• 제목/요약/키워드: AR 모델

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AR 모델을 이용한 EMG 신호의 근육피로 특성 (The Characteristics of Muscle Fatigue of EMG Signal Using the AR Model)

  • 김홍래;왕문성
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제10권1호
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    • pp.11-16
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    • 1989
  • This paper describes the AR model of EMG signal during maximum voluntary contraction. By comparing the AR coefficients and the reflection coefficients of the AR model with the median frequency of power spectrum, it is proved that muscle fatigue can be measured by the AR and the reflection coefficients. In the estimation procedure of AR model parameter, the autocorrelation method is superior to the covariance method, and it is determined that the optimal order is six. As the muscle becomes fatigue, the median frequency of power spectrum is declined, and the AR coefficient [$a_1$] and the reflection coefficient [$k_1$] are also decreased. Therefore the muscle fatigue can be measured by the AR parameter.

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AR-QC DEA모형을 이용한 신제품 시장 모의테스트 메커니즘에 관한 연구

  • 백철우;이정동;김태유
    • 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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    • 한국기술혁신학회 2001년도 추계학술대회
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    • pp.169-186
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    • 2001
  • 신제품 개발과정에 대한 전반적인 흐름에 대해서는 기존의 연구가 다양하게 이루어져왔으나 구체적으로 어떠한 방법론이나 도구를 사용하여 시행하는가에 대해서는 논의가 미미하였다. 따라서 본 연구에서는 신제품 개발시 시장에서 생존가능한 제품속성과 가격을 결정하는 방법으로서 계량경제학적 헤도닉 방법론을 대체할 DEA 모델을 제안하고자 한다. 제품속성과 가격이 이루는 곡면이 유연하게 형성되도록 QC-DEA를 사용하고 거기에 제품속성에 대한 소비자의 선호체계를 반영하기 위하여 AR을 도입하여 AR-QC DEA라는 모델을 만들었다. AR-QC DEA는 모수적 방법론의 한계를 극복할 뿐만 아니라 제품마다 다른 잠재가격을 제시하기 때문에 신제품 개발시 제품속성과 가격의 조합에 대해 많은 정보를 제공해 줄 수 있고 또한 그렇게 만들어진 신제품이 과연 시장에서 생존할 수 있는가를 손쉽게 모의테스트 할 수 있다. 마지막으로 노트북 컴퓨터 제품에 대한 AR-QC DEA의 실증연구를 통해 AR-QC DEA가 충분한 현실설명력을 가짐을 볼 수 있다.

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AR 모델 기반의 고전영화의 긁힘 손상의 자동 탐지 및 복원 시스템 설계와 구현 (Design and Implementation of AR Model based Automatic Identification and Restoration Scheme for Line Scratches in Old Films)

  • 한녹손;김성환
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제17B권1호
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    • pp.47-54
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    • 2010
  • 오래된 영화 필름이나 비디오 테이프 등의 영상물에서 나타나는 대표적인 손상으로는 긁힘과 얼룩무늬 손상이 있으며, 본 논문은 긁힘 손상을 자동 탐지하고, 자기상관 (AR: autoregressive) 이미지 생성모델 (PAST-PRESENT 모델) 기반의 영상 인페인팅 모델을 사용하여 손상을 복원하는 시스템을 설계하고 구현하였다. AR 이미지 모델 생성을 위해, 지역성을 최대화할 수 있도록 인접 화소를 모으는 Sampling Pattern을 사용하였으며, 추출된 화소들을 필터링 (filtering)하는 단계, AR 모델 파라미터 계산 (model fitting)을 위한 Durbin-Levinson 알고리즘, 최종 파라미터를 통한 훼손된 화소의 예측 및 보간 단계로 구성된다. 구현된 시스템은(1) VHS 테이프를 통한 아날로그 영상물의 디지털화, (2) 긁힘 손상의 자동탐지와 자동손상복원, (3) 얼룩무늬의 수동탐지와 자동복원의 3단계 복원절차를 지원하도록 설계하였다. 단계 1과 단계 2는 영상복원 고속화를 위해 TIDSP 보드 (TMS320DM642 EVM)을 이용하여 구현하였으며, 단계 3은 사용자의 수동탐지를위해, PC 를 사용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안된 기법을 고전 한국영화 2편 (자유만세와 로보트 태권 V)에 대하여 실험하였으며, 본 논문에서 제안한 자기상관 기반의 복원 시스템은 Bertalmio 인페인팅 기법과 비교하였으며, 주관적 화질 (MOS 테스트) 및 객관적 화질 (PSNR), 특히, 숙련된 복원기술자에 의한 복원과의 차이를 정의하는 복구품질 (RR)에서 향상된 결과를 보임을 확인하였다.

AR 스펙트럼 추정법을 이용한 원자로 중성자 잡음 신호 해석 (Reactor Neutron Noise Analysis using AR Spectral Estimation)

  • 심철무;황태진;백흥기
    • 한국음향학회지
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    • 제16권5호
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    • pp.83-91
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    • 1997
  • 원자로의 구조적 건전성을 확보하고 사고를 미연에 방지하기 위해서 중성자 잡음 신호를 이용한 진동 감시에는 주기성 도표(periodogram), 평균주기성도표(averaged periodobram), Blackman-Tukey 스펙트럼 추정 등을 이용하고 있으나 본 논문에서는 통계적인 비편향성(unbaised), 일치성(consistency), 효율성(efficiency), 충족성(minimum lower bound)을 고려한 파라미터 모델링 방법 중 AR 모델을 이용하여 원자로 구조물의 최적의 파라미터를 추정하고 진동 감시에 필요한 스펙트럼 분석의 해상도를 높였다. 특히 논문에서는 차수 선정에서 AR 모델의 적절한 차수선정(order selection)을 위하여 자기상관의 lag value을 이용하였다. AR 방법중 Burg 방법이 원자로 구조물의 고유진동수를 추적하는데 가장 효과적이다.

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AR모델을 이용한 중앙주파수의 근피로 변화에 관한 연구 (A Study on Muscle Fatigue Changes using AR Model-based Median Frequency in EMG)

  • 조은석;차샘;이상식;이기영
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.17-22
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    • 2009
  • 본 연구에서는 근전도의 근피로와 관계된 특징인자인 영교차율 및 저대역에너지, 푸리에변환과 AR모델에 의한 중앙주파수를 추출하여 근피로에 이를 때까지의 변화를 평가해 봄으로써 근피로 정도나 시점까지의 변화 정도를 비교 및 고찰하고자 한다. 측정 대상으로 20대 남녀 각각 3인이 참여하였으며 상완 이두근의 등장성운동으로 소진할 때까지의 근전도를 측정 기록하여 실험하였다.

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AR 모델을 이용한 긍/부정 과제 수행시 뇌파분석 (Analysis of EEG for Yes/No decision task using AR model)

  • 남승훈;류창수;임태규;송윤선
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.250-254
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    • 2002
  • 컴퓨터의 발달과 더불어 인간과 컴퓨터 인터페이스에 있어서도 많은 발전을 하고 있다. 본 연구는 두뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interface : BCI)를 위해서 인간에 있어서 가장 간단한 의사문제라고 여겨지는 긍정이나 부정을 선택할 때 나타나는 뇌파를 AR 모델을 이용하여 시간-주파수 분석을 한 후 topographical map을 그렸다. 그 결과 문제에 대답하는 시점 전후에서 파워스펙트럼이 유사하였고, 피험자가 문제를 읽고 판단하고, 동작하는 시점(reaction time : RT) 전으로 1초 ~ 0.5초 사이에 전두엽과 두정엽 부위에서 16Hz ~ 24Hz, 80 ∼ 88Hz의 주파수 대역에서 유의미한 차이를 보였다.

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시계열 모델과 상관차원 해석을 통한 공구수명의 감시 (Monitoring of Tool Life through AR Model and Correlation Dimension Analysis)

  • 김정석;이득우;강명창;최성필
    • 한국정밀공학회지
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    • 제15권11호
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    • pp.189-198
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    • 1998
  • Recently, monitoring of tool life is a matter of common interesting because tool life affects precision, productivity and cost in machining process. Especially flank wear has a direct effect on cutting mechanism, so the various pattern of cutting force is obtained experimentally according to variation of wear condition. By investigating cutting force signal, AR(Autoregressive) modeling and correlation dimension analysis is conducted in turning operation. In this modeling and analysis, we extract features through 6th AR model, correlation integral and normalized correlation integral. After the back-propagation model of the neural network is utilized to monitor tool life according to flank wear. As a result. a very reliable classification of tool life was obtained.

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AR 모델을 이용한 이동 통신 채널의 시간 지연 해석기법에 관한 연구 (A Study on Analysis of Time Delay Model Using Autoregressive Method for Mobile Communication Channels)

  • 이형권;류은숙;이종길
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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    • pp.29-32
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    • 1999
  • In this study, the time delay model were simulated using the well-known AR model. Frequency response of the time delay model can be obtained by mapping AR model to JTC model in the time domain. That is, from the few measurement data in JTC model, the channel frequency response can be obtained by the estimation of AR model parameters. From this channel frequency response, the time delay model can be obtained using Fourier transformation. To prove the validity of the suggested method, three models of JTC were shown and analyzed.

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사용자 경험 향상을 위한 딥러닝 기반 차량용 AR 매뉴얼 (Deep Learning based Vehicle AR Manual for Improving User Experience)

  • 이정민;김준학;석정원;박진호
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제28권3호
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    • pp.125-134
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    • 2022
  • 본 논문은 주로 사용되는 AR 콘텐츠의 증강 방법을 적용하기 어려운 차량 실내공간에서도 사용할 수 있는 차량용 AR매뉴얼을 구현하고, 실공간과 가상 객체의 증강 정합도 향상을 위해 딥러닝 모델을 적용하였다. 차량 핸들의 로고를 딥러닝 학습을 통해 위치와 각도, 기울기 등과 관계없이 인식하고, 이를 중심으로 3차원 실내 공간좌표를 생성하여 실제 차량 부품 위에 정확히 가상버튼을 증강한다. 여기에 동일 학습모델을 기반으로 차량의 주요 경고등 심볼을 인식할 수 있는 기능을 함께 구현하여 차량용 AR매뉴얼로서의 기능성과 활용성을 높인다.

진동기반 자기회귀모델을 통한 항만케이슨 지반-구조 경계부의 손상 모니터링 (Damage Monitoring in Foundation-Structure Interface of Harbor Caisson Using Vibration-based Autoregressive Model)

  • 이소라;이소영;김정태;박우선
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제23권1호
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    • pp.18-25
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    • 2011
  • 본 연구에서는 진동기반 자기회귀모델을 이용하여 항만케이슨의 지반-구조 경계부 손상모니터링을 수행하였다. 이를 위해, 첫째, 케이슨 구조물의 지반-구조 경계부 손상모니터링을 위한 기법으로써 진동기반 자기회귀모델을 선정하였다. 둘째, 케이슨의 유한요소해석을 통하여 지반-구조 경계부 모니터링을 위한 진동기반 자기회귀모델 기법을 수치적으로 검증하였다. 마지막으로, 모형케이슨의 진동실험을 통해 진동기반 자기회귀모델 기법의 케이슨 지반-구조 경계부 손상 모니터링의 적용성을 검증하였다.