Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.29
no.5
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pp.284-288
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2016
Among the various physiological information that could be obtained from human body, heartbeat rate is a commonly used vital sign in the clinical milieu. Photoplethysography (PPG) sensor is incorporated into many wearable healthcare devices because of its advantages such as simplicity of hardware structure and low-cost. However, healthcare device employing PPG sensor has been issued in susceptibility of light and motion artifact. In this paper, to develop the real-time heart rate measurement device that is less sensitive to the external noises, we have fabricated an ultra-small wireless LC resonant pressure sensor by MEMS process. After performance evaluation in linearity and repeatability of the MEMS pressure sensor, heartbeat waveform and rate on radial artery were obtained by using resonant frequency-pressure conversion method. The measured data using the proposed heartbeat rate measurement system was validated by comparing it with the data of an commercialized heart rate measurement device. Result of the proposed device was agreed well to that of the commercialized device. The obtained real time heartbeat wave and rate were displayed on personal mobile system by bluetooth communication.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.17
no.1
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pp.106-112
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2008
In this paper, It does the profile measurement of the cam of diesel engine SOHC of the actual object. It uses the measurement of run-out method. This method is that the surface of the object is measured by the sensor when the object rotate, and calculated and displayed by the computer the signal which acquired by sensor. When we acquire the signals, we have two error because of motion and contacting between cam and probe. In this paper, we compensate the motion error while simply liner equation. And we have a solution that we change the figure of probe when we have a contacting error. We compared the data measuring on developed automatic cam profile measuring system with the data measured on CMM.
Recently, as the sleep disorder problem of modern people deepens, the interest towards quality of sleep is increasing. To increase the quality of modern people's sleep. This paper has suggested an LED lighting control system according to the sleep stage using PPG sensors of wearable devices. The pulse of the wrist radial artery was measured using a wearable device mounted with PPG sensor, which enables heart rate-measuring, and by using the point that heart rate lowers during stable sleep than non-sleeping, the LED lighting of indoors was controlled, which is the disturbing element when sleeping. For the performance evaluation, a 10-Fold cross analysis was conducted for performance evaluation, and a result of an average accuracy 87.02% was obtained as a result. Therefore, the LED lighting control system according to the sleep stage using a wearable device of this paper is expected to contribute to raise the quality of the user's life.
Kim, Sung-Il;Kim, Eung-Bo;So, Sang-kyun;Choi, Jiyeon;Joung, Yeun-Ho
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.37
no.5
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pp.168-177
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2016
In this paper we present an implantable pressure sensor to measure real-time blood pressure by monitoring mechanical movement of artery. Sensor is composed of inductors (L) and capacitors (C) which are formed by microfabrication and direct bonding on two biocompatible substrates (quartz). When electrical potential is applied to the sensor, the inductors and capacitors generates a LC resonance circuit and produce characteristic resonant frequencies. Real-time variation of the resonant frequency is monitored by an external measurement system using inductive coupling. Structural and electrical simulation was performed by Computer Aided Engineering (CAE) programs, ANSYS and HFSS, to optimize geometry of sensor. Ultrafast laser (femto-second) cutting and MEMS process were executed as sensor fabrication methods with consideration of brittleness of the substrate and small radial artery size. After whole fabrication processes, we got sensors of $3mm{\times}15mm{\times}0.5mm$. Resonant frequency of the sensor was around 90 MHz at atmosphere (760 mmHg), and the sensor has good linearity without any hysteresis. Longterm (5 years) stability of the sensor was verified by thermal acceleration testing with Arrhenius model. Moreover, in-vitro cytotoxicity test was done to show biocompatiblity of the sensor and validation of real-time blood pressure measurement was verified with animal test by implant of the sensor. By integration with development of external interrogation system, the proposed sensor system will be a promising method to measure real-time blood pressure.
Learning behaviors of a radial basis function network (RBFN) using a singular value decomposition (SVD) and stochastic gradient (SG) algorithm, together named RBF-SVD-SG, for odor sensing systems are analyzed, and a fast training method is proposed. RBF input data is from a conducting polymer sensor array. It is revealed in this paper that the SG algorithm for the fine-tuning of centers and widths still shows ill-behaving learning results when a sufficiently small convergence coefficient is not used. Since the tuning of centers in RBFN plays a dominant role in the performance of RBFN odor sensing systems, our analysis is focused on the center-gradient variance of the RBFN-SVD-SG algorithm. We found analytically that the steadystate weight fluctuation and large values of a convergence coefficient can lead to an increase in variance of the center-gradient estimate. Based on this analysis, we propose to use the least mean square algorithm instead of SVD in adjusting the weight for stable steady-state weight behavior. Experimental results of the proposed algorithm have shown faster learning speed and better classification performance.
Noninvasive, cuffless, and continuous blood pressure (BP) monitoring is essential to prevent and control hypertension. A well-known existing method for this measurement is pulse transit time (PTT), which has been investigated by many researchers as a promising approach. However, the fundamental principle of the PTT method is based on the time interval taken by a pulse wave to propagate between the proximal and distal arterial sites. Consequently, this method needs an independent system with two devices placed at two different sites, which is a problem. Even though some studies attempted to synchronize the system, it is bulky and inconvenient by contemporary standards. To find a more sensitive method to be used in a BP measurement device, this study used radial electrical bioimpedance (REB) as a potential indicator for BP determination. Only one impedance plethysmography channel at the wrist is performed for demonstrating a ubiquitous BP wearable device. The experiment was evaluated on eight healthy subjects with the ambulatory BP monitor on the upper arm as a reference. The results demonstrated the potential of the proposed method by the correlation of estimated systolic (SBP) and diastolic (DBP) BP against the reference at $0.84{\pm}0.05$ and $0.83{\pm}0.05$, respectively. REB also tracked the DBP well with a root-mean-squared-error of $7.5{\pm}1.35mmHg$.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.19
no.2
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pp.191-201
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2007
It was noted by the several researchers that the voltage outputs in response to a single yawed hot-wire sensor in a flow perpendicular to the axis deviate from the theoretical voltage output by King's law and Jorgensen's relation. This study noticed that the calibration coefficients of original Grande's method are not constant and fairly sensitive to the radial angle (${\alpha}_{R}$). For more accuracy, this study interpolated the parameters of the Grande relation as a function of radial angle and compared velocity components with ones by Jorgensen and original Grande relation in the calibration jet flow. Finally, as a test case, 3-dimensional turbulent flows of the inlet plane of 180 degree bend are measured and compared the velocity components by above three methods and showed the characteristics of the flows.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.9
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pp.1392-1401
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2017
In this study, the design methodology of pattern classification is introduced for avoiding faults through partial discharge occurring in the power facilities and local sites. In order to classify some partial discharge types according to the characteristics of each feature, the model is constructed by using the Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) and Particle Swarm Optimization(PSO). In the input layer of the RBFNNs, the feature vector is searched and the dimension is reduced through Principal Component Analysis(PCA) and PSO. In the hidden layer, the fuzzy coefficients of the fuzzy clustering method(FCM) are tuned using PSO. Raw datasets for partial discharge are obtained through the Motor Insulation Monitoring System(MIMS) instrument using an Epoxy Mica Coupling(EMC) sensor. The preprocessed datasets for partial discharge are acquired through the Phase Resolved Partial Discharge Analysis(PRPDA) preprocessing algorithm to obtain partial discharge types such as void, corona, surface, and slot discharges. Also, when the amplitude size is considered as two types of both the maximum value and the average value in the process for extracting the preprocessed datasets, two different kinds of feature datasets are produced. In this study, the classification ratio between the proposed RBFNNs model and other classifiers is shown by using the two different kinds of feature datasets, and also we demonstrate the proposed model shows superiority from the viewpoint of classification performance.
This research suggested that the extraction of respiratory rate could be made possible by using frequency analysis in the data process for clip-type pulsimeter equipped with permanent magnet and Hall sensor. The pulse analysis included of cardiac motion information depending on variation of pulse waveforms is investigated by means of Fast Fourier Transformation (FFT). The peaks of FFT spectrums measured at 15, 20, 30, 40, and 50 tempos are coincided to each respiratory rate having 0.125 Hz, 0.16 Hz, 0.25 Hz, 0.33 Hz, and 0.41 Hz, respectively. The FFT spectrum using algorithm for the extraction of respiratory rate showed the best pulse waves measured during 300 s. Based upon these results, the clip-type pulsimeter could extract the effective respiratory rate reflecting physical effects.
The clip-type pulsimeter equipped with a Hall sensor has a permanent magnet attached in the "Chwan" position to the center of a radial artery. The clip-type pulsimeter is composed of a hardware system measuring voltage signals. These electrical bio-signals display pulse rate, non-invasive blood pressure, respiratory rate, pulse wave velocity (PWV), and spatial pulse wave velocity (SPWV) simultaneously measured by using the radial artery pulsimeter, the electrocardiograph (ECG), and the photoplethysmograph (PPG). The findings of this research may be useful for developing a oriental-western biomedical signal storage device, that is, the new and fusion patient monitor, for a U-health-care system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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