For the design of human-centered systems in which a human and machine such as a robot form a human-in system, human-friendly interaction/interface is essential. Human-friendly interaction is possible when the system is capable of recognizing human biosigns such as5 EMG Signal, hand gesture and facial expressions so the some humanintention and/or emotion can be inferred and is used as a proper feedback signal. In the talk, we report our experiences of applying the Soft computing techniques including Fuzzy, ANN, GA and rho rough set theory for efficiently recognizing various biosigns and for effective inference. More specifically, we first observe characteristics of various forms of biosigns and propose a new way of extracting feature set for such signals. Then we show a standardized procedure of getting an inferred intention or emotion from the signals. Finally, we present examples of application for our model of rehabilitation robot named.
Objectives: The purpose of this study was to analyze the relationship between Yin-deficiency questionnaire score and various biofunctional signals in women. Methods: A retrospective chart review was performed on charts of 195 patients who visited Gangdong Kyung Hee Hospital between April 1st and September 30th, 2011. The subjects were categorized into two groups, a low Yin-deficiency group (n=118) and a high Yin-deficiency group (n=77). The authors analyzed the correlation between Yin-deficiency questionnaire score and biofunctional signals by Pearson's correlation coefficient test and the difference in biofunctional signals between the two groups by independent samples t-test using SPSS for windows. Results: 1. Negative correlations were observed between the temperature difference of back-humerus, standard deviation of all R-R intervals (SDNN), total power (TP), low frequency (LF), high frequency (HF) on heart rate variability parameters, and Yin-deficiency questionnaire score. A positive correlation was observed between the temperature difference of knee-humerus and Yin-deficiency questionnaire score. 2. The temperature difference of back-humerus in the high Yin-deficiency group was significantly higher than that in the low Yin-deficiency group. The temperature difference of knee-humerus, height, waist-hip ratio, SDNN, TP, LF, and HF of the high Yin-deficiency group were significantly lower than those of the low Yin-deficiency group. Conclusions: The results of this study suggest that the comprehensive diagnosis of Yin-deficiency and biofunctional signals is useful.
A Bridge Navigational Watch Alarm System (hereafter 'BNWAS') is to monitor and detect if an officer of watch(hereafter 'OOW') keeps a sharp lookout on the bridge. The careless lookout of an OOW could lead to marine accidents. For this reason on June 5th, 2009, IMO decided that a ship is equipped with a BNWAS. However, an existing BNWAS gives the OOW a lot of inconvenience and stress in its operation. It requires that the OOW should press reset buttons to confirm their alert watch on the bridge at every three to twelve minute. Many OOWs have complained that at some circumstances they cannot focus on their bridge activities including watch-keeping due to a lots of resetting inputs of BNWAS. Accordingly, IMO has allowed the use of a motion sensor as a resetting device. The motion sensor detects the movements of human body on the bridge and subsequently sends reset signals directly to BNWAS automatically. As a result, OOWs can work uninterrupted. However, some of classification societies and flag authorities have a slightly different stance on the use of motion sensor as a resetting method for BNWAS. The reason is that the motion sensor may trigger false reset signals caused by the motion of objects on the bridge, especially a slight movement such as toss and turn of human body which can extend the period of careless watch. As a basic study to minimize the false reset signals, this paper proposes a simple configuration of BNWAS, which consists of only three motion sensors associated with 'AND' and 'OR' logic gates. Additionally, several considerations are also proposed for the implementation of motion sensors. This study found that the proposed configuration which consists of three motion sensors is better than an existing one by reducing false reset signals caused by a slight movement of human body in one's sleep. The proposed configuration in this paper filters false reset signals and is simple to be implemented on existing vessels. In addition, it can be easily installed just by a basic electrical knowledge.
차세대 IT융합 응용기술을 이용하여 감성상태를 생체 신호로부터 추출하려는 많은 연구가 진행되고 있으며, 감성이 인간의 감각기능을 통해 생리적인 상태에 영향을 미친다는 사실이 알려지고 있다. 본 논문에서는 생체신호를 이용하여 감성조명을 제어하는 알고리즘을 제안하였다. 감성조명을 위하여 사용된 LED조명은 친환경적이며 고효율 및 긴 수명을 가지고 있다. 특히, LED 조명은 단일 조명구로도 다양한 색표현이 가능한 장점을 가지고 있다. 그리고 인간의 감성을 보다 정확하게 판별하기 위한 생체신호로 뇌파를 사용하였고, 뇌파측정 장비를 사용하여 수집된 뇌파를 분석해 감성을 판단하였다.
인간은 집중할 때 유발되는 특정한 뇌파가 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 인간의 집중과 관련된 뇌파를 분석하는 것을 목표로 하여, 집중을 유발할 수 있는 도구로 시각자극을 설정하였다. 즉 시각자극으로 구성된 과제를 제시하여 피험자가 집중할 수 있도록 하였다. 피험자로부터 유발되는 뇌파는 전극의 위치에 따른 채널별로 계측하였고, 계측한 뇌파는 주파수대역별로 나누어 분석하였다. 그 중에서도 특히 SMR, Mid-beta, Theta파에 해당되는 주파수대역의 파워 스펙트럼으로 분석하였고, 그 특성을 분석한 결과를 제시하였다.
In the literature, various stochastic anomaly detection methods, such as limit checking and PCA-based approaches, have been applied to weld defect detection. However, it is still a challenge to identify meaningful defect patterns from very limited sensor signals of laser welding, characterized by intermittent, discontinuous, very short, and non-stationary random signals. In order to effectively analyze the physical characteristics of laser weld signals: plasma intensity, weld pool temperature, and back reflection, we first transform the raw data of laser weld signals into the form of event logs. This is done by multidimensional discretization and event-codification, after which the event logs are decoded to extract weld defect patterns by $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier. The performance of the proposed method is examined in comparison with the commercial solution of PRECITEC's LWM$^{TM}$ and the most recent PCA-based detection method. The results show higher performance of the proposed method in terms of sensitivity (1.00) and specificity (0.98).
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.796-801
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1994
Measuring noise, sound quality or acoustical comfort presents a difficult task for the acoustic engineer. Sound and noise are ultimately jugded by human beings acting as analysers. Regulations for determining noise levels are based on A-weighted SPL measurement performed with only one microphone. This method of measurement is usually specified when determining whether the ear can be physically damaged. Such a simple measurement procedure is not able to determine annoyance of sound events or sound quality in general. For some years investigations with binaural measurement analysis technique have shown new possibilities for the objective determination of sound quality. By using Artificial Head technology /1/, /2/ in conjunction with psychoacoustic evaluation algorithms - and taking into account binaural signal processing of human hearing, considerable progress regarding the analysis of sounds has been made. Because sound events often arise in a complex way, direct conclusions about components subjectively judged to be annoying with regard to their causes and transmission paths, can be drawn in a limited way only. A new procedure, complementing binaural measurement technology combined with mulit-channel measuements of acceleration sensor signals has been developed. This involves correlating signals influencing sound quality, analyzed by means of human hearing, with signals form different acceleration sensors fixed at different positions of the sound source. Now it is possible to recognize the source and the transmission way of those signals which have an influence on the annoyance of sound.
Park, Soonchan;Jang, Joon;Oh, Jang-Hoon;Ryu, Chang-Woo;Jahng, Geon-Ho
한국의학물리학회지:의학물리
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제30권4호
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pp.139-149
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2019
Purpose: With neurodegeneration, the signal intensity of the cerebrospinal fluid (CSF) in the brain increases. The objective of this study was to evaluate chemical exchange saturation transfer (CEST) signals with and without the contribution of CSF signals in elderly human brains using two different 3T magnetic resonance imaging (MRI) sequences Methods: Full CEST signals were acquired in ten subjects (Group I) with a three-dimensional (3D)-segmented gradient-echo echo-planar imaging (EPI) sequence and in ten other subjects (Group II) with a 3D gradient and spin-echo (GRASE) sequence using two different 3T MRI systems. The segmented tissue compartments of gray and white matter were used to mask the CSF signals in the full CEST images. Two sets of magnetization transfer ratio asymmetry (MTRasym) maps were obtained for each offset frequency in each subject with and without masking the CSF signals (masked and unmasked conditions, respectively) and later compared using paired t-tests. Results: The region-of-interest (ROI)-based analyses showed that the MTRasym values for both the 3D-segmented gradient-echo EPI and 3D GRASE sequences were altered under the masked condition compared with the unmasked condition at several ROIs and offset frequencies. Conclusions: Depending on the imaging sequence, the MTRasym values can be overestimated for some areas of the elderly human brain when CSF signals are unmasked. Therefore, it is necessary to develop a method to minimize this overestimation in the case of elderly patients.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권1호
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pp.42-49
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2018
In this study, we tried to reveal the state of stillness of Cho Ji-Hoon's poem "Silent Night 1" as a healing modifier. The language of poem is synaptically linked to the calmness emotion of the human body, seeking a principle that leads to a state of healing. Therefore, this study was carried out for the purpose of applying the principle to literary therapy program. The silent signal embedded in the poem is encoded into the signals of the sound as it is synapsed to the human body. Encoding of auditory nerves by poem lines is like a Morse code that word and word leave in the human body. The action potential of the auditory nerve is further activated by the potential difference between the word and the word represented by the neural network, such as a Morse code, which is accessed to the human body by such a path. There is worked as amplified potential difference between the words perceived by a sound which is synapsed to the human body and by a silence which is synapsed to the human body. The phenomenon of the words approaching the human body and setting the absence of sound and amplifying the sound is because the words amplifies the Morse codes in the human neural network. At this time, the signals overlap each other. Thereby this poem is increasing the amplitude of the sound. This overlapping of auditory signals appears and amplifies the catharsis. If this Cho Ji-Hoon Poem's principle is applied to literary therapy program in the future, more effective treatment will be done.
Objective: The aim of this study is to compare results of emotion recognition by several algorithms which classify three different emotional states(happiness, neutral, and surprise) using physiological features. Background: Recent emotion recognition studies have tried to detect human emotion by using physiological signals. It is important for emotion recognition to apply on human-computer interaction system for emotion detection. Method: 217 students participated in this experiment. While three kinds of emotional stimuli were presented to participants, ANS responses(EDA, SKT, ECG, RESP, and PPG) as physiological signals were measured in twice first one for 60 seconds as the baseline and 60 to 90 seconds during emotional states. The obtained signals from the session of the baseline and of the emotional states were equally analyzed for 30 seconds. Participants rated their own feelings to emotional stimuli on emotional assessment scale after presentation of emotional stimuli. The emotion classification was analyzed by Linear Discriminant Analysis(LDA, SPSS 15.0), Support Vector Machine (SVM), and Multilayer perceptron(MLP) using difference value which subtracts baseline from emotional state. Results: The emotional stimuli had 96% validity and 5.8 point efficiency on average. There were significant differences of ANS responses among three emotions by statistical analysis. The result of LDA showed that an accuracy of classification in three different emotions was 83.4%. And an accuracy of three emotions classification by SVM was 75.5% and 55.6% by MLP. Conclusion: This study confirmed that the three emotions can be better classified by LDA using various physiological features than SVM and MLP. Further study may need to get this result to get more stability and reliability, as comparing with the accuracy of emotions classification by using other algorithms. Application: This could help get better chances to recognize various human emotions by using physiological signals as well as be applied on human-computer interaction system for recognizing human emotions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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