The perturbation parameters like jitter, shimmer, and signal-to-noise ratio (SNR) are largely estimated in the particular segment from the subjective or whole portion of the given pathological voice signal although there are many possible regions to be able to analyze the voice signals. In this paper, the pathological voice signals were classified as type 1, 2, 3, or 4 according to narrow band spectrogram and the value differences of the perturbation parameters extracted in the subjective and entire portion tended to be getting bigger as from type 1 to type 4 signals. Therefore, sample selection method based on moving window to analyze type 2 and 3 signals as well as type 1 signals is proposed. Although type 3 signals cannot be analyzed using the perturbation analysis, the type 3 signals by selecting out the samples in which error count is less than 10 through moving window were analyzed. At present, there is no method to be able to analyze the type 4 signals. Future research will endeavor to determine the best way to evaluate such voices.
Galaxy clusters, the largest gravitationally bound systems, are an important means to place constraints on cosmological models. Moreover, they are excellent places to test galaxy evolution models in connection to the environments. To this day, massive clusters have been found unexpectedly at high redshfit (Kang & Im 2009, Durret et al. 2011, Tashikawa et al. 2012), and evolution of galaxies in cluster has not been fully understood. Finding galaxy cluster candidates at z > 1 in wide, deep imaging survey data will enable us to solve such issues of modern extragalactic astronomy. We report new candidates of galaxy clusters in the wide and deep survey fields, European Large Area ISO Survey North1(ELAIS-N1) and North2(ELAIS-N2) fields, covering sky area of $8.75deg^2$ and $4.85deg^2$ each. We also suggest a new useful colour-colour selection technique to separate 1 < z < 2 galaxies from low-z galaxies by combining multi-wavelength data from the UKIRT Infrared Deep Sky Survey Deep Extragalactic Survey (UKIDSS DXS, JK bands), Spitzer Wise-area InfraRed Extragalactic survey (SWIRE, Optical-Infrared bands), Canada France Hawaii Telescope (CFHT, z band) and Infrared Medium-deep Survey(IMS, J band).
In this paper, we analyzed the effect of wavelet decomposition levels in feature extraction for anomaly detection from hyperspectral imagery. After wavelet analysis, anomaly detection was experimentally performed using the RX detector algorithm to analyze the detecting capabilities. From the experiment for anomaly detection using CASI imagery, the characteristics of extracted features and the changes of their patterns showed that radiance curves were simplified as wavelet transform progresses and H bands did not show significant differences between target anomaly and background in the previous levels. The results of anomaly detection and their ROC curves showed the best performance when using the appropriate sub-band decided from the visual interpretation of wavelet analysis which was L band at the decomposition level where the overall shape of profile was preserved. The results of this study would be used as fundamental information or guidelines when applying wavelet transform to feature extraction and selection from hyperspectral imagery. However, further researches for various anomaly targets and the quantitative selection of optimal decomposition levels are needed for generalization.
Investigation of structural integrity has been a critical issue in the field of civil engineering for years. Visual inspection is one of the most available methods to explore deteriorative components in structures. Still, this method is not applicable to invisible damage of structures. Alternatively, system identification methods are capable of tracking modal properties of structures over time. The deviation of these dynamic properties can serve as indicators to access structural integrity. In this study, a modal tracking technique using frequency-domain system identification from seismic responses of structures is proposed. The method first segments the measured signals into overlapped sequential portions and then establishes multiple Hankel matrices. Each Hankel matrix is then converted to the frequency domain, and a temporal-average frequency-domain Hankel matrix can be calculated. This study also proposes the frequency band selection that can divide the frequency-domain Hankel matrix into several portions in accordance with referenced natural frequencies. Once these referenced natural frequencies are unavailable, the first few right singular vectors by the singular value decomposition can offer these references. Finally, the frequency-domain stochastic subspace identification tracks the natural frequencies and mode shapes of structures through quick stabilization diagrams. To evaluate performance of the proposed method, a numerical study is carried out. Moreover, the long-term monitoring strong motion records at a specific site are exploited to assess the tracking performance. As seen in results, the proposed method is capable of tracking modal properties through seismic responses of structures.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
no.3
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pp.91-98
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2015
There is a new evolution in technological advancement taking place called the Internet of Things (IoT), The IoT enables physical world objects in our surrounding to be connected to the Internet. ISM (Industrial Scientific Medical) band that is 2.4GHz band authorized free of charge is being widely used for smart devices. Accordingly studies have been continuously conducted on the possibility of coexistence among nodes using ISM band. In particular, the interference of IEEE 802.11b based Wi-Fi devices using overlapping channel during communication among IEEE 802.15.4 based wireless sensor nodes suitable for low-power, low-speed communication using ISM band. Because serious network performance deterioration of wireless sensor networks. In this paper, we will propose an algorithm that identifies the possibility of using more accurate channels by mixing utilization of interference signal and RSSI (Received Signal Strength Indicator) Min/Max/Activity of Interference signal by wireless sensor nodes. In addition, it will verify our algorithm by using OPNET Network verification simulator.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.793-798
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2012
In this paper, we explored the new method for extracting feature from the electroencephalography (EEG) signal based on linear regression technique with the orthonormal polynomial bases. At first, EEG signals from electrodes around motor cortex were selected and were filtered in both spatial and temporal filter using band pass filter for alpha and beta rhymic band which considered related to the synchronization and desynchonization of firing neurons population during motor imagery task. Signal from epoch length 1s were fitted into linear regression with Legendre polynomials bases and extract the linear regression weight as final features. We compared our feature to the state of art feature, power band feature in binary classification using support vector machine (SVM) with 5-fold cross validations for comparing the classification accuracy. The result showed that our proposed method improved the classification accuracy 5.44% in average of all subject over power band features in individual subject study and 84.5% of classification accuracy with forward feature selection improvement.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.1
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pp.89-93
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2020
In this paper, Ku-band Receiver for compact doppler radar has been designed and fabricated. It composed of MWR(Microwave Receiver) and IFR(Intermediate Frequency Receiver) which have 5 receive path. We applied limiter circuit to protect MWR from Tx leakage power and maximum 2 W. IFR can change the Rx path to broad band or narrow band by MSC(Mode Selection Switch). It is observed that fabricated receiver performs 68 dB gain and 3.7 dB noise figure, 93 ns limiter recovery time. Proposed Ku-band receiver is expected to apply for Ku-band compact doppler radar.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.44
no.6
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pp.49-56
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2007
In this paper, the development of excitation light source is proposed for excitation light of the photodynamic therapy of cancer. Since the selection of the wavelength band of excitation light has an interrelation with fluorescence generation according to the selection of a photosensitizer. This study aims at designing and evaluating light source that can stably generate light with various kinds of wavelengths in order to make possible photodynamic diagnosis using a photosensitizer and diagnosis using auto-fluorescence. The light source device was a Xenon lamp and filter wheel, composed of an optical output control through iris and filters with several wavelength bands. It also makes the inducement of auto-fluorescence possible because it is designed to generate a wavelength band of 380-420nm, 430-480nm, 480-560nm. The transmission part of the light source was developed to enhance the efficiency of light transmission. To evaluate this light source device by KFDA#s technical reference, the characteristics of the light output and wavelength band were found.
Purpose: Among RF pulses, a sinc pulse is typically used for slice selection due to its frequency-selective feature. When a sinc pulse is implemented in practice, it needs to be apodized to avoid truncation artifacts at the expense of broadening the transition region of the excited-band profile. Here a sinc pulse tailored by a new apodization function is proposed that produces a sharper transition region with well suppression of truncation artifacts in comparison with conventional tailored sinc pulses. A multiband pulse designed using this newly apodized sinc pulse is also suggested inheriting the better performance of the newly apodized sinc pulse. Materials and Methods: A new apodization function is introduced to taper a sinc pulse, playing a role to slightly shift the first zero-crossing of a tailored sinc pulse from the peak of the main lobe and thereby producing a narrower bandwidth as well as a sharper pass-band in the excitation profile. The newly apodized sinc pulse was also utilized to design a multiband pulse which inherits the performance of its constituent. Performances of the proposed sinc pulse and the multiband pulse generated with it were demonstrated by Bloch simulation and phantom imaging. Results: In both simulations and experiments, the newly apodized sinc pulse yielded a narrower bandwidth and a sharper transition of the pass-band profile with a desirable degree of side-lobe suppression than the commonly used Hanning-windowed sinc pulse. The multiband pulse designed using the newly apodized sinc pulse also showed the better performance in multi-slice excitation than the one designed with the Hanning-windowed sinc pulse. Conclusion: The new tailored sinc pulse proposed here provides a better performance in slice (or slab) selection than conventional tailored sinc pulses. Thanks to the availability of analytical expression, it can also be utilized for multiband pulse design with great flexibility and readiness in implementation, transferring its better performance.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.4
s.310
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pp.11-20
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2006
This paper presents a method for detecting tumors on chicken carcasses by fusion of hyperspectral fluorescence and reflectance images. Classification of normal skin and tumor is performed by the image obtain 어 from optimal band ratio which minimizes the overlapping area of PDFs for normal skin and tumor. This method yields four feature images, each of them represents the ratio of two intensity values from a pixel. Classification is achieved by applying ISODATA to each pixel from the feature images. For the analysis of reflectance image, band selection method is proposed based on the information quantity, many effective features are acquired for the classification by defining the linear transformation selecting the projection axis, accordingly, accurate interpretation of images is possible in the reflectance image and automatic feature selection method is realized. Feature images from reflectance images are also classified by ISODATA and combined with the result from fluorescence images. Experimental result indicates that improved performance in term of reducing false detection rate is observed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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