A field pilot-scale demonstration of an enhanced SVE using hot air injection and extraction was conducted to remove diesel range compounds from subsurface soils at a site in J-city, Korea. The objective of demonstration was to evaluate field ISR by intrinsic microorganism after an application study of hot air-SVE technology and to calculate each first-order kinetic with soil temperature. TPH concentration of contaminated soil at the site was approximately 2, 000~11, 000 mg/kg (average 6, 900 mg/kg) with depths greater than 5 m bgs. The 1st-order reaction rate constants, k were 0.0438(@about5$0^{\circ}C$), 0.0564(@4$0^{\circ}C$), and 0.0685(@33$^{\circ}C$) d-1 respectively.
모든 심전도 압축에서는 압축율과 신호왜곡간의 관계를 다루며 이는 매우 중요하다. 특별히 임상적인 의미를 가진다고 평가되는 5%의 Percent Root mean square Difference(PRD)값을 만족 시키면서 높은 압축율을 얻기 위한 연구는 필수적이다. 본 논문에서는 DCT를 사용하여 심전도 압축을 수행하였을 때, 심전도의 주요한 파라미터인 파형과 RRI(R-R Interval)가 압축율에 따라 어떻게 변화하는지를 평가하고 심전도의 두 가지 주요 파라미터를 진단정보의 왜곡 없이 압축할 수 있는 DCT계수 및 압축율을 도출해 내었다. 실험에는 MIT-BIH ECG Compression Test Database를 사용하였으며 DCT압축을 수행하였을 때 5 % 이하의 PRD를 확보하기 위해서는 81개 샘플에 대하여 평균 4.496 : 1, 최하 3.422 : 1 의 CR을 가지는 것을 확인할 수 있었으며, QRS를 올바르게 검출하는 범위에서의 78개의 샘플에 대하여 평균 CR은 17.3 : 1 최저 CR은 4.6512 : 1 로 나타났다. QRS 검출 한계에서의 RRI 시간왜곡은 평균 3.7149 $\pm$ 4.3147 ms로 나타났으며, 최대 시간왜곡은 13.0256 $\pm$ 14.2035 ms 로 조사되었다.
심박변이도는 자율신경계의 균형 상태를 나타내는 중요한 지표이다. 동적인 환경내에서 항상성을 유지할려는 인체가 각 신경계를 조율하는 수치로 심박의 변화를 시간영역과 주파수영역으로 나누어 그 값을 측정하여 분석하였다. 그 중 심전도의 측정방식에서 간략히 하고자 광학적 방법으로 심장의 박동을 측정하는 PPG 변화량이 심박변이도와 유사하다는 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 심전도와 PPG 는 혈압의 영향을 받는다. 본 연구에서 운동부하 실험을 주어 혈압을 상승 시킨뒤, 심전도를 통해 산출한 심박변이도와 PPG를 통해 산출한 맥박변이도를 비교하여 두 상관성에 대하여 연구하였다.
본 논문에서는 인체에 열을 가했을 때 심전도(ECG) 신호에서 얻어진 Heart Rate Variability(HRV)와 광전용적맥파(PPG)에서 얻어진 Photoplethymograph Variability(PV)의 상관관계를 보기 위하여 피실험자가 상온에서 누워 있을때와 65$^{\circ}C$의 온도로 누워있을때의 심전도와 PPG를 측정하여 두 파라메터의 상관관계를 분석하여 그 효용성을 평가하였다. 이를 위하여 우선 신체 건강한 26세에서 32세까지 총 3명의 남성을 대상으로 하여 ECG와 PPG를 위와 같은 조건에서 측정한 다음, 두 신호로부터 피크를 검출하고, 피크 간격을 시계열 신호로 변환하여 HRV와 PV신호를 얻어 내었다. 또한 얻어진 HRV신호와 PV신호의 주파수 분석을 통하여 HF 및 LF성분을 비교하여 HRV와 PV의 상관관계를 비교하였다.
본 연구는 무구속 신장측정 기초연구로 웹캠을 기반으로 한 무구속 신장측정 시스템을 모델링하고 실험을 통해 가능성을 평가한다. 시스템 모델링은 웹캠의 수직화각, 피사체까지의 거리, 웹캠의 높이, 웹캠 해상도 등을 고려하여 수행되었다. 개발된 모델의 정확도는 실제높이를 마커로 표시하고, 획득된 영상에서 마커를 추출한 뒤 실제높이를 추정하는 방법으로 평가 되었다. 실험에서 마커는 150 cm부터 200 cm까지 5 cm 간격으로 위치하였다. 결과적으로 영상기반으로 추정된 높이는 실제 높이를 과추정(over-estimated)하며, 높이에 따라 -4.5% ~ -1.6%의 오차율을 가지는 것으로 나타났다. 하지만, 오차율이 높이와 일관된 비례양상을 보여 보상 파라미터를 통해 정확도를 향상시킬 수 있는 가능성을 보였다.
본 연구는 스트립 힘센서에 기반한 무구속 호흡측정에서 스트립센서 최적 위치를 고찰하는 것을 주목적으로 한다. 이를 위해 압전센서를 사용하여 스트립 힘센서를 제작하였으며, 머리, 흉부, 복부 아래에 위치시켜 호흡성분을 검출하였다. 호흡성분 측정 정확성은 온도센서를 사용하여 코에서 동시에 측정된 기준 호흡과, 각 위치에서 측정된 결과의 비교를 통해 분석하였다. 결과적으로, 12명의 피험자를 대상으로 실험을 수행한 결과, 스트립센서를 사용하여 측정된 호흡간격은 기준센서 대비 $1.3669{\pm}0.5639$ 초 (머리), $0.9844{\pm}0.6336$ 초 (흉부), $0.7133{\pm}0.5185$ 초 (복부)의 평균절대오차를 보였다. 이는 복부에서 검출된 호흡성분이 기준호흡과 가장 유사함을 보여준다.
본 연구는 IoT 환경에서 수면 중 비정상호흡 모니터링을 위한 모듈개발 사전연구로, 베개 안에 삽입할 수 있는 가속도, 진동 측정 모듈을 제작하고, 측정된 신호를 기반으로 수면 중 발생하는 호흡활동을 관찰하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 압전센서 및 3축 가속도 센서를 내장한 진동, 가속도 측정 모듈 프로토타입을 설계 및 제작하였으며, 파일럿 실험을 통하여 개발된 모듈의 동작을 확인하였다. 실험 결과 가속도 및 압전센서에서 획득된 신호에서 호흡성분이 검출되는 것을 확인하였으나, 샘플링율, 센서 민감도 설정에 따라 코골이 성분은 검출되지 않았다.
본 연구의 목적은 광용적맥파 해석에 중요하게 사용되는 최대 상승기울기(maximum dV/dt) 지점 검출 알고리즘 개발로, 미분 및 필터링을 통한 전처리 과정, 극점 검출과정, 역탐색 등의 후처리 과정으로 구성되는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 총 74,225개의 맥박파형을 사용한 검증을 수행하였으며, 동시에 측정된 심전도 QRS지점을 기준으로 최대 dV/dt 측정 위치 정확성을 판정하였다. 시뮬레이션 결과, 적응형 임계치 극점 검출 방법과 함께 사용하였을 때, 제안된 알고리즘은 기존 광용적맥파 상단, 하단극점 검출 알고리즘과 유사한 성능인 98.57%, 99.98%의 민감도와 특이도, 0.02%의 오검출율을 가지는 것으로 나타났다.
The study aims to distinguish hemiplegic gait and normal gait using simple wearable device and classification algorithm. Thus, we developed a wearable system equipped three axis accelerometer and three axis gyroscope. The developed wearable system was verified by clinical experiment. In experiment, twenty one normal subjects and twenty one patients undergoing stroke treatment were participated. Based on the measured inertial signal, a random forest algorithm was used to classify hemiplegic gait. Four-fold cross validation was applied to ensure the reliability of the results. To select optimal attributes, we applied the forward search algorithm with 10 times of repetition, then selected five most frequently attributes were chosen as a final attribute. The results of this study showed that 95.2% of accuracy in hemiplegic gait and normal gait classification and 77.4% of accuracy in hemiplegic-side and normal gait classification.
The purpose of this paper is to investigate the autonomic nervous system activity in various ambient temperatures. To evaluate autonomic function, we use the frequency domain analysis of heart rate variability such as FFT(fast fourier transformation), AR(Auto-Regressive) model and Lomb-Scargle peridogram. HRV(heart rate variability) is calculated by using ECG recorded from 3 different temperature room which temperature is controlled in 18℃(low), 25℃(mid) and 38℃(high), respectively. Totally 22 subjects were participated in the experiment. In the results, the most significant autonomic changes caused by temperature load were found in the HF(high frequency) component of FFT and AR model. And the HF power is decreased by increasing temperature. Significance level was increased by increasing the difference of temperatures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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