SAC 847 컴퓨터를 통해서 뇌파를 기본으로 턱과 다리의 근전도, 몸의 뒤척임, 심전도, 혈중 산소 농 도, 안전도 등을 동시에 기록하는 다원수면검사(polysomnogram)를 전자기가 차폐된 수면실에서 실시하 였고 수면단계기록 국제기준에 의한 수면단계와 최근 새롭게 제시되고 있는 수면의 경과에 따른 수면방 추파(sleep spindle)의 변동추적에 의한 수면단계 판정방법을 비교 분석하였다. 또한, 수면경과에 따른 .beta. .alpha. .theta. .delta. 파형의 발생빈도를 제시하고 평가하였다. 이러한 수면단계 분석은 종합 수면생리신호의 일환으로 인간공학적인 쾌적침대개발에 활용될 수 있을 것이다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권1호
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pp.36-43
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2017
프로펠러가 자유수면 근처에서 작동할 때, 프로펠러의 추력과 토오크는 감소하게 되고 자유수면에는 파도가 발생하게 된다. 본 연구에서는 다양한 프로펠러의 작동 조건에서 자유수면과 프로펠러의 상호작용에 대한 수치해석 결과를 살펴보았다. 회류수조에서 수행된 모형시험 결과와 비교를 통해 수치해석 기법을 검증한 후, 프로펠러의 침수깊이에 따른 프로펠러의 성능 및 자유수면의 영향에 대해 조사하였다. 그리고 프로펠러의 전진비에 따른 자유수면의 파형, 프로펠러 주위 유동, 추력 및 토오크의 변화 등을 확인하였다. 낮은 전진비에서 공기유입 현상은 관찰되지 않았지만, 자유수면의 파형은 프로펠러 팁 보오텍스와 밀접한 관계가 있음을 확인하였다. 또한 공기유입 현상이 발생하지 않는 조건에서는 높은 전진비에서 프로펠러 추력 및 토오크의 감소량이 증가함을 확인하였다.
본 논문에서는 수면파(Surface wave)와 수중파 (Internal wave)간의 동적 상관관계에 관하여 수행된 연구결과를 정리하였다. 표면파의 비선형 문제는 파의 경사매개변수를 2차원으로 가정하여 해석하였으며, Cauchy 문제는 불균일 조류상의 균일 수면중력파에 대하여 해석하였다. 또한, 파의 경사, 주기의 범위(Frequency range) 그리고 자유표면하의 조류의 분포들간의 조화에 대한 연구가 수행되었으며 해류 및 이동파와 연계되어 수중파의 최전 후방에 형성될 수 있는 정적 파형 (Steady wave pattern)이 수면파형에 포함되었다.
Independent Component Analysis (ICA) is a blind source separation method using unsupervised learning and mutual information theory created in the late eighties and developed in the nineties. It has already succeeded in separating eye movement artifacts from human scalp EEG recording. Several characteristic sleep waves such as sleep spindle, K-complex, and positive occipital sharp transient of sleep (POSTS) can be recorded during sleep EEG recording. They are used as stage determining factors of sleep staging and might be reflections of unknown neural sources during sleep. We applied the ICA method to sleep EEG for sleep waves separation. Eighteen channel scalp longitudinal bipolar montage was used for the EEG recording. With the sampling rate of 256Hz, digital EEG data were converted into 18 by n matrix which was used as a original data matrix X. Independent source matrix U (18 by n) was obtained by independent component analysis method ($U=W{\timex}X$, where W is an 18 by 18 matrix obtained by ICA procedures). ICA was applied to the original EEG containing sleep spindle, K-complex, and POSTS. Among the 18 independent components, those containing characteristic shape of sleep waves could be identified. Each independent component was reconstructed into original montage by the product of inverse matrix of W (inv(W)) and U. The reconstructed EEG might be a separation of sleep waves without other components of original EEG matrix X. This result (might) demonstrates that characteristic sleep waves may be separated from original EEG of unknown mixed neural origins by the Independent Component Analysis (ICA) method.
계단형 보와 여수로 같은 수공구조물의 상부에서는 스키밍 흐름 그리고 직하류부에서는 정상파를 포함하는 도수 현상인 파형흐름과 같이 다양한 형태의 흐름이 발생한다. 연구에서는 하이브리드 RANS-LES 난류 모델링 기법과 자유수면 변동을 해석하기 위한 VOF (volume of fluid)기법을 병합한 3차원 부정류 수치모형을 이용하여 계단형 보가 설치된 사각형 개수로에서 발생하는 파형흐름과 스키밍 흐름을 포함하는 난류흐름을 수치모의 하였다. 시간평균 수치모의 결과와 기존 수리모형 실험 결과를 비교분석한 결과, 수치모의는 보 하류부에서의 평균유속분포의 변화, 정체파와 수면와류를 포함하는 파형흐름의 전반적인 수면 변화, 파형흐름의 파고와 길이, 정체파 하부에서 발생하는 재순환 흐름 영역의 길이 등을 양호하게 잘 재현하는 것으로 나타났다. 수치모의를 통해서 자유수면과 순간 유속 벡터의 변동, 전단응력과 난류에너지의 분포 그리고 3차원 난류조직구조와 총압력분포의 형태와 변동 자료를 제시하여 스키밍 흐름과 파형흐름 영역에서의 독특한 흐름 거동 특성을 규명하였다.
본 연구에서는 자유수면 아래서 일정한 속도로 전진하는 수중익에 의한 유동현상을 수치적으로 계산하였다. 수치계산은 MAC(Marker and Cell) 방법에 기초한 Navier-Stokes방정식의 수치해석법을 이용하여 직사각형격자계에서 수행하였으며, 날개와 자유수면 부근에는 계산정도를 높이기 위하여 격자를 집중시켰다. 자유수면 파형 및 수중익 주위의 압력분포와 점성유동현상도 계산하였으며, 수중익의 잠긴 깊이에 따른 파형의 변화와, 쇄파(breaking wave)현상에 대하여서도 수치적으로 해석하였다. 또한, 선형시험수조에서 모형시험을 수행하여 깊이변화에 따른 파형을 계측하였다. 검증을 위하여 수치계산결과들을 이 실험 및 다른 실험결과들과 비교하고 계산정도를 확인하였다.
수면생리신호는 ${\mu}V ~ {\mu}V$ 급으로서 미소하므로 고이득 증폭기를 이용하여 기록하는데 이때 외부에서의 전기적 잡음이 혼입된 경우 그 잡음까지 기록되어 기록 파형으로 부터의 수면단계 해석에 오류를 초래한다. 일반적으로 수면기록장치에는 주관심 주파수대역이 낮으므로 하드웨어에서 기본적으로 저역필터링을 수행할뿐아니라 소프트웨어에서 전원잡음을 필터링하는 기능을 제공한다. 그렇지만 이러한 필터링에도 불구하고 실제에는 예기치 못하는 전기적 잡음이 혼입되어 있을 수 있으므로 본 연구에서는 Medilog SAC847(Sleeping Analysing Computer) 다원수면기록장치(Polysomnograph)를 이용하여 수면생리신호들을 측정한 뒤 SAC847 본체에 기록 저장된 raw signal을 자체 제작한 Data Acquisition System으로 읽어들여 Matlab 으로 FFT 시켜본 결과 여전히 전원잡음이 관측되어 60 Hz notch 필터를 설계하여 완전히 제거할 수 있었다.
수면뇌파의 해석에 있어서 수면단계는 뇌파의 특성파 검출에 특히 중요하다. 수면단계는 여러 수면질환의 진단에 가장 기초적일 단서를 제공한다. 본 연구에서 수면뇌파 신호를 이산 웨이브렛 변환 뿐 만 아니라 퓨우리에 변환, 연속 웨이브렛 변환을 이용해서 해석하였다. 제안된 시스템 방범인 퓨우리에와 웨이브렛은 수면뇌파의 중요한 특성파(유파, 수면방추파, K복합, 구파 REM) 검출을 위해서 수면상태를 분석했다. 수면뇌파 분석에는 Daubechies 웨이브렛 변환 방법과 고속 퓨우리에를 이용했다. 모의실험결과 신경망 시스템이 특성 파형의 분류에 높은 성능을 발휘함을 알 수 있었다.
위어나 낙차공 같은 수공구조물 직하류부에서는 다양한 형태의 흐름조건이 발생한다. 낙차공 하류에서 발생하는 독특한 흐름형태 중 하나는 정상파형도수를 갖는 파형흐름이다. 이 연구에서는강 등(2010)이 수리실험을 수행한 바 있는 계단형 위어 하류부에서의 형성되는 파형흐름을 3차원 수치해석을 수행한다. 위어 구조물 위를 통과하는 난류흐름을 해석하기 위해서 Spalart-Allamaras 1방정식 모형을 이용한 URANS 수치모의와 DES (detached eddy simulation)을 실시하였다. 위어 주변에서의 자유수면 변동, 파상도수, 자유수면에서의 와류 그리고 바닥부근에서의 재순환 영역의 형상과 크기, 선정된 종방향 위치들에서의 흐름방향유속분포 등의 항으로 수치해석결과를 실험값과 비교하여 수치모의의 적절성과 난류모델들의 성능을 평가한다.
It has been controversial whether upper airway resistance syndrome (UARS) is a distinct syndrome or not since it was reported in 1993. The International Classification of Sleep Disorders classified UARS under obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) in 2005. UARS can be diagnosed when the apnea-hypopnea index (AHI) is fewer than 5 events per hour, the simultaneously calculated respiratory disturbance index (RDI) is more than 5 events per hour due to abnormal non-apneic non-hypopneic respiratory events accompanying respiratory effort related arousals (RERAs), and oxygen saturation is greater than 92% at termination of an abnormal breathing event. Although esophageal pressure measurement remains the gold standard for detecting subtle breathing abnormality other than hypopnea and apnea, nasal pressure transducer has been most commonly used. RERAs include phase A2 of cyclical alternating patterns (CAPs) associated with EEG changes. Symptoms of OSAS can overlap with UARS, but chronic insomnia tends to be more common in UARS than in OSAS and clinical symptoms similar with functional somatic syndrome are also more common in UARS. In this journal, diagnostic and clinical differences between UARS and OSAS are reviewed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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