• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권4호
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• pp.436-442
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• 2016

An electroencephalogram (EEG)-connectome processor to monitor and diagnose mental health is proposed. From 19-channel EEG signals, the proposed processor determines whether the mental state is healthy or unhealthy by extracting significant features from EEG signals and classifying them. Connectome approach is adopted for the best diagnosis accuracy, and synchronization likelihood (SL) is chosen as the connectome feature. Before computing SL, reconstruction optimizer (ReOpt) block compensates some parameters, resulting in improved accuracy. During SL calculation, a sparse matrix inscription (SMI) scheme is proposed to reduce the memory size to 1/24. From the calculated SL information, a small world feature extractor (SWFE) reduces the memory size to 1/29. Finally, using SLs or small word features, radial basis function (RBF) kernel-based support vector machine (SVM) diagnoses user's mental health condition. For RBF kernels, look-up-tables (LUTs) are used to replace the floating-point operations, decreasing the required operation by 54%. Consequently, The EEG-connectome processor improves the diagnosis accuracy from 89% to 95% in Alzheimer's disease case. The proposed processor occupies $3.8mm^2$ and consumes 1.71 mW with $0.18{\mu}m$ CMOS technology.

• Journal of Power Electronics
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• 제16권3호
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• pp.1097-1109
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• 2016

Fault detection and isolation are related to system monitoring, identifying when a fault has occurred, and determining the type of fault and its location. Fault detection is utilized to determine whether a problem has occurred within a certain channel or area of operation. Fault detection and diagnosis have become increasingly important for many technical processes in the development of safe and efficient advanced systems for supervision. This paper presents an integrated technique for fault diagnosis and classification for open- and short-circuit faults in three-phase inverter circuits. Discrete wavelet transform and principal component analysis are utilized to detect the discontinuity in currents caused by a fault. The features of fault diagnosis are then extracted. A fault dictionary is used to acquire details about transistor faults and the corresponding fault identification. Fault classification is performed with a fuzzy logic system and relevance vector machine (RVM). The proposed model is incorporated with a set of optimization techniques, namely, evolutionary particle swarm optimization (EPSO) and cuckoo search optimization (CSO), to improve fault detection. The combination of optimization techniques with classification techniques is analyzed. Experimental results confirm that the combination of CSO with RVM yields better results than the combinations of CSO with fuzzy logic system, EPSO with RVM, and EPSO with fuzzy logic system.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.126-127
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• 2013

In industry, Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system plays critical role to ensure production is monitored and controlled rigorously and in timely manner. Having a cost saving yet still effective SCADA system would be much desired by Industry. SCADA itself is a field with constant development and research like how this paper investigates on creating an extremely low cost device, which can be adapted to many different SCADA applications through some very basic programming when combined with relevant peripherals. Much of the process in some expensive SCADA application based on smartphone application is due to specialized communication infrastructure. This paper addresses the needs by developing low cost and integrated wireless SCADA system. The system features capability on accessing the performance of remotely situated device parameter, such as temperature, control analog or digital input output on real time basis. We use existing mobile network capability through Bluetooth communication channel.

• 전기전자학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.281-287
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• 2003

본 연구에서는 전파관리시스템(RFMS)의 효율적 운용을 위하여 전파전파 분석 기능 개선 방안을 도출하였다. 즉, ITU-R에서 권고하는 파라미터별 전파전파 알고리즘, 간섭분석 알고리즘 및 공유기준들에 대한 체계적인 분석을 수행한 후, 사용자가 원하는 환경 및 조건에 적합한 전파간섭 분석 알고리즘과 보호기준을 자동으로 선택해 낼 수 있는 모델 선정 기준안을 도출하였다. 이 결과를 이용하여 RFMS에서 최적의 전파 간섭 분석 알고리즘을 자동 선택하여 효율적으로 분석을 수행하도록 해주는 프로그램 및 그 활용 예를 제시하였다.

• 한국광학회지
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• 제16권4호
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• pp.366-375
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• 2005

Ti 확산 리튬나오베이트 채널 광도파로의 z-축 분극을 주기적으로 $180^{\circ}$ 위상 변화시키는 Ti:PPLN 제작 공정을 검토하고, 개선하였다. 분극반전 공정에 적합한 지그와 Labview 프로그램을 이용하여 전하량 제어시스템을 고안하였다. 분극반전에 필요한 전하량으로부터 분극에 적절한 고전압 펄스와 duty-cycle을 조절하였으며, 분극에 필요한 임계 전압 보다 작은 전압을 인가한 상태에서 누설전류의 변화를 관찰하여 절연파괴 현상을 또한 최소화하였다.

• 대한불안의학회지
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• 제6권1호
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• pp.31-36
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• 2010

Objective : Mismatch negativity (MMN) provides an electrophysiological index of an involuntary attention switching process. This study investigated MMN anomalies and their relationship to clinical variables in patients with obsessive-compulsive disorder (OCD). Methods : Study participants were 29 OCD patients and 24 normal controls. We used a 128-channel EEG to measure MMN during a passive oddball paradigm. Then we assessed the correlations between MMN amplitudes and clinical measures. Results : The OCD patients exhibited significantly greater MMN amplitude compared to the controls. Also, the right frontal lobe MMN amplitudes correlated significantly to the OCD patients' Yale-Brown Obsessive Compulsive Scale total scores (r=-0.520, p=0.005). Conclusion : These results suggest that MMN anomalies in OCD patients reflect a monitoring circuit dysfunction, raising the possibility that the OCD's pathophysiology includes glutamatergic dysfunction.

• 한국광학회지
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• 제12권2호
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• pp.129-134
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• 2001

본 논문에서는 일반적인 OTDR 기술로 WDM 전송시스템의 감시를 수행하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 감시 방법은 전송로에 포함된 EDFA의 구조를 광회전기(optical circulator)와 FBG(Fiber Bragg Grating)를 이용하여 OTDR 광펄스의 파장에서만 양방향 전송이 가능하도록 변경하고, 전송 신호의 역방향으로 OTDR 광펄스를 삽입함으로써 EDFA의 교차이득변조에 의한 신호왜곡을 분산시켜 신호전송과 전송로 감시를 동시에 수행하는 것이다. 이 감시 방법의 타당성을 검증하기 위해 제안된 구조로 변경된 EDFA가 포함된 320km 길이의 8 채널 WDM 광전송 시스템을 구축하고 신호전송과 동시에 전송로 감시를 수행한 결과를 보였으며, 이때 전송로 감시로 인한 전송 신호 채널의 power penalty를 BERT로 측정하여 그 값이 0.3dB이하로 매우 작음을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.657-662
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• 2019

웨어러블 센서, 심전도조정기의 전력 소비는 네트워크 수명을 늘리기 위해 매우 낮아야 하며 WBAN노드에서 처리하는 데이터의 에러교정 및 인증등의 예상되는 서비스품질 제어는 중요하다. 따라서 서비스품질제어는 건강모니터링규정에서 WBAN을 구현하는 데 있어 가장 긴급한 관심사이다. 최적의 QoS제어를 위해 에너지 효율을 고려한 에러교정기법과 IEEE 802.15.6과 성능을 에너지효율 및 평균전송갯수면에서 비교평가 한다. 제안된 에러교정기법의 성능은 채널 추정을 이용하여 부호화율을 적절히 조절함으로써 에너지 효율 및 전송율이 향상됨을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.589-589
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• 2016

최근 도시화 및 기후변화에 의한 홍수피해의 증가로 인하여 이에 대응하는 방안으로 저영향 개발(LID) 요소기술에 관하여 다양하게 개발이 되고 있다. 하지만 이러한 요소기술에 대한 효율을 검증할 수 있는 표준화된 검증방법 및 기기는 부재한 실정이다. 본 연구에서는 LID 기법 및 개수로에서의 수리학적 실험 및 관측이 가능한 스마트 적응형-다목적 광폭 개수로 실험 장치를 개발하였다. 다목적 개수로를 이용한 실험으로는 수문학적 측면에서 첨두 유출량, 침투량, 지체 및 저류 효과, 차단, 유출빈도 등을 확인할 수 있으며 토질학적 측면에서는 비탈면 침식, 토양침식, 사면 안정 등을 실험할 수 있다. 또한 환경적 측면에서는 오염 부하량, 토양 유실량, 토사유출, 유사 이동, 비점오염원 등을 실험 할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권9호
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• pp.4408-4428
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• 2019

Due to the rapid advancement in smart phones, numerous new specifications are developed for variety of applications ranging from health monitoring to navigations and tracking. The word indoor navigation means location identification, however, where GPS signals are not available, accurate indoor localization is a challenging task due to variation in the received signals which directly affect distance estimation process. This paper proposes a hybrid approach which integrates fingerprinting based K-Nearest Neighbors (K-NN) and lateration based MinMax position estimation technique. The novel idea behind this hybrid approach is to use Euclidian distance formulation for distance estimates instead of indoor radio channel modeling which is used to convert the received signal to distance estimates. Due to unpredictable behavior of the received signal, modeling indoor environment for distance estimates is a challenging task which ultimately results in distance estimation error and hence affects position estimation process. Our proposed idea is indoor position estimation technique using Bluetooth enabled smart phones which is independent of the radio channels. Experimental results conclude that, our proposed hybrid approach performs better in terms of mean error compared to Trilateration, MinMax, K-NN, and existing Hybrid approach.