Common-mode noise (CMN) is an unresolved problem in wireless capsule endoscopy (WCE) systems. In a WCE system, CMN originates from various electric currents found within the human body or external interference sources and causes critical demodulation performance degradation. The differential operation, a typical method for the removal of CMN rejection, can remove CMN by subtracting two signals simultaneously received by two reception sensors attached to a human body. However, when there is impedance mismatching between the two reception sensors, the differential operation method cannot completely remove CMN. Therefore, to overcome this problem, we propose an enhanced CMN rejection method. The proposed method performs not only subtraction but also addition between two received signals. Then a CMN ratio can be estimated by sufficient accumulation of division operation outcomes between the subtraction and addition outputs during the guard period. Finally, we can reject the residual CMN by combining the subtraction and addition outputs.
The aim of this study is to design a electrogoniometer for the measurement of three dimensional human elbow joint rotations. Using this device and visual monitor, we measured the angle of elbow joint rotations during the goal-directed movements. And we extracted myoelectric signals(MES) to verify the inter-relationship of elbow joint activities and constructed a system for the analysis of the spectrum for MES. The data obtained from this system will be used for the controller signal of prosthetic arm.
We are exposed to the various external stimuli input from the environment, which cause emotional changes based on the characteristics of the stimuli. Unfortunately there are no quantitative results on relationship between human sensibility and the characteristics of physiological signals. The objective of this study was to quantify EEG signals evoked by auditory stimulation based on the assumption that the analysis of the variability on the characteristics of the EEG waveform may provide the significant information regarding changes in psychological states of the subject. The experiment was devised with seven experimental conditions, which are control and six different types of auditory stimulation. Six subjects were used to obtain EEGs while introducing auditory stimulation. Wavelet transformation was employed to analyze the EEG signals. The results showed that the reconstructed signals at the decomposition level revealed the different energy value on the EEG signal. Also, general patterns of EEG signals in rest state compare with negative and positive stimulus were found. This study could be extended to establish an algorithm which distinguishes psychophysiological states of the subjects exposed to the auditory stimulation.
Vibroarthrographic(VAG) signals, emitted by human knee joints, are non-stationary and multi-component in nature and time-frequency distributions(TFD) provide powerful means to analyze such signals. The objective of this paper is to classify VAG signals, generated during joint movement, into two groups(normal and patient group) using the characteristic parameters extracted by time-frequency transform, and to evaluate the classification accuracy. Noise within TFD was reduced by singular value decomposition and back-propagation neural network(BPNN) was used for classifying VAG signals. The characteristic parameters consist of the energy parameter, energy spread parameter, frequency parameter, frequency spread parameter by Wigner-Ville distribution and the amplitude of frequency distribution, the mean and the median frequency by fast Fourier transform. Totally 1408 segments(normal 1031, patient 377) were used for training and evaluating BPNN. As a result, the average value of the classification accuracy was 92.3(standard deviation ${\pm}0.9$)%. The proposed method was independent of clinical information, and showed good potential for non-invasive diagnosis and monitoring of joint disorders such as osteoarthritis and chondromalacia patella.
본 논문은 학습으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각을 기반으로 신체의 움직임에서 시각과 청각정보로의 변환 및 역변환 시스템을 구현하였다. 신체의 움직임은 웨어러블 암밴드인 Myo의 출력인 오일러 각을 사용하였고, 근감각 정보로서 롤(Roll), 피치(Pitch), 요(Yaw) 신호를 사용하였다. 또한, 시각과 청각 정보로서 미디(MIDI, Musical Instrument Digital Interface)신호와 HSI 컬러 모델을 사용하였다. 근감각 신호와 시 청각 신호 사이의 상호변환 방법은 일대일 대응 관계를 적용함으로써 직관적으로 쉽게 유추할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과에서 신체의 움직임 정보와 시 청각 정보의 상호변환이 가능함을 ROS(Root Operation System)와 3D 시뮬레이션 툴인 Gazebo를 사용하여 입력과 출력을 비교하였고 변환 오차가 작음을 확인하였다.
In our study, we tried to quantify Qi through establishing the interpretive method which would be used for inspecting the interrelationship between the Qi in Oriental Medicine and the physiological signals measured at the acupoint. We found out that some physiological signals measured at the acupoint of Meridian could be considered as a scientific Qi. Circulation rules of Qi probating the linkage between physiological signals and Qi are presented as promoting and counteracting rules of the Five Evolutive Phases within the traditional Oriental medicine literatures. We found that promoting and counteracting relations of the Five Evolutive Phases based on the New table about the rule of causing unbalance state(nTRCUS) can be widely used as a interpreting device for verifying the interrelation of human physiological signals and Qi. Standardizing the measured physiological signals into percentage could make relative comparison and judgement of the Five Evolutive Phases deviation possible. Though the physiological signals measured by instruments have different physical values, we could have the interpretation by the same promoting and counteracting rules of the Five Enolutive Phases. We measured EAV indices for 24 hours and discussed them in the view of Qi Circulation in Meridian.
We propose a face recognition and notification system that can transform visual face information into tactile signals in order to help visually impaired people. The proposed system consists of a glasses type camera, a mobile computer and an electronic cane. The glasses type camera captures the frontal view of the user, and sends this image to mobile computer. The mobile computer starts to search for human's face in the image when obstacles are detected by ultrasonic sensors. In a case that human's face is detected, the mobile computer identifies detected face. At this time, Adaboost and compressive sensing are used as a detector and a classifier, respectively. After the identification procedures of the detected face, the identified face information is sent to controller attached to a cane using a Bluetooth communication. The controller generates motor control signals using Pulse Width Modulation (PWM) according to the recognized face labels. The vibration motor generates vibration patterns to inform the visually impaired person of the face recognition result. The experimental results of face recognition and notification system show that proposed system is helpful for visually impaired people by providing person identification results in front of him/her.
본 연구에서는 전기 신호 경로로서의 인체 채널에 대해 임펄스 응답 신호를 이용한 분석 결과를 제시한다. 최근, 인체 통신(human body communications)은 착용형 또는 임플란트형 센서 디바이스 간의 통신 방법으로 인체 영역 통신망(wireless body area networks)을 구성하는 효과적인 접근방법으로 제시되고 있다. 인체 통신 시스템 설계에 중요한 지침인 인체 채널 특성 제공을 위해, 자체 제작한 채널 응답측정장치를 사용하고 용량성 커플링(capacitive coupling) 특성에 적합한 실험환경을 구축하여 측정을 수행하고 그 분석한 결과를 제시한다. 측정 신호에 대한 신호처리 과정으로 임펄스 응답을 효과적으로 추출하여, 0 MHz에서 100 MHz 사이의 주파수 분석을 통해 평균 경로 손실 약 46.8 dB를 제시하고 주파수별 경로 손실 특성을 확인할 수 있다. 또한, 본 연구는 인체 통신 시스템의 수신기 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio) 예측을 위한 수신기 필터의 커패시터와 저항값 변화에 따른 전체 측정 주파수와 기저 대역 신호의 검출 성능 결정에 영향을 주는 3 MHz 이하 대역에서의 상대적인 잡음 전력을 제시하였다.
This paper proposes an intelligent video surveillance system for human object tracking. The proposed system integrates the object extraction, human object recognition, face detection, and camera control. First, the object in the video signals is extracted using the background subtraction. Then, the object region is examined whether it is human or not. For this recognition, the region-based shape descriptor, angular radial transform (ART) in MPEG-7, is used to learn and train the shapes of human bodies. When it is decided that the object is human or something to be investigated, the face region is detected. Finally, the face or object region is tracked in the video, and the pan/tilt/zoom (PTZ) controllable camera tracks the moving object with the motion information of the object. This paper performs the simulation with the real CCTV cameras and their communication protocol. According to the experiments, the proposed system is able to track the moving object(human) automatically not only in the image domain but also in the real 3-D space. The proposed system reduces the human supervisors and improves the surveillance efficiency with the computer vision techniques.
The process of human information transmission system is one of the foundation characters of energy transmission system on human. If energy transmission has not happened on human that human cannot react anything about everything. Therefore, to know about the system of human information transmission is a study to get basic information to explain a lot of things for human. This study deals with human reaction speed according to display signals of each color, and the result will be analyzed to apply to the design switches for various machines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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