• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.27-36
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• 2019

본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.

• Progress in Superconductivity
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• 제7권1호
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• pp.28-35
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• 2005

We propose a method to measure atrial arrhythmias (AA) such as atrial fibrillation (Afb) and atrial flutter (Afl) with a SQUID magnetocardiograph (MCG) system. To detect AA is one of challenging topics in MCG. As the AA generally have irregular rhythm and atrio-ventricular conduction, the MCG signal cannot be improved by QRS averaging; therefore a SQUID MCG system having a high SNR is required to measure informative atrial excitation with a single scan. In the case of Afb, diminished f waves are much smaller than normal P waves because the sources are usually located on the posterior wall of the heart. In this study, we utilize an MCG system measuring tangential field components, which is known to be more sensitive to a deeper current source. The average noise spectral density of the whole system in a magnetic shielded room was $10\;fT/{\surd}Hz(a)\;1\;Hz\;and\;5\;fT/{\surd}Hz\;(a)\;100\;Hz$. We measured the MCG signals of patients with chronic Afb and Afl. Before the AA measurement, the comparison between the measurements in supine and prone positions for P waves has been conducted and the experiment gave a result that the supine position is more suitable to measure the atrial excitation. Therefore, the AA was measured in subject's supine position. Clinical potential of AA measurement in MCG is to find an aspect of a reentry circuit and to localize the abnormal stimulation noninvasively. To give useful information about the abnormal excitation, we have developed a method, separative synthetic aperture magnetometry (sSAM). The basic idea of sSAM is to visualize current source distribution corresponding to the atrial excitation, which are separated from the ventricular excitation and the Gaussian sensor noises. By using sSAM, we localized the source of an Afl successfully.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.169-179
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• 2016

오늘날 UHDTV (Ultra-High-Definition TV) 시대에 사용될 멀티미디어 부호화기로 MPEG-H에 대한 표준화가 진행되고 있다. 향후 방송용 오디오 콘텐츠는 채널 기반 오디오 콘텐츠에서 진화하여 객체 기반 오디오 콘텐츠까지도 포함하게 될 예정이다. 이에 따라, 채널 기반 오디오 콘텐츠의 객체 기반 오디오 콘텐츠로의 유기적인 변환이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 유기적인 변환을 실현 가능하게 할 수 있는 비균등 선형 마이크로폰 어레이 기반의 음원분리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 어레이 배치에 따라 채널간의 시간차를 분석하고, 분석된 시간차에 따라 주파수별로 특정 방위각에 위치한 입력 오디오 신호의 spectral magnitude를 예측한다. 이후, azimuth와 width 파라메타를 조정함으로써 객체 오디오 생성을 위한 음원을 분리한다. 제안된 음원분리 기법의 성능을 평가하기 위하여 객관적 음원분리 지표 및 분리정확도를 측정하였고, 최소 분산 무손실 응답 빔형성기와 독립 성분 분석 기법 등 기존 음원분리 기법과의 그 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안된 기법이 기존 음원분리 기법들에 비하여 우수한 음원분리 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.