• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1720-1725
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• 2019

본 논문에서는 불연속 네트워크(discontiguous network)의 라우팅 축약기능(summary) 알고리즘에 대한 방식의 효율화에 대해 고찰을 한다. 서로 다른 전체의 서브넷 정보를 업데이트하여 전송하는 것보다 네트워크 정보를 축약하여 축약된 업데이트 정보만 전송하면 라우팅 테이블의 축약으로 라우터의 자원의 효율화가 이루어 지며 네트워크 안정과 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 네트워크 설계과정에서 불연속적인 네트워크가 구성될 경우 네트워크 축약 기능으로 문제가 발생되며 근본적인 라우터의 효율화의 결과를 가져오지 못한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 자동 축약 알고리즘의 단점을 보완한 알고리즘으로, 이로 인해 라우팅 테이블의 안정성을 높이고 그 결과 네트워크 장비의 CPU Utilization을 기존 16.5%에서 6.5%까지 낮추어 효율화가 구현됨을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.157-162
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• 2023

본 논문은 NP-완전으로 알려진 3-SAT 문제에 대해 O(nm)의 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 여기서 n은 3-SAT 수식 f에 포함된 문자수이며, m은 모든 문자의 총 발생 빈도수이다. 제안된 알고리즘은 우선순위롤 정하여 문자의 진리 값을 결정하였다. 하나의 절에 포함된 최소 문자의 수가 1개(k=1)인 문자, k≥2 이고 진리 값이 '0' 또는 '1'만 존재하는 문자, 발생 빈도수가 최소인 문자 우선순위로 진리 값을 결정하였다. 진리 값이 결정된 문자의 r인 절을 삭제하고, 남아 있는 절에서 해당 문자를 삭제하는 방법으로 식을 축소시킨다. 이 과정을 문자 수 l회를 수행하면 주어진 f의 충족 가능 여부를 결정할 수 있다. 이 방법을 적용한 결과 주어진 식 f의 충족 가능 여부를 판단할 수 있었으며, 모든 문자의 진리 값도 결정할 수 있었다. 제안된 알고리즘을 다양한 문제들에 적용한 결과 모든 문제들에서 충족가능 여부를 정확히 결정할 수 있었다. 결국, 제안된 알고리즘은 모든 SAT 문제를 선형시간으로 풀 수 있는 일반화된 알고리즘으로 확장 가능하며, 오랜 숙원이던 P vs. NP 문제를 풀 수 있는 기반을 제공하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2002년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.455-458
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• 2002

A control of the body posture and movement is maintained by the vestibular system, vision, and proprioceptors. Especially, vestibular system has a very important function that controls the eye movement through vestibuloocular reflex and contraction of skeletal muscles through vestibulospinal reflex. However, postural disturbance caused by loss of vestibular function results in nausea, vomiting, vertigo and loss of craving for life. Lose of vestibular function leads to abnormal reflex of eye movements named nystagmus. Analysis of the nystagmus is needed to diagnose the vertigo, which is performed by means of electronystagmography (ENG). The purpose of this study is to develop a computerized system for data processing and an algorithm for the automatic evaluation of the slow component velocity (SCV) of nystagmus Induced by optokinetic(OKN) stimulation system. A new algorithm using recursive least square method (RLSM) to detect SCV of nystagmus is suggested in this paper. This method allows a fast and precise evaluation of the nystagmus, through artifact rejection techniques. The results are depicted in this paper.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.55-58
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• 1997

In this paper, we study a signal processing method which extracts each MUAP(motor unit action potential) from EMG(Electromyogram) interference pattern or clinical diagnostic purposes. First of all, differential digital filtering is selected or eliminating the spike components of the MUAP's from the background noise. And, the algorithm identifies the spikes over the certanin threshold by template matching in frequency domain. After missing or false firing actor is cut off at the IPI(inter pulse interval) histogram, we averages the MUAP waveforms from the raw signal using the identified spikes as triggers, and Finally, measures their amplitudes, durations, and numbers of phases. Specially, We introduce algorithm performed by template matching in the frequency domain. A typical 3-s signal recorded from the biceps brachii muscle using a conventional needle electrode during a isometric contraction is used. Finally, the method decomposed five simultaneous active MUAP's from original EMG signal.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권3호
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• pp.319-326
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• 1996

Clinical myography(EMG) is a technique for diagnosing neuromuscular disorders by analyzing the electrical signal that can be records by needle electrode during a muscular contraction. The EMG signal arises from electrical discharges that accompany the generation of force by groups of muscular fiber, and the analysis of EMG signal provides symptoms that can distinguish disorder of mLecle from disor- ders of nerve. One of the methods for analysis of EMG signal is to separate the individual discharge-the motor unit action potentials(MVAPS) - from EMG signal. But we can only observe the EMG signal that is a superimposed version of time delayed MUAPS. To obtain the information about MUAP(, i.e., position, firing number, magnitude etc), first of all, a method that can separate each MUAP from the EMG signal must be developed Although the methods for MUAP separation have been proposed by many researcherl they have required heavy computational burden. In this paper, we proposed a new method that has less computational burden and performs more reliable separation of superimposed EMG signal using wavelet filter which has multiresolution analysis as major property. As a result, we develope the separation algorithm of superimposed EMG signal which has less computational burden than any other researchers and exacutes exact separation process. The performance of this method has been discussed in the automatic resolving procedure which is neccessary to identify every firing of every motor unit from the EMG pattern.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제3권4호
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• pp.571-579
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• 2005

In this paper, we proposed an algorithm for arrhythmia classification, which is associated with the reduction of feature dimensions by linear discriminant analysis (LDA) and a support vector machine (SVM) based classifier. Seventeen original input features were extracted from preprocessed signals by wavelet transform, and attempts were then made to reduce these to 4 features, the linear combination of original features, by LDA. The performance of the SVM classifier with reduced features by LDA showed higher than with that by principal component analysis (PCA) and even with original features. For a cross-validation procedure, this SVM classifier was compared with Multilayer Perceptrons (MLP) and Fuzzy Inference System (FIS) classifiers. When all classifiers used the same reduced features, the overall performance of the SVM classifier was comprehensively superior to all others. Especially, the accuracy of discrimination of normal sinus rhythm (NSR), arterial premature contraction (APC), supraventricular tachycardia (SVT), premature ventricular contraction (PVC), ventricular tachycardia (VT) and ventricular fibrillation (VF) were $99.307\%,\;99.274\%,\;99.854\%,\;98.344\%,\;99.441\%\;and\;99.883\%$, respectively. And, even with smaller learning data, the SVM classifier offered better performance than the MLP classifier.

• Korea-Australia Rheology Journal
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• 제15권3호
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• pp.131-150
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• 2003

A new numerical algorithm of finite element methods is presented to solve high Deborah number flow problems with geometric singularities. The steady inertialess planar 4 : 1 contraction flow is chosen for its test. As a viscoelastic constitutive equation, we have applied the globally stable (dissipative and Hadamard stable) Leonov model that can also properly accommodate important nonlinear viscoelastic phenomena. The streamline upwinding method with discrete elastic-viscous stress splitting is incorporated. New interpolation functions classified as rational interpolation, an alternative formalism to enhance numerical convergence at high Deborah number, are implemented not for the whole set of finite elements but for a few elements attached to the entrance comer, where stress singularity seems to exist. The rational interpolation scheme contains one arbitrary parameter b that controls the singular behavior of the rational functions, and its value is specified to yield the best stabilization effect. The new interpolation method raises the limit of Deborah number by 2∼5 times. Therefore on average, we can obtain convergent solution up to the Deborah number of 200 for which the comer vortex size reaches 1.6 times of the half width of the upstream reservoir. Examining spatial violation of the positive definiteness of the elastic strain tensor, we conjecture that the stabilization effect results from the peculiar behavior of rational functions identified as steep gradient on one domain boundary and linear slope on the other. Whereas the rational interpolation of both elastic strain and velocity distorts solutions significantly, it is shown that the variation of solutions incurred by rational interpolation only of the elastic strain is almost negligible. It is also verified that the rational interpolation deteriorates speed of convergence with respect to mesh refinement.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.16-22
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• 2010

심전도 신호 분석 및 부정맥 분류는 환자를 진단하고 치료하는데 중요한 역할을 한다. 부정맥은 맥박이 불규칙한 상태로 심실빈맥(VT)이나 심실세동(VF) 환자에게 심각한 위협이 될 수 있다. 심방조기수축(APC)과 상심실성빈맥(SVT), 심실조기수축(PVC)은 심실빈맥(VT)만큼 치명적이지는 않지만 심장질환을 진단하는데 중요한 부정맥이다. 본 논문은 2~3개의 부정맥 분류만을 고려한 기존의 방법을 극복하고 다양한 부정맥을 분류하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 심전도 신호의 특징 추출을 위해서 EMD 방법으로 신호를 분해하여 IMFs를 얻는다. 입력 데이터의 양은 분류기 성능에 영향을 미치므로 신호 데이터의 차원을 감소시키기 위해 Burg 알고리즘을 IMFs에 적용하여 AR 계수를 구하고 여러 개의 이진 분류기를 결합한 다중 클래스 SVM의 입력으로 사용한다. 최적의 SVM 성능 파라미터를 선택하고 부정맥 분류에 적용한 결과 검출의 정확성은 96.8%~99.5%였다. 실험 결과는 제안한 EMD 방법에 의한 전처리 및 특징 추출과 다중 클래스 SVM에 의한 부정맥 분류의 유용성을 보여준다.

• Korea-Australia Rheology Journal
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• 제16권4호
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• pp.183-191
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• 2004

High Deborah or Weissenberg number problems in viscoelastic flow modeling have been known formidably difficult even in the inertialess limit. There exists almost no result that shows satisfactory accuracy and proper mesh convergence at the same time. However recently, quite a breakthrough seems to have been made in this field of computational rheology. So called matrix-logarithm (here we name it tensor-logarithm) formulation of the viscoelastic constitutive equations originally written in terms of the conformation tensor has been suggested by Fattal and Kupferman (2004) and its finite element implementation has been first presented by Hulsen (2004). Both the works have reported almost unbounded convergence limit in solving two benchmark problems. This new formulation incorporates proper polynomial interpolations of the log­arithm for the variables that exhibit steep exponential dependence near stagnation points, and it also strictly preserves the positive definiteness of the conformation tensor. In this study, we present an alternative pro­cedure for deriving the tensor-logarithmic representation of the differential constitutive equations and pro­vide a numerical example with the Leonov model in 4:1 planar contraction flows. Dramatic improvement of the computational algorithm with stable convergence has been demonstrated and it seems that there exists appropriate mesh convergence even though this conclusion requires further study. It is thought that this new formalism will work only for a few differential constitutive equations proven globally stable. Thus the math­ematical stability criteria perhaps play an important role on the choice and development of the suitable con­stitutive equations. In this respect, the Leonov viscoelastic model is quite feasible and becomes more essential since it has been proven globally stable and it offers the simplest form in the tensor-logarithmic formulation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1542-1550
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• 2019

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경회로망(Artificial Neural Network), 퍼지(Fuzzy), 기계학습(Machine Learning) 등을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 특히 딥러닝은 신경회로망의 문제인 은닉층 개수의 한계를 해결함으로 인해 오류 역전파 알고리즘을 이용한 부정맥 분류에 가장 많이 사용되고 있다. 딥러닝 모델을 심전도 신호에 적용하기 위해서는 적절한 모델선택과 파라미터를 최적에 가깝게 선택할 필요가 있다. 본 연구에서는 심실 조기 수축 비트 검출을 위한 딥러닝 기반의 최적 파라미터 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR간격 세그먼트를 추출하였다. 이후 딥러닝을 통한 지도학습 방법으로 가중치를 학습시키고 검증데이터로 모델을 평가하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 각 파라미터에 따른 딥러닝 모델로 훈련 및 검증 정확도를 확인하였다. 성능 평가 결과 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, PVC는 97.84의 평균 분류율을 나타내었다.