• Journal of IKEEE
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• v.22 no.4
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• pp.1195-1201
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• 2018

This paper interprets the relationship between the physical activity of the human and the signal of the brain to show the meaningful results in the process of sending and receiving information to the connected muscles. When a person works or thinks, a specific brain signal is generated from the brain and being trasmmited to the connected part. The EMG signal, which has muscle activity information, outputs the result of the muscle activation as an electrical signal, which outputs muscle activity information usually due to muscle contraction and relaxation. The purpose of this study is to analyze the relationship between the two signals, which are difficult to identify easily by visual data extraction and data acquisition by extracting such EMG and EMG in real time.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2344-2346
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• 2004

시간-주파수 영역 반사파 계측 시스템의 상용화를 위해서 현재 범용 장비들을 통해 구현되었던 신호 발생부, 신호 습득부. 신호 분배부, 신호 처리부의 실제 구현이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 그 첫 번째 단계로 시간-주파수 영역 반사파 계측 시스템에서 핵심부분인 신호 발생기를 AD9854 칩과 mega128 컨트롤러를 이용해 구현한다. 시간-주파수 영역 반사파 계측시스템의 신호 발생기 부분은 시간-주파수 영역 반사파계측 방법의 기준 신호인 첩 신호를 발생시키는 부분이다. 긴 주기를 가지는 첩 신호를 실제로 발생시키기 위해 아날로그 디바이스(Analog Device)사의 범용 통신칩으로 사용되는 AD9854와 AD9854를 제어하기 위해 아트멜(Atmel)사의 mega 128 컨트롤러를 사용하여 구현한다. 구현된 첩 신호 발생기를 실제 시간-주파수 영역 반사파 계측 시스템에 적용하여 그 성능을 검증한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.37 no.1
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• pp.217-229
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• 2017

The high-frequency electro-mechanical signatures, which are excited and received by piezoelectric wafers mounted on a beam, are sensitive to incipient defect in a beam. Predicting the sensing range of the piezoelectric wafers is needed to effectively conduct damage assessment of a beam through utilizing their advantage. Damping of a beam plays the most important role in determining the sensing range among other features. This paper has proposed a scheme for estimating high-frequency damping of a beam through electro-mechanical signatures of piezoelectric wafers mounted on the beam. Considering damping effect while resonance of a beam evolves, wave perspective is adopted to formulate the electro-mechanical signatures of piezoelectric wafers. The damping of a beam is estimated through the least squares method minimizing the difference between the calculated and the measured damping ratio function values which are obtained from formulated and measured electro-mechanical signatures, respectively. The validity of the proposed scheme has been demonstrated through numerical and experimental examples using an aluminum beam with collocated piezoelectric wafers.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.2 no.3
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• pp.17-22
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• 2009

The objective of this study was to develop a signal process software for a Electromyograph(EMG). And this paper was developed to general signal process software for a Electromyograph using biomechanics. It was used the clinic, rehabilitation, ergonomics and sports. It was composed to the module type for the monitoring frequency analysis, the zero crossing and comparison analysis etc. It's UI(User Interface) made up the continuous monitoring, the reports and the user-friendly-approach. This developed Electromyography will be applied to biomedical engineering system.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.1
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• pp.23-29
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• 2019

In this paper, a deep learning-based detection and classification using multi-band frequency signals is presented for detecting earthquakes prevalent in Korea. Based on an analysis of the previous earthquakes in Korea, it is observed that multi-band signals are appropriate for classifying earthquake signals. Therefore, in this paper, we propose a deep CNN (Convolutional Neural Network) using multi-band signals as training data. The proposed algorithm extracts the multi-band signals (Low/Medium/High frequency) by applying band pass filters to mel-spectrum of earthquake signals. Then, we construct three CNN architecture pipelines for extracting features and classifying the earthquake signals by a late fusion of the three CNNs. We validate effectiveness of the proposed method by performing various experiments for classifying the domestic earthquake signals detected in 2018.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.2035-2036
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• 2011

네트워크 기반 서비스를 이용하여 심전도 신호를 전송하는 과정에서 심전도의 특징 값을 조합한 one-time 템플릿 기반의 암호키를 생성하고 또한 이를 이용하여 심전도 신호를 암호화 하고자 하였다. 결과적으로 심전도 신호의 암호화/복호화 과정을 통하여 환자의 정보를 보호할 수 있는 생체 신호의 송수신 보안을 구현하고자 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1707_1708
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• 2009

Unit master control(UMC)는 발전소의 요구 부하신호를 설정하는 최상위의 제어레벨이며 UMC의 설정값은 자동급전 지령신호(Automatic Dispatch System : ADS) 또는 운전원이 설정하는 값에 따라 보일러 및 터빈 Master에 Unit 요구 신호를 출력하여 하위제어 레벨인 공기, 연료, 급수 등을 조절할 수 있는 기기에 Unit 부하 요구 신호(Unit Load Demand : ULD)에 따라 제어 되도록 하는 방법으로서, Unit 목표부하 설정, Unit 목표부하 상/하한 제한, 목표부하 변화율 제한, 주파수 보정, Runback/Rundown/ Runup, 보일러 및 터빈 Demand 신호생성의 기능을 가지고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.325-326
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• 2007

Auto-Cross 시계열 신경망을 이용하여 식각 종말점을 예측하는 모델을 개발하였다. 식각 종말점 신호는 광방사분광기 (OES)를 이용하여 수집하였다. 기준 신호에 대한 예측모델을 개발한 후, 나머지 신호들로 테스트해 그 결과를 비교 분석하였다. 시계열 예측모델은 실제 신호가 제공하지 못하는 EEP 시간대를 제공하였다. 실제신호와 시계열 예측 모델을 병행해 운용할 경우 EEP 탐지 성능의 증진이 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.161-162
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• 2019

본 논문에서는 변압기의 이상 신호 데이터를 원거리에서 축적하기 위한 이상 신호 진단 시스템을 제안한다. 이 시스템은 원격으로 변압기의 이상 신호를 수집하여 변압기의 이상을 알아낼 수 있다. 이 시스템은 상용된 통신 모듈의 느린 통신 속도를 고려하여 이상 신호를 RMS-DC 값으로 변환하는 작업을 추가하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.848-850
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• 2000

본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 On-Line상에서 EEG(Electroencephalogram) 신호를 분류하는 방법을 제안한다. EEG 신호란 인간의 두뇌활동에서 발생하는 전기적 신호로서 고도의 비선형과 시변 특성을 지니고 있어 정량적인 분석이 어려운 신호로 여겨진다. 이를 분석하기 위해 본 논문에서는 입력 벡터들을 서브클래스로 분류하는 경쟁 레이어와 서브클래스를 모아 정해진 클래스를 선택하는 선형 레이어로 이루어진 LVQ (Learning Vector Quantization) 신경망을 구성하고 On-Line 분석결과를 제시한다. 이러한 On-line 분석방법은 EEG 신호를 실시간으로 분석하여 컴퓨터를 인간의 생각만으로 제어될 수 있는 BCI(Brain Computer Interface)의 구현에 사용될 것이다.