In this paper, we proposed a portable electronic cardiogram and stethoscope (ECGS) that can simultaneously perform the electrocardiogram (ECG) and auscultation tests to increase the reliability of diagnosis of heart disease. To measure the ECG and heart sound (HS) at the same time, three ECG electrodes and a microphone sensor were combined into a triangular shape with a width of 90 mm and a height of 97 mm that can be held in one hand. In order to prevent skin problems when they contact the patient's skin, a capacitive coupled electrode was selected as the ECG electrode and a silicone material was used in a chest piece with the microphone sensor. For the signals measured from the electrodes and the chest piece, filters were respectively configured to pass only the signals of 0.01-100 Hz and 20-250 Hz, which are frequency bands for ECG and HS. The filtered ECG and HS analog signals were converted into digital signals and transmitted to a PC using wireless communication for monitoring them. The HS could be auscultated simultaneously using an earphone. The monitored ECG had an SNR of about 34 dB and a P-QRS-T waveform is clearly visible. In addition, the HS had an SNR of about 28 dB and both S1 and S2 are clearly visible. It is expected that it can aid doctors' inexperience in analyzing the ECG and HS.
본 논문에서는 현재 출시되어 있는 전기차의 구동모터 사양을 대부분 포괄하는 200kW급 구동용 모터드라이버를 개발하였다. 고효율ㆍ고전력밀도를 달성하기 위해 기존 전력반도체(Insulated-gate bipolar transistor, IGBT)대신에 차세대 전력반도체(Silicon carbide, SiC)를 적용하였으며 SiC를 최적사용하기 위해 하드웨어에 대한 분석을 통해, 예상되는 효율 및 방열특성을 구하여 최적 설계를 하였다. 전기차 구동모터에 대부분 활용되는 매입형 영구자석 동기모터(Interior permanent-magnet synchronous machine, IPMSM)를 위한 벡터 제어 알고리즘을 DSP를 활용하여 구현하였다. 본 논문에서는 SiC기반 전기차 구동용 모터드라이버 시작품을 설계ㆍ제작하였으며 실험을 통해 성능을 검증하였다.
IoT 기술과 인공지능의 발전에 따라 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라 또는 센서에서 취득되는 과정 중 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 영상처리 과정에서 악영향을 미치기 때문에 전처리 과정으로 잡음제거가 요구되고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 잡음추정에 기반한 스위칭 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 국부마스크 내부의 화소값의 유사성에 따라 잡음추정과 에러 검출을 진행하였으며, 국부마스크에 존재하는 잡음 비율에 따라 필터를 선택하여 스위칭하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR 비교 결과 기존 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
코로나 팬데믹 이후 비대면 주문 결제가 뉴 노멀로 자리잡고 있다. BLE 비콘은 블루투스 페어링 없이 70m이내의 범위에서 저전력 무선 통신을 지원하는 기술로, 실내측위에 특화되어 있다. 따라서 B2C(Business to Consumeri), B2B(Business to Business)서비스를 넘어 O2O(Online to Offline)서비스를 구축하고 제공하는데에 적합하다. 그러나 비콘은 장거리 무선 통신을 지원하는 wifi에 비해 구축된 플랫폼이 적어서 이용률이 낮은 편이다. 이에 본 논문에서는 BLE 비콘을 활용한 O2O 서비스 플랫폼을 설계 및 제안함으로써 이전보다 편리한 비대면 관련 서비스 제공을 목적으로 한다. 비콘을 스캐닝할 때, 단순히 비콘이 가진 광고 데이터를 수신하는 것만이 아니라 사용자 단말기와 비콘간 실제거리가 정확히 산출되도록 한다. 해당 O2O 서비스 플랫폼은 정확한 위치 파악을 통해 쿠폰이나 할인혜택 같은 상점정보, 박물관 전시물 정보, 교통정보 등을 적시적소에 사용자에게 제공할 수 있게 될 것이다. 비콘 거리 측정실험은 비콘 측위의 특징인 실내 공간을 가정하고 수행되었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.308-318
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2022
Noise is a serious issue. While sending images via electronic communication, Impulse noise, which is created by unsteady voltage, is one of the most common noises in digital communication. During the acquisition process, pictures were collected. It is possible to obtain accurate diagnosis images by removing these noises without affecting the edges and tiny features. The New Average High Noise Density Median Filter. (HNDMF) was proposed in this paper, and it operates in two steps for each pixel. Filter can decide whether the test pixels is degraded by SPN. In the first stage, a detector identifies corrupted pixels, in the second stage, an algorithm replaced by noise free processed pixel, the New average suggested Filter produced for this window. The paper examines the performance of Gaussian Filter (GF), Adaptive Median Filter (AMF), and PHDNF. In this paper the comparison of known image denoising is discussed and a new decision based weighted median filter used to remove impulse noise. Using Mean Square Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), and Structure Similarity Index Method (SSIM) metrics, the paper examines the performance of Gaussian Filter (GF), Adaptive Median Filter (AMF), and PHDNF. A detailed simulation process is performed to ensure the betterment of the presented model on the Mini-MIAS dataset. The obtained experimental values stated that the HNDMF model has reached to a better performance with the maximum picture quality. images affected by various amounts of pretend salt and paper noise, as well as speckle noise, are calculated and provided as experimental results. According to quality metrics, the HNDMF Method produces a superior result than the existing filter method. Accurately detect and replace salt and pepper noise pixel values with mean and median value in images. The proposed method is to improve the median filter with a significant change.
A dual purpose robot automation system is developed for both arc welding and spot welding by one robot within a cell. The need for automation of both arc welding and spot welding processes is urgent while the production volume is not so big as to accommodate separate stations for the two processes. Also, space is too narrow for separate stations to be settled down in the factory. A spot welding robot is chosen and the functions for arc welding are implemented in-house at cost of advanced functions. For the spot welding, a single pole type gun is used and the robot has to push down the plate to be wolded, which causes the robot positioning error. Therefore, position error compensation algorithm is developed. The basic functions for the arc welding processes are implemented using the digital I/O board of robot controller, PLC, and A/D conversion PCB. The weaving pattern is taught in meticulously by manual teach. A fixture unit is also developed for dual purpose. The main aspects of the system is presented in this paper especially in the design and implementation procedure. The signal diagrams and sequence logic diagrams are also included. The outcome of the dual purpose welding cell is the increased productivity and good production stability which is indispensable for production volume prediction. Also, it leads to reduction of manufacturing lead time.
음향시스템을 구성하는 스피커의 임피던스는 고정된 값으로 인식되고 있다. 그러나 스피커의 임피던스는 입력신호의 주파수 변화에 따라 계속 변화하고 그 변화량은 스피커의 공진 주파수 대역에서 매우 크다. 스피커의 음압 레벨은 스피커를 구성하는 코일에 흐르는 전류에 따라 결정되는데 스피커를 전압 구동 할 경우 변화하는 임피던스에 의해 음압 레벨의 왜곡이 발생한다. 스피커를 전류 구동 할 경우 이러한 문제는 해결되지만 저주파에서 공진의 영향으로 음압 레벨의 왜곡이 발생하는데 이는 음향시스템의 음질 저하를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 전류구동 음향시스템의 음질 개선을 위해 DSP(Digital Signal Processing)를 이용하여 음압레벨의 왜곡을 보정하는 공진 보상회로를 제안한다. 본 논문은 스피커의 등가 모델을 이용한 음향 시스템의 전류 구동 모의실험을 통해 주파수 변화에 따른 음압 레벨 왜곡을 확인하고 이를 보정하는 회로를 제안하는 것으로 구성하였다. 제안한 회로는 상태변수필터를 이용하여 구성하였고 주파수 및 출력이 조절 가능하여 다양한 음향 시스템에 적용 가능 할 것으로 보인다.
Park, Youngjun;Choi, Yun-Young;Moon, Yong-Jae;Park, Eunsu;Lim, Beomdu;Kim, Taeyoung
천문학회보
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제44권2호
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pp.78.1-78.1
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2019
There are a huge number of faint objects that have not been observed due to the lack of large and deep surveys. In this study, we demonstrate that a deep learning approach can produce a better quality deep image from a single pass imaging so that could be an alternative of conventional image stacking technique or the expensive large and deep surveys. Using data from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) stripe 82 which provide repeatedly scanned imaging data, a training data set is constructed: g-, r-, and i-band images of single pass data as an input and r-band co-added image as a target. Out of 151 SDSS fields that have been repeatedly scanned 34 times, 120 fields were used for training and 31 fields for validation. The size of a frame selected for the training is 1k by 1k pixel scale. To avoid possible problems caused by the small number of training sets, frames are randomly selected within that field each iteration of training. Every 5000 iterations of training, the performance were evaluated with RMSE, peak signal-to-noise ratio which is given on logarithmic scale, structural symmetry index (SSIM) and difference in SSIM. We continued the training until a GAN model with the best performance is found. We apply the best GAN-model to NGC0941 located in SDSS stripe 82. By comparing the radial surface brightness and photometry error of images, we found the possibility that this technique could generate a deep image with statistics close to the stacked image from a single-pass image.
Background: In modern society, the use of computers accounts for a large proportion of our daily lives. Although substantial research is being actively conducted on musculoskeletal diseases resulting from computer use, there has been a recent surge in interest in improving the working environment for prevention. Objects: This study aimed to examine the effects of posture correction feedback (PCF) on changes in neck posture and muscle activation during computer typing. Methods: The participants performed a computer typing task in two sessions, each lasting 16 minutes. The participant's dominant side was photographed and analyzed using ImageJ software to verify neck posture. Surface electromyography (EMG) was used to confirm the participant's cervical erector spinae (CES) and upper trapezius muscle activities. The EMG signal was analyzed using the percentage of reference voluntary contraction and amplitude probability distribution function (APDF). In the second session, visual and auditory feedback for posture correction was provided if the neck was flexed by more than 15° in the initial position during computer typing. A 20-minute rest period was provided between the two sessions. Results: The neck angle (p = 0.014), CES muscle activity (p = 0.008), and APDF (p = 0.015) showed significant differences depending on the presence of the PCF. Furthermore, significant differences were observed regarding the CES muscle activity (p = 0.001) and APDF (p = 0.002) over time. Conclusion: Our study showed that the feedback system can correct poor posture and reduces unnecessary muscle activation during computer work. The improved neck posture and reduced CES muscle activity observed in this study suggest that neck pain can be prevented. Based on these results, we suggest that the PCF system can be used to prevent neck pain.
Junyoung Lee;Youngmo Ku;Sehoon Choi;Goeun Lee ;Taehyeon Eom ;Hyun Su Lee ;Jae Hyeon Kim ;Chan Hyeong Kim
Nuclear Engineering and Technology
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제55권10호
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pp.3822-3830
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2023
The large-area Compton camera (LACC), featuring significantly high detection sensitivity, was developed for high-speed localization of gamma-ray sources. Due to the high gamma-ray interaction event rate induced by the high sensitivity, however, the multiplexer-based data acquisition system (DAQ) rapidly saturated, leading to deteriorated energy and imaging resolution at event rates higher than 4.7 × 103 s-1. In the present study, a new simultaneous multi-channel DAQ was developed to improve the energy and imaging resolution of the LACC even under high event rate conditions (104-106 s-1). The performance of the DAQ was evaluated with several point sources under different event rate conditions. The results indicated that the new DAQ offers significantly better performance than the existing DAQ over the entire energy and event rate ranges. Especially, the new DAQ showed high energy resolution under very high event rate conditions, i.e., 6.9% and 8.6% (for 662 keV) at 1.3 × 105 and 1.2 × 106 s-1, respectively. Furthermore, the new DAQ successfully acquired Compton images under those event rates, i.e., imaging resolutions of 13.8° and 19.3° at 8.7 × 104 and 106 s-1, which correspond to 1.8 and 73 μSv/hr or about 18 and 730 times the background level, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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