• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1531-1539
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• 2014

조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 하지만 ECG 신호의 개인 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수 밖에 없다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인에 따른 이상 신호를 검출한 후 다양한 QRS 패턴을 고려하여 PVC를 분류할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 개인별 이상신호 검출과 QRS 패턴 변화에 따른 PVC 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 차감기법을 통해 R파를 검출하였으며, 개인별 이상신호를 검출하였다. 이후 QRS 패턴에 따른 QS 간격과 R파의 진폭 변화율에 따라 PVC를 분류하였다. 제안한 알고리즘의 이상 신호 검출 및 PVC 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, 이상 신호 검출률은 98.33%, PVC는 각각 94.46%의 평균 분류율을 나타내었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제21권6호
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• pp.637-644
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• 2015

항내 정온도 평가는 이상파 및 평상파 조건에 대해 수행이 되어야 하나, 어항개발 시 이루어지는 평가는 이상파에 대해서만 수행되고 있다. 축산항, 교암항, 궁평항 및 시산항에 대한 사례를 통해 해역이용협의 시 정온도 평가에 대한 실태를 분석하였다. 대상항 모두 이상파에 대한 항내 정온도를 평가를 수행하였으나, 목표 정온도를 만족하지 못하였다. 평상파에 대한 정온도는 가동률로 평가하며, 가동률을 평가하기 위해서는 장기간의 파랑관측이 필요하나 수행되지 않고 있었다. 가동률에 대한 평가는 계획의 적정성과 관련 있는 평가항목이기 때문에 개발로 인한 해양환경에 미치는 악영향을 최소화할 수 있는 계획의 수립과 어업인들의 정주환경 개선을 평가하기 위해서는 수행이 필요하다. 정온도 평가를 위해서는, 정온도 평가에 대한 이해가 선행되어야 하고, 장기간의 파랑관측이 수행되어야 하며, 평상파 및 이상파에 대한 평가절차를 명확히 해야 한다. 그리고 실효적인 계획이 수립될 수 있도록 조석정보와 같은 파랑정보의 제공 및 정온도를 평가할 수 있는 가이드라인의 수립이 필요하다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제21권6호
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• pp.508-517
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• 2009

해상방파제 축조공사 시공 중 내습파랑에 노출하여 거치된 케이슨의 실제 거동상황을 계측하였다. 계측결과 설계하중대로 선행재하를 실시함에 따라 더는 침하가 발생하지 않을 것으로 예측하였으나, 이후 평상시는 별다른 거동이 없다가 태풍영향권 파랑이 내습 시에 갑작스런 이상침하가 전체구간에서 현저하게 발생한 것이 계측되었다. 이러한 원인을 규명하고자 같은 시각 내습한 파랑자료로 연구지점의 파고를 재현하여 케이슨에 작용하는 등가파압을 구하고 하부기초지반에 미치는 영향을 수치해석으로 검토하였다. 현장 계측 치와 수치해석 값이 상호 양호한 일치성을 보이는 것으로 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.597-599
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• 1996

This paper describes the bending traveling-wave type ultrasonic motor which generates the traveling wave by combining two standing waves with phase difference time and space. In $+20^{\circ}C{\sim}30^{\circ}C$, the USM motor operation character has represented normal condition. But the other temperature, (that is say, when long time operating condition) USM operation characteristic has abnormal condition, that is driving frequency, drive current and r.p.m is down. The recent USM has controller without temperature compensation. This study aimed at fuzzy controller which must follow the frequency at operation temperature and then r.p.m and torque increase.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1996년도 창립기념 전력전자학술발표회 논문집
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• pp.52-55
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• 1996

This paper describes the bending traveling-wave type ultrasonic motor which generates the traveling wave by combining two standing waves with phase difference time and space. In $+20^{\circ}C$~$30^{\circ}C$, the USM motor operation character has represented normal condition. But the other temperature, (that is say, when long time operating condition) USM operation characteristic has abnormal condition, that is driving frequency, drive current and r.p.m is down. The recent USM has controller without temperature compensation. This study aimed at fuzzy controller which must follow the phase angle difference 90$^{\circ}$at operation temperature and them r.p.m and torque increase.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1997년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.441-444
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• 1997

This paper describes the bending traveling-wave type ultrasonic motor which generates the traveling wave by combining two standing waves with phase difference time and space. In +2$0^{\circ}C$~3$0^{\circ}C$, the operation characteristic of USM has represented normal condition. But in the other temperature, the operation characteristic of USM has abnormal condition, that is driving frequency, drive current and r.p.m are down. The recent USM has controller without temperature compensation. This study aimed at fuzzy controller which must follow the frequency at operation temperature and then r.p.m and torque increased.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 추계학술대회논문집
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• pp.1382-1385
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• 2007

In this paper, we study about the measuring algorithm that can implement Structural Health Monitoring (SHM) more efficiently by two measurement methods using smart sensor. Through the impedance measurement method, the damage condition of structures on wide area is monitored first, and then it changes the mode to guided wave measurement mode by mode switching algorithm when impedance measurement mode detects abnormal signals. Efficient handling of the real-time data would be available by analyzing location and shape of damage through guided wave measurement.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권8호
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• pp.2061-2068
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• 1993

Condition monitoring technology is of great importance for the maintenance of complex machinery in view of its early monitoring of the abnormal condition and the protection against failure. Several methods have been used for the detection of failure of journal bearings, one of the main elements of mechanical system. The methods most frequently used are vibration and temperature monitoring, but these are unable to monitor the wear conditions exactly. In this study, an ultrasonic measument method, one of the non-destructive testing methods, was introduced as the monitoring technology. Furtermore a pattem recognition method was applied to analyze the ultrasonic signal. The monitoring system using the pattern recognition method is composed of digital signal processing units and uses Hamming net algorithm for the recognition of ultrasonic waves. From the journal bearing wear test, the occurrence of adhesive wear of the white metal in rubbing contact with the shaft was exactly detected by this system, and the wear status of the journal bearing was monitored by measuring the wear thickness.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.2021-2030
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• 2012

조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 대상 환자의 특징을 파악하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 환자 적응형 패턴 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 적응 가변형 문턱 값과 윈도우를 통해 R파를 검출하였으며, 검출 대상에 따른 정상신호 군을 선별하고 이를 벗어나는 신호를 이상신호로 분류하기 위해 해쉬 함수를 통한 패턴 매칭 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 정상신호 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, 이상신호 분류에 대한 에러율은 0.32%로 나타났다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.212-217
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• 2021

Premature contraction arrhythmia is the most common disease among arrhythmia and it may cause serious situations such as ventricular fibrillation and ventricular tachycardia. Most of arrhythmia clasification methods have been developed with the primary objective of the high detection performance without taking into account the computational complexity. Also, personalized difference of ECG signal exist, performance degradation occurs because of carrying out diagnosis by general classification rule. Therefore it is necessary to design efficient method that classifies arrhythmia by analyzing the persons's physical condition and decreases computational cost by accurately detecting minimal feature point based on only QRS features. We propose method for personalized specific classification of premature contraction arrhythmia based on QRS features in smart healthcare environments. For this purpose, we detected R wave through the preprocessing method and SOM and selected abnormal signal sets.. Also, we developed algorithm to classify premature contraction arrhythmia using QRS pattern, RR interval, threshold for amplitude of R wave. The performance of R wave detection, Premature ventricular contraction classification is evaluated by using of MIT-BIH arrhythmia database that included over 30 PVC(Premature Ventricular Contraction) and PAC(Premature Atrial Contraction). The achieved scores indicate the average of 98.24% in R wave detection and the rate of 97.31% in Premature ventricular contraction classification.