This paper proposes an on-line method of understanding humans conducting action observed through a vision sensor. The vision system captures images of conducting action and extracts image coordinates of endpoint of the baton. A proposed algorithm based on the expert knowledge about conducting recognizes patterns of the conducting action from the extracted image coordimates and play the corresponding music score. Complementary algorithms are also proposed for identifying the first beat static point and dynamics through extensive experiments, this algorithm is found to detect lower edges and upper edges without error.
본 논문에서는 공진기의 임피던스 변화에 근거한 생체 신호 센서를 제안한다. 제안된 생체 신호 센서는 호흡과 심장 박동 같은 생체 신호를 감지할 수 있고, 시스템은 공진기, 발진기, SAW 필터, 그리고 파워 감지기로 구성되어있다. 인체와 같은 유전체의 주기적인 움직임은 근거리 장 영역 안에서 공진기의 임피던스 변화를 야기하며, 따라서 공진기의 공진 주파수의 변화는 발진기의 발진 주파수 변화에 영향을 끼친다. 여기서 SAW 필터 저지대역의 가파른 주파수 응답특성은 작은 양의 주파수 편차를 큰 변화로 바꿀 수 있다. 기존의 센서의 감지 거리를 확장시키는 것을 목적으로 ISM 대역 870 MHz 대역에서 동작 시켰으며, 최대 거리 120 mm에서 호흡과 심장 박동신호의 검출을 확인하였다.
This paper proposes a low complexity frequency modulated continuous wave (FMCW) surveillance radar algorithm. In the conventional surveillance radar systems, the two dimensional (2D) fast Fourier transform (FFT) method is usually employed in order to detect the distance and velocity of the targets. However, in a surveillance radar systems, it is more important to immediately detect the presence or absence of the targets, rather than accurately detecting the distance or speed information of the target. In the proposed algorithm, in order to immediately detect the presence or absence of targets, 1D FFT is performed on the first and M-th bit signals among a total of M beat signals and then a phase change between two FFT outputs is observed. The range of target is estimated only when the phase change occurs. By doing so, the proposed algorithm achieves a significantly lower complexity compared to the conventional surveillance scheme using 2D FFT. In addition, show in order to verify the performance of the proposed algorithm, the simulation and the experiment results are performed using 24GHz FMCW radar module.
부정맥 검출을 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지 이론, SVM 등과 같은 비선형 방법이 주로 사용되어 왔다. 이러한 대부분의 방법들은 P-QRS-T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 또한 P파, T파의 개인차가 있어 파형을 구분할 수 없을 경우도 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고, 실시간으로 다양한 부정맥을 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 QRS 특징점 변화에 따른 바이너리 코딩 기반의 실시간 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파, RR 간격, QRS 폭을 추출하고, 각 특징점들의 문턱치(threshold) 만족 여부를 바이너리 코드화시킴으로써 실시간으로 부정맥을 분류 하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 39개의 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 레코드를 대상으로 PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat의 검출률을 비교하였다. 실험결과 PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat는 각각 97.18%, 94.14%, 99.83%, 92.77%, 97.48%의 우수한 평균 검출률을 나타내었다.
In this study the complex-valued continuous wavelet transform (CWT) has been applied in detection of Electrocardiograms (ECG) as response to various signal classification methods such as Fourier transforms and other tools of time frequency analysis. Experiments have shown that CWT may serve as a detector of non-stationary signal changes as ECG. The tested signal is corrupted by short time events. We applied CWT to detect short-time event and the result image representation of the signal has showed us that one can easily find the discontinuity at the time scale representation. Analysis of ECG signal using complex-valued continuous wavelet transform is the first step to detect possible changes and alternans. In the second step, modulus and phase must be thoroughly examined. Thus, short time events in the ECG signal, and other important characteristic points such as frequency overlapping, wave onsets/offsets extrema and discontinuities even inflection points are found to be detectable. We have proved that the complex-valued CWT can be used as a powerful detector in ECG signal analysis.
본 논문은 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(PVC)을 자동 탐지하는 방법으로 이산 웨이블릿 변환과 퍼지 신경망을 이용하는 방안을 제시하고 있다. 심전도 신호를 이산 웨이블릿 변환(DWT)으로 특징을 추출한 후, 퍼지 신경망으로 학습하여 정상 비트와 PVC 비트를 분류한다. 윈도우 크기는 R파를 기준으로 $-31/360{\sim}+32/360$초를 사용하며, 웨이블릿 변환은 d3, d4, d5의 웨이블릿 계수 14개를 사용한다. 퍼지 신경망은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망을 사용한다. 본 논문은 벤치마킹 데이터로 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 Shyu 실험군(7개 레코드)에서는 전체 분류율에서 97.04% 보다 높은 99.91%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었고, Inan 실험군(40개 레코드)에서는 각각 SE는 82.57% 보다 높은 84.67%, SP는 98.33% 보다 높은 99.39%, 전체 분류율은 96.85% 보다 높은 98.01%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었다.
심전도 신호의 QRS 영역은 심장의 질환을 판단하는 중요한 자료로 쓰이는데, 여러 종류의 잡음으로 인해 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 하는 헬스케어 시스템에서는 신호의 실시간 처리가 필요하다. 그리고 생체신호의 특성상 개인 간의 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 ECG 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 최소한의 연산량으로 QRS를 검출하고 환자의 특성에 맞게 부정맥을 분류할 수 있는 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 형태연산을 통한 효율적인 QRS 검출과 개인별 정상신호 분류를 위해 해쉬 함수를 적용하여 프로파일링 하였으며, 검출된 QRS 폭과 RR 간격을 이용하여 심실조기수축(PVC)을 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 기존 방법과 부정맥 분류 성능을 비교하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.77%, 정상 신호 분류에 대한 에러율은 0.65%, PVC는 각각 93.29%로 기존 방법에 비해 약 5% 우수하게 나타났다.
3D 애니메이션에서 사운드 효과는 몰입감을 증대시키는 주요한 요인이다. 특히 사운드와 영상 사이의 상호작용은 의미의 전달을 극명하게 만드는 하나의 표현방식으로 영상제작에서 여러 가지 방식으로 응용된다. 사운드와 영상의 상호 작용 중에 아웃포커싱 기법은 실사 영상과 3D 애니메이션에서 많이 사용하는 기법으로 정지된 물체에 역동성을 가미할 수 있는 표현 방법이다. 그러나 실사촬영과는 달리 3D 애니메이션의 경우 뮤직비디오나 폭파 장면등에 아웃포커싱을 구현하는 것은 까다로운 작업이다. 더욱이 음원의 리듬에 동기화된 영상효과를 표현하기 위해서는 키프레임 조작을 수동으로 해야 하므로 매우 번거롭다. 본 연구는 음원데이터를 활용하여 영상과 이상적인 결합을 살펴보고 카메라의 피사계 심도를 음원에 동기화시켜 장면을 아웃포커싱하는 새로운 제작 기법을 제안한다.
의료현장에서는 최근 디지털 헬스케어의 중요성이 대두되면서, 다양한 형태의 생체신호 측정 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호 중 가장 중요한 신호로 심전도를 들 수 있으며, 특히 부정맥 환자에 있어 심전도 신호의 연속 모니터링은 매우 중요하다. 부정맥은 동결절(sinus node), 동빈맥(sinus tachycardia), 심방조기수축(atrial premature beat, APB), 심실세동 (ventricular fibrillation) 등으로 그 발병원에 따른 형태가 다양하며, 발병 이후의 예후가 좋지 않으므로 일상 중 연속 모니터링은 부정맥의 조기 진단과 치료방향 설정에서 매우 중요하다. 부정맥 환자의 심전도 신호는 매우 불안정하며, 부정맥을 자동 검출하기 위한 주요 특징점으로 작용하는 정확한 R-peak 포인트의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 연속 측정하는 홀터 심전도 모니터링 기기와 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 부정맥 데이터베이스를 통해 심전도 신호의 R-peak 효용성을 확인하였다. 향후 연구에서는 다양한 발병원인으로 인한 부정맥의 형태적 구분 및 예측을 위한 알고리즘과 임상 데이터에 근거한 유효성 검증에 관한 추가 연구가 필요하다.
기존의 해상용 레이더는 원거리 탐지 목적의 고출력 송신을 할 수 있는 펄스 레이더로써, 장착 및 유지비용에 대한 부담으로 대부분 중대형 선박에서 사용되고 있다. 근거리탐지로 충돌 회피가 가능한 소형선박에 기존의 펄스레이더 대신 저전력으로 운용가능하며 분해능이 높은 FMCW방식의 레이더를 적용하고자 한다. FMCW방식의 송수신 신호를 이론적으로 분석하고, 실제 FMCW레이더 구현시 적용 가능한 신호처리 설계 및 모의실험을 수행하여 거리 및 속도를 검출하였다. FMCW 레이더의 신호처리 시뮬레이션을 수행하기 위하여 가상 송수신 신호를 혼합한 중간주파수(IF : Intermediate Frequency) 신호를 생성하고 저역통과 필터를 거쳐 잡음 제거를 한 후, A/D변환기를 사용하지 않는 대신에 FFT크기에 대한 샘플간격으로 주파수 최대값을 검출하여 물체와의 거리 및 속도 주파수를 구하고, 최종적으로 거리 및 속도를 계산하는 신호처리 과정을 모의 실험하였다. 실제 FMCW레이더 신호처리 과정에서 거리 및 속도 검출에 사용되는 차주파수 신호의 특징을 분석하기 위해서 송수신 신호의 차 공식을 이용하여 MATLAB으로 가상 차주파수 신호를 설계하였다. 이를 이용하여 임의의 거리 및 속도에 대한 가상 차주파수 신호를 발생시켜 각 신호에 대한 특징을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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