최근 건강 관리에 대한 관심이 증가하면서 착용형 생체 신호 센서, 재택형 무구속계측 센서에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 측정 기술의 발전과 달리 측정결과를 제공하는 단계에서는 심장 박동수, 체온 등의 값을 단일된 임계치 기반으로 판단하며, 분석된 결과가 사용자에게 어떤 의미를 주는지에 대한 해석은 제공하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용하기 편한 돌 형태의 휴대형 생체신호 측정센서를 기반으로 사용자 별로 적합한 생체신호 해석 방법을 제안한다. 개인화된 생체 신호 해석을 위해 1 주일간 사용자의 시간대별 데이터를 획득하고 사용자 별 특성에 따라 모델링을 한 후, 모델에 기반하여 사용자에게 맞는 생체 신호 범위를 정하고 이를 판단하는 근거로 활용한다, 센서는 기존의 착용형 생체 신호 센서 및 이를 이용한 응용에 폭넓게 사용될 수 있다.
Arrhythmia is basically diagnosed with the electrocardiogram (ECG) signal, however, ECG is difficult to measure and it requires expert help in analyzing the signal. On the other hand, the radial pulse can be measured with easy and uncomplicated way in daily life, and could be suitable bio-signal for the recent untact paradigm and extensible signal for diagnosis of Korean medicine based on pulse pattern. In this study, we developed an irregular radial pulse detection algorithm based on a learning model and considered its applicability as arrhythmia screening. A total of 1432 pulse waves including irregular pulse data were used in the experiment. Three data sets were prepared with minimal preprocessing to avoid the heuristic feature extraction. As classification algorithms, elastic net logistic regression, random forest, and extreme gradient boosting were applied to each data set and the irregular pulse detection performances were estimated using area under the receiver operating characteristic curve based on a 10-fold cross-validation. The extreme gradient boosting method showed the superior performance than others and found that the classification accuracy reached 99.7%. The results confirmed that the proposed algorithm could be used for arrhythmia screening. To make a fusion technology integrating western and Korean medicine, arrhythmia subtype classification from the perspective of Korean medicine will be needed for future research.
BCI 기술은 생체신호인 뇌파를 수집하여 신호처리를 거친 후 실질적인 기기제어 및 통신 시스템 등을 제어하는 시스템 관련 기술이다. BCI 시스템 구현을 위해서는 뇌파의 특성을 실시간으로 분석하여 학습 시키고 학습된 뇌파의 특성을 적용하는 단계가 요구된다. 본 논문에서는 EEG 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 왼손/오른손 동작에 영향을 미치는 EEG 신호의 특징을 찾고, 이를 반영하여 데이터의 차원을 축소한다. 입력 자료의 특징을 충분히 포함하면서 낮은 차원을 가지는 데이터를 이용한다면 분류를 위한 계산량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 특징을 제거함으로써 분류 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소하고 이에 대한 효율성을 검증하기 위해 K-NN분류기를 이용하여 분류 정확도 측정을 수행하였다. 그 결과 주성분 분석을 이용하여 특징을 추출하고 분류율을 측정한 경우보다 평균 5% 높은 분류 정확율을 보였다.
최근 가상현실에 대한 관심이 높아짐에 따라 다양한 서비스와 어플리케이션이 개발되고 있으며, 이와 더불어 몰입형 상호작용을 위한 제스처 기반 사용자 인터페이스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 가상현실 환경 내 사용자 움직임을 효과적으로 반영하고 몰입감을 높이기 위해 제스처 인식 기반 착용식 사용자 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 적외선 LED가 부착되어 있는 헬멧과 적외선 수신기를 이용하여 사용자의 머리 움직임을 인식하며, 양 손에 착용한 데이터 글로브로부터 사용자의 손 제스처를 인식한다. 또한, 헤드 마운트 디스플레이 장치(HMD)를 이용하여 직접 사용자의 시점 변화와 가상환경의 시점 변화를 일치시킨다. 손 제스처의 경우 다수의 관절로 이루어져 있는 손의 특성상 다양한 동작이 가능하며 손 크기나 손동작이 사람마다 모두 다르기 때문에 다양한 사용자들을 대상으로 할 때, 일반적인 모델로는 정확한 인식이 어렵다. 본 논문에서는 다양한 사용자를 대상으로 정확히 손 제스처를 인식하기 위해 Mixture-of-Experts 기반 인식 방법을 적용하였다. 제안하는 인터페이스의 유용성을 평가하기 위해 가상 오케스트라 지휘 환경을 구현하여 인터페이스의 동작 성능을 분석하고 사용성 평가를 수행하였다. 그 결과, 사용자들이 쉽고 직관적으로 사용할 수 있으며 흥미를 유발함을 확인하였다.
무선기기의 간헐적인 신호 또는 높고 낮은 진폭의 주기적인 신호 전송은 오디오 주파수에 간섭 신호를 발생시켜 근접 거리에 설치된 음향 기기에 잡음을 발생시킨다. 최근 이와 관련하여 Global system for Mobile Communication(GSM) 폰과 유사하게 간헐적인 신호 전송을 하는 Long Term Evolution(LTE) 폰에 의한 오디오 잡음현상이 보고되었다. 현재 국내 KN20 규격에서는 잡음에 대한 내성 능력을 확보하기 위하여 음향 및 TV 방송수신기의 내성 시험 기준 신호로 변조 주파수 1 kHz Amplitude Modulation(AM) 80 %와 Code Division Multiple Access(CDMA) 신호를 이용하고 있다. 본 논문에서는 LTE 폰의 출시에 따라 기존의 내성 기준 신호 AM과 CDMA를 GSM과 LTE 폰이 발생시키는 오디오 잡음의 수준과 비교한 후, 국내 음향 기기에 대한 내성 기준 신호의 개선을 제안한다. CDMA 신호는 음향 기기에 간섭을 거의 일으키지 않는 것으로 여겨지므로 시험 항목에서 삭제해도 무방할 것으로 판단된다. 반면, LTE는 많은 사용자가 이용하고 있으며, 음향 기기 등에 무시할 수 없는 간섭을 발생시킬 것으로 분석되므로 CDMA 신호를 대신하여 음향 기기 및 TV 방송 수신기의 내성 시험을 위한 시험 기준 신호로 규정하는 것이 바람직할 것으로 사료된다.
In order to standardize the pressure/depth against radial artery, the externally-applied-pressure measuring system was fabricated and evaluated. Based on the resistance-variable characteristic of the very thin($10{\mu}m$) film conductive tape along the pressure of a tip of a examiner's hand, this system was designed. The change of the pressure was processed through voltage regulator and Matlab S/W, then showed on computer monitor. The signal output through voltage regulator, and Matlab S/W was evaluated on various conditions. The evaluation was executed on these cases; an examiner slowly increases and decreases the pressure, rapidly increases and decreases the pressure, sequentially increases and decreases the pressure, sustains the pressure, micro-changes the pressure. As a pulse examiner varies the pressure on the radial artery of the examinee, the system's real-time output consistently varies according to the pressure. From the results, it is concluded that this system consistently shows the pressure of the tip of a examiner's hand in real time without interrupting the evaluation of the radial artery pulse. Therefore this system is expected to standardize the value of the pressure/depth externally applied by an examiner.
Thi, Ngoc Anh Nguyen;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Sun-Hee;Kim, Soo-Hyung
International Journal of Contents
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제7권1호
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pp.14-22
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2011
Temporal Sign Language Recognition (TSLR) from hand motion is an active area of gesture recognition research in facilitating efficient communication with deaf people. TSLR systems consist of two stages: a motion sensing step which extracts useful features from signers' motion and a classification process which classifies these features as a performed sign. This work focuses on two of the research problems, namely unknown time varying signal of sign languages in feature extraction stage and computing complexity and time consumption in classification stage due to a very large sign sequences database. In this paper, we propose a combination of Dynamic Time Warping (DTW) and application of the Single hidden Layer Feedforward Neural networks (SLFNs) trained by Extreme Learning Machine (ELM) to cope the limitations. DTW has several advantages over other approaches in that it can align the length of the time series data to a same prior size, while ELM is a useful technique for classifying these warped features. Our experiment demonstrates the efficiency of the proposed method with the recognition accuracy up to 98.67%. The proposed approach can be generalized to more detailed measurements so as to recognize hand gestures, body motion and facial expression.
Measurements of the initial values lead to an inverse and mathematically unprecisely formulated problem. A precise definition of an inverse problem is possible. It is to state a mathematical model of a physical process with clearly defined initial and exit values for the system behind the process. One can grasp the idea of an inverse problem by considering the tire as a copy of the objects of nature in a room with observations. Interpretation of nature is generally a result of an inverse problem. On one hand, the tire may be represented through the sensory organs and the nervous system as well as the experiences of the developer's existing apparatus of the projection of reality. On the other hand, it may be represented by a physical law or a model that can be confirmed or is to be refuted with the help of suitable measurements. During reconstruction of a measuring signal and the identification of a black box that can be assumed to be linear and causal, the tire becomes a first type Volterra integral equation of the convolution type. But measurements of the initial values are always fuzzy, the errors grow and the system behavior can no longer be forecasted. Thus, we have to deal with a chaotic system. This chaos produces fractals in a natural way. These are self-similar geometric structures. This self-similarity is clearly visible in the design.
이 논문에서는 안전한 해양레저 행위를 지원하기 위한 두 가지 개인 휴대용 전자장치 개발 내용을 기술한다. 하나는 조난자를 신속히 민-관-군 동시 다발적으로 수색하기 위한 선박용 9GHz 대역의 일반 레이더 전파에 응답하는 레이더 응답장치이다. 다른 하나는 조난자의 위치를 추적하고 식별할 수 있는 900MHz 스펙트럼 확산 주파수 홉핑 방식의 송수신기와 GPS를 이용한 해상 무선식별장치 개념의 전자장치이다. 해양경찰 함정을 이용한 해상에서의 다양한 현장실험을 통하여 두 가지 장비의 성능을 확인하였다. 그리고 향후 상용화 방안에 대해서 검토하였다.
Stroke patients, etc. can't use their hands because of the paralysis of their fingers, and their fingers could be recovered by rehabilitating training. In order to judge the rehabilitating extent of their fingers, the patients should grasp a cylindrical object in hospital. At present, the used object in hospital is only a cylindrical object, and can't measure the force of fingers. Therefore, doctors judge the rehabilitating extent by touching and watching at their fingers. So, the four-finger force measuring system which can measure the force of their fingers should be developed. In this paper, four-finger force measuring system with four force sensors which can measure the grasping force is developed. The force sensors are designed and fabricated, and the force measuring device is designed and manufactured by using DSP(digital signal processing). Also, the grasping force test of men is performed by using the developed four-finger force measuring system. It was confirmed that the finger average force of right hand is about 214.6 N and that of left hand is about 212.8 N.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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