• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.7 no.1
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• pp.39-43
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• 2013

In this paper, we present a effective method of gait rehabilitation training using critical point of median frequency in muscle fatigue analysis using EMG. To target the five healthy volunteers, EMG signal were measured in the quadriceps femoris muscle and the tibialis anterior muscle in order to determine muscle fatigue. We performed a test targeting three adult male for 30 minutes on a treadmill at a speed of 6km/h same. EMG signal analysis in frequency and median frequency is calculated to quantification of muscle fatigue, and calculated the critical point which is saturated by muscle fatigue during 30 minutes. We set saturated point the threshold which muscle can withstand. The results of this paper, we are able to quantify the threshold of the muscle.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.75-76
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• 2012

감시정찰 센서네트워크 시스템에서 사용하는 센서 신호 중 진동 신호는 무인정찰 시스템상에서 침입자의 발자국 신호와 차량의 움직임을 탐지하는데 유용하게 사용 된다. 특히 발자국 진동 신호는 특유의 impulsive 한 성질로 인해 다른 진동 신호와 구별이 용이하며 많은 훈련이 필요한 통계적 모델 링 대신 단순한 Pitch-Based 중점 탐지 기법을 도입하여 탐지 및 분류가 가능하고 이를 통해 보다 실시간 환경에 적합한 시스템을 구현할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.1031-1033
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• 2017

본 논문에서는 EMG(Electromyogram) 신호 기반의 재활 치료용 VR(Virtual Reality) 플랫폼을 제안한다. EMG 신호는 근육의 움직임을 확인할 수 있는 생체 신호로, EMG 신호를 활용하면 근육에 직접적인 움직임이 없어도 환자의 행동 의도를 확인할 수 있다. 본 논문에서는 EMG 신호를 이용하여 환자의 근육 움직임을 확인하며, 해당 움직임을 나타내는 VR 콘텐츠에 대한 제안과 실제 제작 콘텐츠를 소개한다. 실험 결과는 실제 근육 움직임에 대한 인식률을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.2C
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• pp.181-192
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• 2003

Blind equalization of communication channel is important because it does not need training signal, nor does it require a priori channel information. So, we can increase the bandwidth efficiency. The linear prediction error method is perhaps the most attractive in practice due to the insensitive to blind channel equalizer length mismatch as well as for its simple adaptive implementation. Unfortunately, the previous one-step prediction error method is known to be limited in arbitrary decision delay. In this paper, we propose method for fractionally spaced blind equalizer with arbitrary decision delay using one-step forward prediction error filter from second-order statistics of the received signals for SIMO channel. Our algorithm utilizes the forward prediction error as training signal and computes the best decision delay from all possible decision delay. Simulation results are presented to demonstrate the performance of our proposed algorithm.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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• v.37 no.2
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• pp.41-53
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• 2000

In this paper, the Maekjin and the Yangdorak Diagnosis algorithm by using a neuro-fuzzy method is proposed and it is implemented on the DSP-based system. Maekjin is measured by 3-channels of the Maekjin board through Maekjin probe which is attached on Chon, Kwan and Chuk of patient's wrist. First, we experiment Chon, Kwan and Chuk, 3-parts simultaneously and second perform one part of Chon, Kwan and Chuk respectively, The experimental results show that the Maekjin signal is measured precisely with any Maekjin probe. In Yangdorak diagnosis, the pulse generated by electric stimulator stimulates a portion of body and the response signal is measured through electrodes which is attached on representative points of 12 kyungmaks. The experimental methods are (1) 1 channel-measure, (2) 2 channels-measure, (3) 6 channels-measure and (4) 24 channels-measure. A fuzzy diagnosis is performed and neural networks is learned using fuzzy values as inputs, and we show that neuro-fuzzy diagnosis method is performed well.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.12 no.2
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• pp.88-94
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• 2003

Electromyogram (EMG) is the bioelectric signal induced by motor nerves. Analyzing EMG with the movement produced by muscle contraction, we can provide input commands to a computer as a man-machine interface as well as can evaluate the patient's motional abnormality. In this paper, we developed an integrated miniaturized device which acquires and transmits the surface EMG of an interested muscle. Developed system measures $60{\times}40{\times}25mm$, weighs 100g. Using an amplifier circuitry on the electrodes and the radio frequency transmission, the developed system dispenses with the use of cables among the electrodes, amplifier, and the post processing system (personal computer). The wiring used in conventional systems can be obstacle for natural motion and source of motion artifacts. In results, the developed system improves not only the signal-to-noise ration in dynamic EMG measurement, but also the user convenience. We propose a new human-computer interface as well as a dynamic EMG measurement system as a possible application of the developed system.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.167-170
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• 2010

잡음 분산 값은 SNR(signal-to-noise ratio) 추정이나 MMSE(minimum mean square error) 계산, 채널 임펄스 응답의 추정 등에 사용되는 중요한 파라미터이다. 채널이 시간에 따라 변하는 무선 통신 환경에서, 신호와 섞여 있는 잡음과 간섭 신호의 정확한 추정에는 그 한계가 있으며 이로 인해 발생하는 추정 오차는 수신기의 데이터 검출 성능을 저하시킨다. 훈련열을 이용하여 채널을 추정하였을 경우 추정된 채널 임펄스 응답 신호 중 다중 경로 신호는 소수에 불과하고 나머지 대부분의 계수는 잡음 성분만을 포함하는 신호이다. 이러한 특징을 이용하여 채널의 추정 계수로 잡음 분산을 추정하는 방법이 기존에 제시되어 있다. 여기서 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘인 PSA(partial sample average)와 비교해 연산량에서 차이가 거의 없이 구현되며, 3GPP TDD[1]에서의 모의 실험을 통하여 기존 알고리즘보다 더 정확한 분산 값을 찾아냄을 확인하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.89-92
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• 1999

인식기 훈련과정에서 발생하지 않았던 잡음이 인식과정에서 신호를 손상할 경우 인식률의 저하가 발생한다. 본 논문에서는 음성의 질을 떨어뜨리는 이러한 잡음을 Wavelet Packets을 이용하여 전처리함으로서 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 인식기로는 Hidden Markov Model을 사용하였고, 시스템에 사용된 특징 파라미터로는 15차 Cepstrum을 사용하였다. 11 kHz로 샘플링된 숫자음에 Additive White Gaussian Noise를 첨가한 손상된 음성신호를 인식실험에 사용하였다. 화자독립으로 진행된 실험에서 잡음에 의해 손상된 SNR 20dB의 음성신호에 대하여 Wavelet Packets로 잡음을 제거한 후 복원된 음성신호 의 인식률은 약 $10\%$ 향상됨을 확인하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.6
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• pp.1-13
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• 2020

In this paper, the author proposed a nuclear power plant (NPP) instrumentation signal faults identification algorithm. A variational autoencoder (VAE)-based model is trained by using only normal dataset as same as existing anomaly detection method, and trained model predicts which signal within the entire signal set is anomalous. Classification of anomalous signals is performed based on the reconstruction error for each kind of signal and partial derivatives of reconstruction error with respect to the specific part of an input. Simulation was conducted to acquire the data for the experiments. Through the experiments, it was identified that the proposed signal fault identification method can specify the anomalous signals within acceptable range of error.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06e
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• pp.281-284
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• 2002

대부분의 보조기 및 의족은 기계식이 주류이며 환자가 착용시 정상보행은 부드럽지 못하고 원활한 보행을 위해서는 장기간 동안 훈련이 요구된다. 따라서 대퇴의족에서 발생하는 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 대퇴절단자(transfermoral amputee)의 보행을 정상보행에 일치하는 보행 능력을 복원하기 위해 근전도 신호와 인공신경망을 이용하여 적응 PID제어기를 설계하였고 그 제어 결과를 제시하였다.