• Smart Media Journal
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• v.9 no.4
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• pp.97-101
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• 2020

Using passive electric field sensor which operates in non-contact mode, we can measure the electric potential induced from the change of electric charges on a sensor caused by the movement of human body or hands. In this study, we propose a new method, which utilizes PLN induced to the sensor around the moving object, to detect one's hand movement and extract gesture frames from the detected signals. Signals from the EPS sensors include a large amount of power line noise usually existing in the places such as rooms or buildings. Using the fact that the PLN is shielded in part by human access to the sensor, signals caused by motion or hand movement are detected. PLN consists mainly of signals with frequency of 60 Hz and its harmonics. In our proposed method, signals only 120 Hz component in frequency domain are chosen selectively and exclusively utilized for detection of hand movement. We use FFT to measure a spectral-separated frequency signal. The signals obtained from sensors in this way are continued to be compared with the threshold preset in advance. Once motion signals are detected passing throng the threshold, we determine the motion frame based on period between the first threshold passing time and the last one. The motion detection rate of our proposed method was about 90% while the correct frame extraction rate was about 85%. The method like our method, which use PLN signal in order to extract useful data about motion movement from non-contact mode EPS sensors, has been rarely reported or published in recent. This research results can be expected to be useful especially in circumstance of having surrounding PLN.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.11
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• pp.231-243
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• 2017

This paper provides a review of the electrical sensing biosensors and examine research cases of biosensors based on clothing and textiels. A biosensor which can measure bio-signals is a device that senses the physical and chemical characteristics of biological materials by using biological sensing materials. Therefore, wellness wear that is closely integrated with the user's real life will play an important role in achieving U-Health. The biosensors' unique feature which can be differentiated from the existing sensors is it's using of selective reactions and binding of biological substances. The electrical sensing biosensors are very small in size due to the processing of electrical signals, which can be used to create ubiquitous. Therefore, it is necessary to study electrical sensing biosensors that are easy to miniaturize to develop wellness wear. This paper describes the electrical sensing biosensor (an electrochemical method nanowire/carbon nanotube FET method) in detail. Finally, the future direction of biosensors to be applied to wellness wear is suggested.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.460-463
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• 2004

본 논문은 고에너지 방사선 검출을 위한 흔합형 구조의 방사선 센서를 제작, 반응 특성을 평가하였다. 먼저, 스크린 인쇄법을 이용하여 형광체 필름을 제작하였으며, 발광스펙트럼(PL, Photoluminescence) 및 잔광 시간(decay time) 측정을 통하여 형광체의 발광 특성을 조사하였다. 제작된 혼합구조의 방사선 센서는 $2{\mu}m$ 두께의 $HgI_2$와 $150{\mu}m$ 두께의 형광체 필름으로 제작되었으며, 면적은 $2\;cm\;{\times}\;2\;cm$이다. 방사선에 대한 전기적 검출 신호의 특성을 조사하기 위해 인가전압에 따른 암전류 및 방사선민감도, 선량에 따른 검출신호를 측정하였다. 측정결과, 제작된 $HgI_2$ 필름은 방사선에 의해 형광체에서 방출된 가시광 파장을 잘 흡수하였으며, 진단영역의 저에너지 방사선에 의해 직접 전기적 신호를 발생시켜 높은 방사선 민감도를 보였다. 뿐만 아니라, 인가전압에 대해 $10\;pA/mm^2$이하의 낮은 암전류를 가졌으며, 넓은 조사선량에서 우수한 선형성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2009.06a
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• pp.346-346
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• 2009

저손실 고투자율 특성을 갖는 $\alpha$-Fe 나노결정 자심재료를 제조하기 위해 열처리 온도를 변화시켰으며 투자율과 신호전송 특성을 측정한 결과 $510^{\circ}C$에서 열처리된 자심재료에서 가장 우수한 특성을 얻었다. 저주파 대역에서의 신호전송 특성은 자심재료의 자기적 특성에 지배적인 영향을 받으며, 고주파 대역의 신호전송 특성은 임피던스 매칭으로 향상시킬 수 있었다. 에어-캡은 $500{\mu}m$ 이상 적용할 때, 100 A이상까지 안정적인 특성을 발휘하였다. 그리고 고역통과 필터의 설계와 신호결합장치에의 적용을 통해 통신대역 이외의 노이즈를 제거할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.398-399
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• 2008

본 논문에서는 이기종 무선 망 환경에서 사용자가 특정 hot spot 지역을 출입 시 효율적인 이동성 지원을 위해 IEEE802.21(MIH) 기술과 RFID 시스템을 적용한 핸드오버 절차와 기법에 대해 제안한다. 기존의 방법들은 주로 수신된 신호 세기(Received Signal Strength Indication)을 측정하여 신호 감도에 따라 핸드오버할 시점을 결성한다. 하지만 이런 방법들은 갑작스런 신호세기 감소나 불안정한 신호 지역에서 현재 사용 중인 세션이 완전히 끊겨버릴 수 있는 문제점이 있다. 제안한 기법은 사용자가 핸드오버가 절대적으로 필요한 장소에서 출입 시 마다 자동적으로 핸드오버가 일어나게 하여 불필요한 전력 소모를 줄일 누도 있고, 응용의 세션이 갑작스럽게 끊어지는 현상을 방지할 수 있어서 보다 더 안정된 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다. 또한 접속 망 선택 시 사업자의 정책을 반영 한 망 기반의 핸드오버를 제공한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1029-1030
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• 2008

철도에서는 열차가 출발할 때 착력을 향상시키기 위해 레일과 차륜사이에 모래를 살사하게 되는데 이때 ATC(Automatic Train Control : 열차자동제어장치) 신호파형에 영향을 줄 수 있다는 판단에 따라 시험운행하면서 ATC 차상장치인 TVM 430의 CRNB 보드 내에서 살사동작 후 신호파형을 측정하고 분석하였다. 이로 인해 다중화 되어 있는 차상장치 시스템의 동작상태와 살사재료별 ATC 신호파형에 미치는 영향성을 파악할 수 있었으며 향후 살사로 인해 발생되는 문제점 등의 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1981-1982
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• 2008

뇌파신호 측정 시에는 환자의 움직임 등으로 artifact가 발생하게 된다. 따라서 정확한 진단에는 이와 같은 artifact를 제거하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 뇌파신호에서 발생할 수 있는 artifact 중 EOG(Electrooculogram: 안전위도)를 검출하고 제거하기 위한 방법으로 EOG 필터링(EOG filtering)을 제안하며, 나머지 근전도를 제거하기 위해 신경망(neural network)를 사용한다. 이때 입력신호의 특징이 신경망에 보다 잘 적용될 수 있도록 비선형 양자화기를 적응적으로 동작시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 뇌파신호의 artifact를 효과적으로 제거할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.828-829
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• 2015

본 논문은 몰드 변압기의 PD(Partial Discharge) 발생 여부를 판단하기 위해 Wavelet Transform을 이용한 PD 신호의 De-Noising에 관한 연구이다. PD는 변압기 고장사고 중 가장 판단하기 어렵고, 예방 및 진단 시 적은 항목의 검사 항목을 통해 관리되어진다. 따라서 보다 정확하게 PD 발생 여부를 판단하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 몰드 변압기의 PD 신호를 측정하고, 취득한 신호를 Wavelet Transform을 이용한 De-Noising을 수행하고 몰드 변압기의 PD 발생여부에 대해 확인하는 방법에 대한 연구를 수행하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11c
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• pp.516-518
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• 2000

정상 상태의 gas-insulated switchgear (CIS) 내부에서 발생한 부분방전 신호를 검출 할 수 있는 UHF 부분방전 검출 센서를 실험용 362 kV GIS에 적용하였다. GIS 내부에 알루미늄 이물질을 투입한 다음 120 - 180 kVrms 전압을 단계적으로 인가하고 장시간 인가전압 위상에 대한 UHF 부분방전 신호를 측정하였다. 인가전압을 높일수록 검출된 방전신호의 간격이 늘어났으며, 이물질로 사용한 알루미늄선의 길이가 길어질수록 이물질의 상승고도는 증가하였다. GIS 내부에서 이물질의 운동에 대한 간단한 계산에서도 비슷한 경향을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.3238-3240
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• 2000

본 논문의 목적은 음주섭취로 인한 혈중 알코올 농도에 따른 뇌의 활동도변화를 측정, 분석하는데 있다. 1차원 시계열데이터인 EEG신호는 생체 비선형 동역학 시스템으로부터 발생하는 Deterministic Nonlinear Chaos신호로써 무작위적인 신호와는 구분되어질 수 있다. EEG시계열데이터를 위상공간에 적절한 어트랙터로 재구성하여 상관차원 최대발산지수 등의 카오스 지수들을 추출하여보면 EEG시계열데이터가 무작위적인 계에서 발생하는 랜덤한 신호가 아닌 카오스계에서 기인함을 알 수 있고, 인간의 정신상태에 따른 뇌의 활동도를 정성적, 정량적으로 판별해 볼 수 있다. 이러한 카오스 분석방법을 토대로 음주전의 뇌의 활동도와 음주후 혈중알코올 농도에 따른 뇌의 활동도변화를 EEG의 카오스 지수들의 변화를 통해 분석해 보았다.