광가입자망은 가입자 데이터의 트래픽이 증가하면서 점차 필요성이 증가하고 있으며, CDMA-PON 시스템은 이러한 광가입자망을 효과적으로 구현하기 위해 제안되었다. CDMA-PON은 여러 가입자를 수용할 수 있으며 SCM방식과 달리 Optical beat noise에 의한 영향을 적게 받는다. 본 연구에서는 여러 가입자의 Optical beat noise를 분석하고, CDMA-PON의 상하향 변조방법과 수신방법을 제시하고 시뮬레이션 하였으며, 여러 가입자를 위한 송수신 모듈을 제작하여 실험한 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 부정맥 판별을 위한 전처리 과정으로 PCA, LDA, ICA를 바탕으로 하여 정확도를 비교하여 보았다. 각각의 전처리는 고유의 특성을 가지고 있으며 본 논문의 목적은 부정맥 판별상 어떤 전처리가 더욱 정확성의 면에서 효과적인지를 알아보는 것이다. 본 논문의 데이터는 MIT-BIH에 기반하고 있으며, Beat의 분류는 정상(Normal), 좌각차단(Left Bundle Branch Block, LBBB), 우각차단(Right Bundle Branch Block, RBBB), 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC), 조기심방수축(Atrial Premature Beat, APB), paced Beat, 심실보충수축(Ventricular Escape Beat)로 나누었다. 실험적 결과는 PCA-BPNN의 경우 95.53%, ICA-BPNN의 경우 93.95%, LDA-BPNN의 경우 96.42%로 LDA가 가장 ECG 부정맥 판별 응용에 있어 가장 효율적인 방법으로 나타났다.
주파수 변조된 연속적인 파형을 사용하는 레이다는 펄스 도플러 레이다에 비하여 구현이 비교적 간단하고 광대역, 저전력 신호의 특성 때문에 외부 탐지 가능성이 낮은 장점을 가진다. 이러한 레이다는 주로 단거리 영역에서 목표물에 대한 고해상도의 거리 및 속도정보를 얻고자 하는 목적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 송신신호의 파형을 믹서로 인가하여 추출되는 비트 신호(beat signal)로부터 클러터 제거, 목표물에 대한 탐지여부, 거리 및 속도 정보추출 등의 목적으로 FFT(Fast Fourier Transform) 를 통한 스펙트럼 분석을 행하게 된다. 그러나 이러한 FFT 방법은 신호의 획득시간이 줄어들면 윈도우 효과로 인한 심각한 누설현상, 즉 지표면 반사파 등 강력한 클러터의 부엽에 의하여 상대적으로 낮은 전력을 갖는 신호의 탐지가 불가능해지는 문제가 생길 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 부엽의 크기를 낮추면서도 주파수 해상도를 적절하게 유지시킬 수 있는 가중치 윈도우 적용 방법에 대하여 분석하였다. 또한 다양한 동작환경을 고려한 모의 비트 신호를 발생시켜 가중치 윈도우 적용 방법에 따른 FFT 스펙트럼 분석 결과들을 고찰하였다.
In search for a method of evaluating the cardiopulmonary function. 74 male and 33 female volunteers ages $18{\sim}25$ were subjected to this study The subjects walked on a treadmill at speed of 2,4,6 and 8km/hr with 0,5,10,15,20 and 25% grade of inclination, respectively, for a measurement of heart rate and oxygen-pulse. Heart rate was measured every 5 seconds at resting state and during walking by telemetric method using Heart Checker 108 System (Senoh Co., Japan). Oxygen concentration was measured by Douglas bag method collecting expired air for 5 minutes at rest, and for 2 minutes at the end of each walking exercise. Oxygen concentration in an expired air was analyzed with Orzat gas analyser and expressed in terms of STPD. Oxygen-pulse was defined as an amount of oxygen consumed at every heart at a cellular level. The followings were the results obtained from this study. 1. Mean values of oxygen-pulse at resting state was $3.1{\pm}0.11ml/beat$ in male and $2.5{\pm}0.87ml/beat$ in female, respectively. 2. Mean values of oxygen-pulse during treadmill walking were increased in proportion with the load of exercise, namely, the speed and grade of inclination, from minimum of 7.1ml/beat upto maximum of 18.2ml/beat in male and from minimum of 4.2ml/beat upto maximum of 12,7ml/beat in female. 3. Both linear and logarithmic regressional relationships between oxygen-pulse and speed of walking and grade of inclination were observed in both sexes. Predicted values of oxygen-pulse by logarithmic regressional formula on speed and on grade of inclination were better coincided with the measured values than those predicted by the linear regressional formula.
The study has piloted to find the Pattern of species distribution along environmental variables and disturbance in Raghunandan Reserve Forest. Shaltila and Shahapur beat of Raghunandan Hill Reserve Forest are situated in Chunarughat sub-district of Habiganj district between $24^{\circ}5^{\prime}-24^{\circ}10^{\prime}N$ and $91^{\circ}25^{\prime}-91^{\circ}30^{\prime}E$ under the Sylhet Forest Division. The Environmental variable and vegetation data were collected from 30 sample plots from each forest beat by using arbitrary sampling without preconceived bias. 51 species were found from Shaltila and 34 species found in Shahapur forest beat. Thus the dataset continued with total 85 species in 60 samples. To determine the relationships between tree species distribution and environmental variables, Canonical Correspondence Analysis (CCA) ordination method were performed separately for two forest beat. In CCA ordination, tree species showed significant variation along environmental gradients in terms of soil organic matter and disturbances (p<0.05) in the case of Shaltila forest. Potassium has a significant relationship with axis 1 and axis 2 in this forest. But Shahapur forest showed no significant relationship between species and environmental variables. Phosphorus has a significantly negative relationship with axis 2 in this forest. Disturbance played as a critical role of this forest thus influencing the distribution of species. The study showed that the distributions of tree species are strongly influenced by disturbance and organic matter in Shaltila and Shahapur forest beat showed no significant relationship between species and environmental variables. Future research should be included more environmental variables with larger study area that identify the most important environmental forces which will drive by species distribution findings in this forest.
심전도 신호는 개인에 따라 형태와 특징이 다양하므로, 하나의 신경망으로는 분류하기가 어렵다. 주어진 데이터를 직접적으로 분류하는 것은 어려우나, 대응되는 정상 데이터가 있을 경우, 이를 비교하여 정상 및 비정상을 분류하는 것은 상대적으로 쉽고 정확하다. 본 논문에서는 템플릿 군을 이용하여 대표정상심박 정보를 획득하고, 이를 입력 심박에 결합함으로써 심박을 분류한다. 결합된 심박을 영상화한 후, 학습 및 분류를 진행하여, 하나의 신경망으로도 다양한 레코드의 비정상심박을 검출이 가능하였다. 특히, GoogLeNet, ResNet, DarkNet 등 다양한 신경망에 대해서도 비교학습 기법을 적용한 결과, 모두 우수한 검출성능을 가졌으며, GoogLeNet의 경우 99.72%의 민감도로, 실험에 사용된 신경망 중 가장 우수한 성능을 가졌음을 확인하였다.
Large variation in electrocardiogram (ECG) waveforms continues to present challenges in defining R-wave locations in ECG signals. This research presents a procedure to extract the R-wave locations by forward-backward (FB) algorithm and classify the arrhythmic beat conditions by using RR intervals. The FB algorithm shows forward and backward searching rules from QRS onset and eliminates lower-amplitude signals near the baseline using a statistical process control concept. The proposed algorithm was trained the optimal parameters by using MIT-BIH arrhythmia database (MITDB), and it was verified by actual Holter ECG signals from a local hospital. The signals are classified into normal (N) and three arrhythmia beat types including premature ventricular contraction (PVC), ventricular flutter/fibrillation (VF), and second-degree heart block (BII) beat. This work produces 98.54% accuracy in the detection of R-wave location; 98.68% for N beats; 91.17% for PVC beats; and 87.2% for VF beats in the collected Holter ECG signals, and the results are better than what are reported in literature.
For home healthcare, the unconstrained measurement of physiological signal is highly required to avoid the inconvenience of users. The recording and analysis of the fundamental parameters during sleep like respiration and heart beat provide valuable information on his/her healthcare. Using the air mattress sensor system, the respiration and heart beat movements can be measured without any harness or sensor on the subject's body. The differential measurement technique between two air cells is adopted to enhance the sensitivity. The balancing tube between two air cells is used to increase the robustness against postural changes during the measurement period. The meaningful frequency range could be selected by the pneumatic filter with balancing tube. ECG (Electrocardiography) and respiration sensor (plethysmography) were measured for comparison with the signal from air mattress. To extract the heart beat information from air pressure sensor, digital signal processing technique was used. The accuracy for breathing interval and heart beat monitoring was acceptable. It shows the potentials of air mattress sensor system to be the unconstrained home sleep monitoring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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