• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권2호
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• pp.125-138
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• 2023

The development of AI systems for radiation therapy is important to improve the accuracy, effectiveness, and safety of cancer treatment. The current system has the disadvantage of monitoring patients using CCTV, which can cause errors and mistakes in the treatment process, which can lead to misalignment of radiation. Developed the PMRP system, an AI automation system that uses depth cameras to measure patient's fine movements, segment patient's body into parts, align Z values of depth cameras with Z values, and transmit measured feedback to positioning devices in real time, monitoring errors and treatments. The need for such a system began because the CCTV visual monitoring system could not detect fine movements, Z-direction movements, and body part movements, hindering improvement of radiation therapy performance and increasing the risk of side effects in normal tissues. This study could provide the development of a field of radiotherapy that lags in many parts of the world, along with the economic and social importance of developing an independent platform for radiotherapy devices. This study verified its effectiveness and efficiency with data through phantom experiments, and future studies aim to help improve treatment performance by improving the posture correction mechanism and correcting left and right up and down movements in real time.

• Smart Structures and Systems
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• 제19권6호
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• pp.679-694
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• 2017

The complexity, enlargement and irregularity of structures and multi-directional dynamic loads acting on the structures can lead to unexpected structural behavior, such as torsion. Continuous torsion of the structure causes unexpected changes in the structure's stress distribution, reduces the performance of the structural members, and shortens the structure's lifespan. Therefore, a method of monitoring the torsional behavior is required to ensure structural safety. Structural torsion typically occurs accompanied by displacement, but no model has yet been developed to measure this type of structural response. This research proposes a model for measuring dynamic torsional response of structure accompanied by displacement and for identifying the torsional modal parameter using vision-based displacement measurement equipment, a motion capture system (MCS). In the present model, dynamic torsional responses including pure rotation and translation displacements are measured and used to calculate the torsional angle and displacements. To apply the proposed model, vibration tests for a shear-type structure were performed. The torsional responses were obtained from measured dynamic displacements. The torsional angle and displacements obtained by the proposed model using MCS were compared with the torsional response measured using laser displacement sensors (LDSs), which have been widely used for displacement measurement. In addition, torsional modal parameters were obtained using the dynamic torsional angle and displacements obtained from the tests.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.1-5
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• 2007

본 논문에서는 24시간 감시가 필요한 코마 환자나 움직이기 힘든 중환자들에게 사용될 수 있는 움직임 검출과 음향 감지를 이용한 무인 환자감시시스템을 구현하였다. 이 시스템의 구성은 노트북, 아날로그 CCTV 카메라(또는 PC 카메라), A/D 컨버터, 마이크로폰 그리고 감시 프로그램으로 구성되었다. 감시 프로그램은 프레임 차이법과 음향 레벨측정을 기본으로 사용하며, 움직임이 검출될 때의 자료수집과 저장과 같은 기능을 가진다. 모든 시스템은 코마 상태의 환자를 가정한 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 무인 환자감시 시스템은 응급 상황과 코마 환자의 관리에서 효율적으로 사용될 수 있을 것이라 예상된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제2권2호
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• pp.1-6
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• 2014

In this paper, we propose an intelligent streetlight system that has a complex sensor module of temperature, humidity, luminance and motion detection and controlled by the fuzzy logic based central monitoring system in order to get flexible and precise manipulation of the streetlight system in USN environment. The proposed streetlight system provides low power consumption and high efficiency by using sensed data from the complex sensor module, which were collected, processed, and analyzed by the fuzzy logic based central monitoring system. The performance of the proposed streetlight system is to be evaluated by a simulation study in terms of power savings and safety at the fields constructed as a test-bed under several suggested scenarios. Finally, we know that the proposed intelligent streetlight system can maximize the energy savings efficiently with the fuzzy logic based central monitoring system and selective remote dimming control by connecting it to the wireless ubiquitous sensor network (USN) using a Zigbee module.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.104-111
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• 2008

심전도(electrocardiogram, ECG)는 심장의 수축과 이완에 따라 체표면에서 측정 가능한 생체전기신호이며, 환자의 심장 상태와 일반적인 건강 정보를 제공하므로 건강모니터링을 위한 중요한 지표로서 인식된다. 심전도신호에는 전원잡음, 근잡음 등과 같은 고주파잡음과 동잡음과 같은 저주파 잡음이 포함되는 경우가 많다. 하지만 심전도로부터 잡음을 제거하는 것은 쉽지 않으며, 필터링 결과는 심전도신호의 외곡을 초래할 수도 있다. 본 연구에서는 일상생활 중 건강모니터링용으로 사용하기 위해 동잡음에 강인한 소형의 저전력 심전도측정 시스템을 구현하였다. 심전도 모니터링 시스템은 심전도 증폭기, 마이크로프로세서, 블루투스모듈, 모니터링 프로그램등으로 구성하였다. 심전도증폭기는 저전력 계측용 증폭기를 이용하여 설계 및 구현하였으며, 증폭기로부터 데이터를 수집하여 신호처리하고 무선전송하기 위해 마이크로프로세서를 사용하였다. 그리고 마이크로프로세서로부터 PC로 데이터를 전송하기 위해 블루투스 모듈을 사용하였다. 구현된 시스템의 성능 평가를 위하여 적응필터 성능평가 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 동잡음 환경에서 신호측정 및 잡음제거 실험을 수행하여 잡음제거 특성을 평가하였다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제9권4호
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• pp.359-371
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• 2022

Bridges are critical to the civil engineering infrastructure network as they facilitate movement of people, the transportation of goods and services. Given the aging of bridge infrastructure, federal officials mandate visual inspections biennially to identify necessary repair actions which are time, cost, and labor-intensive. Additionally, the expansion joints of bridges are rarely monitored due to cost. However, expansion joints are critical as they absorb movement from thermal effects, loadings strains, impact, abutment settlement, and vehicle motion movement. Thus, the need to monitor bridge expansion joints efficiently, at a low cost, and wirelessly is desired. This paper addresses bridge joint monitoring needs to develop a cost-effective, real-time wireless system that can be validated in a full-scale bridge structure. To this end, a wireless expansion joint monitoring was developed using commercial-off-the-shelf (COTS) sensors. An in-service bridge was selected as a testbed to validate the performance of the developed system compared with traditional displacement sensor, LVDT, temperature and humidity sensors. The short-term monitoring campaign with the wireless sensor system with the internet protocol version 6 over the time slotted channel hopping mode of IEEE 802.15.4e (6TiSCH) network showed reliable results, providing high potential of the developed system for effective joint monitoring at a low cost.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권4C호
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• pp.401-410
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• 2007

본 논문에서는 비젼 카메라와 다중 객체 추적 방법을 이용한 실시간 수질 감시 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 센서 방식의 감시 시스템과 달리 비젼 카메라를 이용해 객체를 개별적으로 분석한다. 비젼 카메라를 이용한 시스템은 영상에서 개별 객체를 분리해 내는 방법과, 연속하는 두 프레임간의 상관관계에 의해서 다수의 객체를 추적하는 방법으로 구성된다. 실시간 처리를 위해 비모수 예측을 사용하여 배경 영상을 생성하고 이를 이용해 객체를 추출한다. 비모수 예측을 이용하면 연산량을 줄이는 동시에 비교적 정확하게 객체를 추출 할 수 있다. 다중 객체 추적 방법은 개별 객체가 움직이는 방향, 속도 및 가속도를 이용해 다음 움직임을 예측하고 이를 기반으로 추적을 수행하였다. 또한 추적 성공률을 향상시키기 위해 예외처리 알고리즘을 적용하였다. 다양한 환경에서 실험한 결과 제안한 시스템은 처리 시간이 짧고 정확하게 다중 객체를 추적할 수 있어 실시간 수질 감시 시스템에 사용이 가능함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.17-21
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• 1989

6-DOE simulator system is designed to real-time processing for motion control, data acquisition, image generation and image processing etc.. In this paper, we introduce hardware and software design technologies for distributed processing, event-trapping, system monitoring and time scheduling procedure in 6-DOF simulator system design.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권3호
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• pp.353-358
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• 1995

현재 환자의 호흡 감시를 위해 사용되고 있는 임피던스 호흡측정법(impedance pneumography)은 측정법이 간편하며 비관혈적이라는 장점등이 있으나, motion artifact에 민감하고 장애 무호흡(obstructive apnea)을 감지하는데 둔감하다는 단점이 있다. 본 연구에서 개발된 3채널 RIP(respiratory inductive plethysmograghy)는 흉부나 복주에 인덕턴스 밴드를 부착하여 호흡에 의한 단면적의 변화를 인덕턴스의 변화로 호흡을 감지하는 방법으로서 임피던스 호흡측정법에 비해 각종 motion artifact에 덜 민감하며 장애 무호흡 감자에는 민감함을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지
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• 제39권5호
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• pp.519-526
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• 1990

In this paper we propose the resolved motion controller using a neural network for a robot manipulator. Neural identifier designed by a neural network is trained by using a feedback force as an error signal. The identifier approximates the output of a unknown nonlinear system by monitoring both the input and the output of this system. If the neural network is sufficiently trained well, it does not require either strict modelling of the manipulator or precise parameter estimation. The effectiveness of the proposed controller is demonstrated by computer simulation using a two-link planar robot.