는 단계를 포함하고,
상기 대응 경로를 계산하는 단계는, 상기 변환된 분석 대상 신호 각각의 평균과 분산을 이용하여 상기 변환된 분석 대상 신호 각각의 구간을 분할한 후 대응 경로를 계산하는,
대응 경로 계산 방법.
A corresponding path calculation method performed in a corresponding path calculation apparatus,
Receiving at least two analysis target signals;
Performing discrete wavelet transform on each of the analysis target signals; And
And calculating a corresponding path using the transformed analysis target signal,
Wherein the step of calculating the corresponding path includes dividing a section of each of the transformed analysis target signals using an average and a variance of each of the transformed analysis target signals,
Corresponding path calculation method.
제6항에 있어서,
상기 분석 대상 신호는 시간 또는 속도에 따라 측정 값을 갖는 반도체 공정 신호인,
대응 경로 계산 방법.
The method according to claim 6,
Wherein the analysis target signal is a semiconductor process signal having a measurement value according to time or speed,
Corresponding path calculation method.
삭제delete 제6항에 있어서,
상기 이산 웨이블릿 변환하는 단계는, MODWT 알고리즘을 이용하여 이산 웨이블릿 변환을 수행하는,
대응 경로 계산 방법.
The method according to claim 6,
Wherein the discrete wavelet transform step performs discrete wavelet transform using a MODWT algorithm,
Corresponding path calculation method.
제6항에 있어서,
상기 변환된 분석 대상 신호 각각의 구간은 분산(δ)을 평균(μ)에 더한 값(μ+δ), 분산(δ)을 평균(μ)으로부터 뺀 값(μ-δ), 분산(δ)에 2를 곱한 값을 평균(μ)에 더한 값(μ+2δ), 분산(δ)에 2를 곱한 값을 평균(μ)으로부터 뺀 값(μ-2δ), 분산(δ)에 3을 곱한 값을 평균(μ)에 더한 값(μ+3δ), 및 분산(δ)에 3을 곱한 값을 평균(μ)으로부터 뺀 값(μ-3δ)을 기준으로 분할되는,
대응 경로 계산 방법.
The method according to claim 6,
The interval of each of the converted signals to be analyzed is a value obtained by adding the variance (隆) to the average (占) (占 + 隆), the value obtained by subtracting the variance (?) From the average (占) (Μ + 2δ) obtained by multiplying the value obtained by multiplying 2 by the average value (μ) multiplied by 2, the value obtained by multiplying the dispersion (δ) by 2 (μ-2δ) (? - 3?) Obtained by subtracting the value obtained by multiplying the value (? + 3?) By the average value (?) And the variance (?
Corresponding path calculation method.
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CN109375766A (en) * 2018-09-13 2019-02-22 何艳玲 A kind of Novel learning method based on gesture control

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