In the present study, we proposed a new subspace scanning algorithm to enhance the spatial resolution of electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography(MEG) source localization. Subspace scanning algorithms, represented by the multiple signal classification (MUSIC) algorithm and the first principal vector (FINE) algorithm, have been widely used to localize asynchronous multiple dipolar sources in human cerebral cortex. The conventional MUSIC algorithm used principal component analysis (PCA) to extract the noise vector subspace, thereby having difficulty in discriminating two or more closely-spaced cortical sources. The FINE algorithm addressed the problem by using only a part of the noise vector subspace, but there was no golden rule to determine the number of noise vectors. In the present work, we estimated a non-orthogonal signal vector set using independent component analysis (ICA) instead of using PCA and performed the source scanning process in the signal vector subspace, not in the noise vector subspace. Realistic 2D and 3D computer simulations, which compared the spatial resolutions of various algorithms under different noise levels, showed that the proposed ICA-MUSIC algorithm has the highest spatial resolution, suggesting that it can be a useful tool for practical EEG/MEG source localization.
The present study investigated the effect of music intervention on the anxiety of children and adolescents using meta-analysis, and the specific research purposes were as follows. The targets of the present study were previous studies analyzed the effect of music intervention on anxiety collected the final 28 theses for academic degrees and five scholarly journal articles were used in the analysis. To examine the publication bias of the studies used in the analysis, funnel plot and fail-safe N were verified, and found the publication bias was not significant enough to influence the present study. The homogeneity test showed that the effect size was heterogeneous, and accordingly, a random effect model analysis was carried out and the overall effect size was found to be -1.034. The analysis on the difference in the effect showed that the effect size varied according to subject classification and intervention location for categorical variables and size for continuous variables.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.15
no.1
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pp.37-43
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2015
We implemented a real-time radar system for an unmanned ground vehicle designed to run on unpaved or bumpy roads. The system must be able to detect slow targets in a cluttered environment and cover wide angular sections with high resolution at the same time. The system consists of array antennas, preprocessors for digital beam forming, and digital signal processors for the detection process which uses sawtooth waveforms and high-resolution estimation, and is called forward/backward spatial smoothing beamspace multiple signal classification (FBSS BS-MUSIC). We show that the sawtooth waveforms enhance the angular estimation capability of FBSS BS-MUSIC in addition to their well-known advantages of removing the ambiguity of targets and detecting slow targets with improved velocity resolution.
This study was conducted on 27 male students majoring in or preparing for popular music vocals to determine whether they were aware of their voice classification and vocal range. Additionally, differences in the fundamental frequency and average speaking fundamental frequency were compared among the voice classifications. Moreover, considering that they may differ in their ability to produce high frequencies depending on the vowel, differences in voice ranges among the cardinal vowels, /a/, /i/, and /u/, were examined, and differences in voice ranges between vowels were compared by voice classification. The results showed that more than half of the male students majoring in or preparing for popular music vocals were not accurately aware of their voice types. In addition, statistically significant differences were found in the maximum fundamental frequency and frequency range among vowels, indicating differences in the voice range that can be produced depending on the vowel type. In particular, the voice range decreased in the following order: /a/>/u/>/i/. This suggests that while the vowel /a/ is easier to articulate in the high register compared to other vowels, vowels /u/ and /i/ as high vowels involve narrowing of the oral cavity due to the raised position of the tongue, accompanied by raising of the larynx, resulting in a decrease in voice range and difficulty in vocalizing in the high register.
In this paper, we propose a computationally efficient direction of arrival (DoA) estimation algorithm based on propagator method with non-uniform array. While the co-prime array techniques can improve the resolution of DoA, they generally lead to high computational complexity as the length of the coarray aperture. To reduce the complexity we use the propagator method that does not require singular value decomposition (SVD). Through simulations, we compare MUSIC with uniform lineary array, propagator method with uniform linear array, MUSIC with co-prime array, and the proposed scheme and observe that the performance of the proposed scheme is significantly better than MUSIC or propagator method with uniform linear array while it is slightly worse than computationally much more expensive co-prime array MUSIC scheme.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.131-134
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1999
This paper considers the acoustical characteristics of the mechanical valve employed in the Korean type Artificial Heart. $Bj\"{o}rk-Shiley$ tilting disc valve was chosen for the study and acoustic measurements were performed for the artificial heart operated in a mock circulation system as well as implanted to an animal as a Bi Ventricular Assist Device (BVAD). In the mock system, three different conditions of the valve were examined which were normal, damaged (torn off), pseudothrombus attached. Microphone measurements for the BVAD were carried out at a regular time interval for 5 days after the implantation operation. Of the recorded acoustic emissions from the artificial heart, click sounds mainly originated from the valves were further analyzed using Multiple Signal Classification (MUSIC) for estimating their spectral properties. It was shown that the spectral peaks below 4 kHz and the optimal order number for MUSIC, equivalent to the number of the spectral component, might be the key parameters which were highly correlated to the physiological states of the valve like the mechanical damage of the valve or the formation of thrombus on the valves.
For western music there has been a volume of researches on music information analysis for automatic transcription or content-based music retrieval. But it is hard to find the similar research on Korean traditional music. In this paper we propose several algorithms to automatically analyze the structure of Korean traditional music 'Pansori'. The proposed algorithm automatically distinguishes between the 'sound' part and 'speech' part which are named 'sori' and 'aniri', respectively, using the ratio of phonetic and pause time intervals. For rhythm called 'jangdan' classification the algorithm makes the robust decision using the majority voting process based on template matching. Also an algorithm is suggested to detect the bar positions in the 'sori' part based on Kalman filter. Every proposed algorithm in the paper works so well enough for the sample music sources of 'Pansori' that the results may be used to automatically transcribe the 'Pansori'.
Purpose: This study compared the effect of music and noise blocking on the vital signs, postoperative pain, analgesic use, length of stay in the Post Anesthesia Care Unit (PACU) and satisfaction after a laparoscopic colectomy. Methods: This randomized controlled trial was performed in a 555-bed National Cancer Center, from February 13 through May 31, 2012. Subjects consisted of 69 patients who underwent a laparoscopic colectomy under general anesthesia, and were recruited by informed notices. The inclusion criteria were patients between the ages of 35-75, with an American Society Anesthesiologist physical classification I or II. The subjects were randomly allocated to three groups; music therapy group (MTG), noise blocking group (NBG) and control group (CG). Collected data were analyzed using Repeated measures ANOVA, one-way ANOVA and Kruskal-Wallis test through IBM SPSS (Version 19.0). Results: There were no significant differences in vital signs among the three groups. Postoperative pain in MTG (p<.05) and NBG (p<.05) was significantly decreased compared to CG. The amount of analgesics (p=.030) and length of stay at PACU (p=.021) in MTG was significantly decreased compared to NBG or CG; satisfaction in MTG and NBG was significantly higher compared to CG. Conclusion: Music seems to reduce postoperative pain, the amount of analgesics, and the length of stay at PACU. Therefore, music therapy is considered to be included in nursing intervention for postoperative patients at PACU.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.21
no.3
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pp.109-122
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2010
This study is to suggest some ideas for improvements of classification and expansion of the arts in the KDC. In order to this study, analysed changes of terminology, auxiliary tables and notes, and expansion of classification number of the arts from 1st edition to 5th edition of the KDC. The arts of KDC did not changed from 1st to 3rd edition and changed in the 4th edition and 5th edition, and errors and problems of previous edition were not improved, and Classification number and expansion of KDC found out poor rather than different classification schedule because had a lot of Including notes. The result of analysis proposed to improved method to solve the problems.
Classification method used in this paper is applied for the first time to Korean traditional music. Among the frequency distribution vectors, average peak value is suggested and proved effective comparing to previous classification success rate. Mean, variance, spectral centroid, average peak value and ZCR are used to classify Korean traditional musical instruments. To achieve Korean traditional instruments automatic classification, Spectral analysis is used. For the spectral domain, Various functions are introduced to extract features from the data files. k-NN classification algorithm is applied to experiments. Taegum, gayagum and violin are classified in accuracy of 94.44% which is higher than previous success rate 87%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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