Journal of electromagnetic engineering and science
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v.12
no.4
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pp.234-239
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2012
This paper presents a compact K-band Doppler radar sensor for human vital signal detection that uses a radar configuration with only single coupler. The proposed radar front-end configuration can reduce the chip size and the additional RF power loss. The radar front-end IC is composed of a Lange coupler, VCO, and single balanced mixer. The oscillation frequency of the VCO is from 27.3 to 27.8 GHz. The phase noise of the VCO is -91.2 dBc/Hz at a 1 MHz offset frequency, and the output power is -4.8 dBm. The conversion gain of the mixer is about 11 dB. The chip size is $0.89{\times}1.47mm^2$. The compact Ka-band Doppler radar system was developed in order to demonstrate remote human vital signal detection. The radar system consists of a Ka-band Doppler radar module with a $2{\times}2$ patch array antenna, baseband signal conditioning block, DAQ system, and signal processing program. The front-end module size is $2.5{\times}2.5cm^2$. The proposed radar sensor can properly capture a human heartbeat and respiration rate at the distance of 50 cm.
In this paper, we proposed a distributed gateway for ubiquitous healthcare system. We also designed and implemented protocol conversion and processing algorithms to exchange a seamless information, the bio signals between the databases and the receiving devices from ZigBee to gateway and from the gateway to database and network. The distributed gateway system consists of the bio signal acquisition, ZigBee modules, distributed databases, and gateways. The bio signals detected by the ZigBee module are sent to the gateway. The distributed gateway analyzes the data being transferred, sends those to the receiving devices, and lets the authorized personnel access. The proposed system can be utilized in various fields including activity analysis for the elderly, security systems, home network service, and so on.
This paper introduces a new design method of realizing the machine control interface by using bio-signals(EEG/EOG). This method can be further expanded to be applied to the computer system responding to EEG or EOG signals and the general bio-feedback system. For this reason, we made the remotely controlled toy system controlled by the EEG spectrums, their combination indexes, and EOG parameters. And the headset that has bio-signal processing modules built-in offers convenience for users, and this make much more advanced system than any other existing BCI and BMI system.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.16
no.2
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pp.56-62
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2015
In this study, we implemented an unconstraint ECG monitoring system on a chair. Nowadays, modern people spend most of their time sitting on the chair. Therefore, it is necessary to have an unconstraint ECG monitoring system that can be used for a long time. The implemented system can perform measurement even with clothes on and it has great advantage on motion artifacts. A pair of unconstraint electrodes are placed on the back of the chair. Amplifier and filters are designed to remove motion artifacts, The baseline noise and power line noise are filtered and very low level of bio-signal is amplified to give a final measurement. Control unit and wireless transmission unit are implemented. Analog signal is converted into digital signal and transmits biological signal to the PC and the smart phone. Therefore continuous ECG monitoring in daily life is made possible. A comparison experiment between Ag / AgCl electrode and unconstraint electrode is conducted to evaluate the performance of the implemented system. As a result, we confirm our unconstraint system can be used for daily life ECG monitoring.
Molecular mechanisms of biological processes are typically represented as 'pathways' that have a graphanalogical network structure. However, due to the diversity of topics that pathways cover, their constituent biological entities are highly diverse and the semantics is embedded implicitly. The kinds of interactions that connect biological entities are likewise diverse. Consequently, how to model or process pathway data is not a trivial issue. In this review article, we give an overview of the challenges in pathway database development by taking the INOH project as an example.
International Journal of Vascular Biomedical Engineering
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v.3
no.1
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pp.6-13
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2005
Individual clinical significance of each layer of CCA (common carotid artery) has not been well studied. We intended to measure the intima thickness (IT), media thickness (MT), and intima-media thickness (IMT) of CCA separately and tried to analyze the clinical significance. One hundred fifty one consecutive patients (mean age: $57{\pm}15$ years; 77 males, 74 females) underwent CCA scanning using high-resolution ultrasound. The images were off-line analyzed using B-mode ultrasound image processing, devised for individual measurement of IT and MT as well as IMT. The mean coefficients of variation of new method measuring IT, MT, and IMT separately were 0.16% for IMT and 0.21% for both IT and MT. The IT (p < 0.01), MT (p < 0.01) as well as IMT (p < 0.001) of patients with atherosclerotic disease were significantly thicker than that of the patients without atherosclerotic disease. Patients with hypertension showed significantly thicker IT (p < 0.01), MT (p < 0.001), and IMT (p < 0.001) than that of the patients without hypertension. However, only IT was thicker in patients with smoking (p<0.01) than that of the patients without smoking.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.630-632
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2023
어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크에 결합하여 언어 생성 모델에서 성능을 개선하였고, 이러한 성공은 다양한 신호처리 분야에 응용 및 확장되고 있다. 특정 입력 신호 부분에 선택적으로 집중함으로써, 어텐션 모델은 음성 인식, 이미지와 비디오 처리, 그리고 생체인식 등의 분야에서 더 높은 성능을 보여주고 있다. 어텐션 기반 모델은 심전도 신호를 이용한 개인식별 및 부정맥검출, 뇌파도 신호를 이용한 발작유형분류 및 수면 단계 분류, 근전도 신호를 이용한 제스처 인식 등에 사용되고 있다. 어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크의 해석 가능성과 설명 가능성을 향상시키기 위해 사용되기도 한다. 신호 처리 분야에서의 어텐션 모델 연구는 지속적으로 진행 중이며, 다른 분야에서의 잠재력 탐구에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 논문은 어텐션 메카니즘을 이용한 생체신호처리 연구 동향 분석을 수행한다.
In this study, we tried to find out the most appropriate pre-processing method and to verify the feasibility of developing a low-price sensing system for predicting the hardy kiwis sugar content based on VNIRS and subsequent spectral analysis. A total of 495 hardy kiwi samples were collected from three farms in Muju, Jeollabukdo, South Korea. The samples were scanned with a spectrophotometer in the range of 730-2300 nm with 1 nm spectral sampling interval. The measured data were arbitrarily separated into calibration and validation data for sugar content prediction. Partial least squares (PLS) regression was performed using various combinations of pre-processing methods. When the latent variable (LV) was 8 with the pre-processing combination of standard normal variate (SNV) and orthogonal signal correction (OSC), the highest R2 values of calibration and validation were 0.78 and 0.84, respectively. The possibility of predicting the sugar content of hardy kiwi was also examined at spectral sampling intervals of 6 and 10 nm in the narrower spectral range from 730 nm to 1200 nm for a low-price optical sensing system. The prediction performance had promising results with R2 values of 0.84 and 0.80 for 6 and 10 nm, respectively. Future studies will aim to develop a low-price optical sensing system with a combination of optical components such as photodiodes, light-emitting diodes (LEDs) and/or lamps, and to locate a more reliable prediction model by including meteorological data, soil data, and different varieties of hardy kiwi plants.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.41-43
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2022
In order to prevent and block infectious diseases caused by the recent COVID-19 pandemic, non-contact biometric information acquisition and analysis technology is attracting attention. The invasive and attached biometric information acquisition method accurately has the advantage of measuring biometric information, but has a risk of increasing contagious diseases due to the close contact. To solve these problems, the non-contact method of extracting biometric information such as human fingerprints, faces, iris, veins, voice, and signatures with automated devices is increasing in various industries as data processing speed increases and recognition accuracy increases. However, although the accuracy of the non-contact biometric data acquisition technology is improved, the non-contact method is greatly influenced by the surrounding environment of the object to be measured, which is resulting in distortion of measurement information and poor accuracy. In this paper, we propose a context-based bio-signal modeling technique for the interpretation of personalized information (image, signal, etc.) for bio-information analysis. Context-based biometric information modeling techniques present a model that considers contextual and user information in biometric information measurement in order to improve performance. The proposed model analyzes signal information based on the feature probability distribution through context-based signal analysis that can maximize the predicted value probability.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.5
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pp.601-605
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2007
In this paper, we propose a simple and relative electrode contact monitoring method. By exploiting the power line interference, which is regarded as one of the worst noise sources for bio-potential measurement, the relative difference in electrode impedance can be measured without a current or voltage source. Substantial benefits, including no extra circuit components, no degradation of the body potential driving circuit, and no electrical safety problem, can be achieved using this method. Furthermore, this method can be applied to multi-channel isolated bio-potential measurement systems and home health care devices under a steady measuring environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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