This bio-acoustic study was aimed at classifying the different porcine wasting diseases through sound analysis with emphasis given to differences in the acoustic footprints of coughs in porcine circo virus type 2 (PCV2), porcine reproductive and respiratory syndrome (PRRS) virus and Mycoplasma hyopneumoniae (MH) - infected pigs from a normal cough. A total of 36 pigs (Yorkshire${\times}$Landrace${\times}$Duroc) with average weight ranging between 25-30 kg were studied, and blood samples of the suspected infected pigs were collected and subjected to serological analysis to determine PCV2, PRRS and MH. Sounds emitted by coughing pigs were recorded individually for 30 minutes depending on cough attacks by a digital camcorder placed within a meter distance from the animal. Recorded signals were digitalized in a PC using the Cool Edit Program, classified through labeling method, and analyzed by one-way analysis of variance and discriminant analysis. Input features after classification showed that normal cough had the highest pitch level compared to other infectious diseases (p<0.002) but not statistically different from PRRS and MH. PCV2 differed statistically (p<0.002) from the normal cough and PRRS but not from MH. MH had the highest intensity and all coughs differed statistically from each other (p<0.0001). PCV2 was statistically different from others (p<0.0001) in formants 1, 2, 3 and 4. There was no statistical difference in duration between different porcine diseases and the normal cough (p>0.6863). Mechanisms of cough sound creation in the airway could be used to explain these observed acoustic differences and these findings indicated that the existence of acoustically different cough patterns depend on causes or the animals' respiratory system conditions. Conclusively, differences in the status of lungs results in different cough sounds. Finally, this study could be useful in supporting an early detection method based on the on-line cough counter algorithm for the initial diagnosis of sick animals in breeding farms.
사람의 생체 신호를 측정하여 로봇 제어에 이용하는 연구는 최근까지 활발히 진행되고 있다. 하지만 정확한 센서 정보를 위한 복잡한 신호 처리가 필요하고 고가의 시스템을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 저가의 EMG 센서와 Flex 센서로부터 측정된 신호를 이용하여 사람의 손 동작을 인식한 후 해당 움직임을 원격지의 로봇 핸드로 구현하는 것을 목표로 한다. MCU(Micro Controller Unit) 와 해당 센서들을 이용하여 실험적으로 사람의 손과 팔 부근의 3개의 센서 부착 위치를 결정하고 움직임에 따른 출력 신호와 실제 동작 사이의 구분 방법을 결정한다. 동작 인식 정확도를 높이기 위해 MCU의 아날로그 기준 전압에 따른 디지털 값 변화 실험 수행 후 기준 전압을 3.3V로 선정하였다. 손 동작을 구현하기 위해 4개의 손가락과 손목부분으로 구성된 링크 구조의 로봇 핸드를 설계한 후 제작하였다. 결과적으로 간단한 센서와 저가의 MCU를 활용하여 원격지의 로봇 핸드를 제어할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 인체의 미약한 신호들을 검출하여 정확하게 복원한 뒤, 사용자에게 다양한 방법으로 알려주는 인체신호 측정 모듈 구현에 대하여 기술한다. 본 연구에서 구현한 모듈은 적색 광을 이용하여 인체의 맥박을 측정하는 광전용 적맥파 방식의 센서부와 온도 센서를 이용한 체온 측정부, SoC 설계 기법으로 구현된 컨트롤러로 구성된다. 맥박은 0.1 Hz ~ 10Hz 주파수 영역신호를 검출하여 증폭한 뒤 상용 노이즈를 제거하여 검출되며, 체온은 디지털 타입의 센서가 체온을 측정한 뒤 출력하는 값으로부터 검출된다. 또한, 이 모듈에 대한 SoC 구현의 노력으로서, 시스템 컨트롤러를 대체할 수 있도록 VHDL 기반의 마이크로프로세서를 구현하였다. 구현된 프로세서는 10MHz로 동작하며, FPGA 칩인 Spartan 3XC3S1000 안에서 매크로 블록으로 구성된 메모리들과 함께 검증되었다.
졸음운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높기 때문에 효율적인 졸음운전 판단 시스템이 필요하다. 그러나 생체 신호나 비전을 이용한 졸음운전 판단시스템은 비용 측면에서 활용되기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 추가적인 비용 없이 대부분의 차량에 기본 장착되어 있는 조향각 센서(steering angle sensor)와 차량정보(brake switch, throttle position signal, vehicle speed)를 이용하여 졸음운전자의 조향패턴 중 하나인 저킹 판단을 이용한 졸음운전 판단 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 각 변수의 임계값을 제시하고, HILS(Hardware in the Loop Simulation)에서 CAN을 통해 취득한 차량의 데이터와 Matlab 프로그램을 이용하여 알고리즘을 평가한다.
자율신경계 및 중추신경계 반응 신호는 취득 시 피험자의 움직임이 있는 경우 노이즈가 첨가되어 의도한 분석이 불가능하게 될 수 있다. 본 논문에서는 생리신호 취득시 피험자의 영상을 동시에 촬영 및 분석하고 움직임을 감지하여, 생리신호의 노이즈 구간을 정의하는 방법을 제안한다. 움직임 감지를 위해 시계열에서 영상 프레임간 1차 미분하고 임계치 이상 움직임이 발생했을 때를 해당 신호의 노이즈 발생 구간으로 정의하였다. 또한, 영상을 사용하지 않는 방법으로써, 수집된 신호를 주기 단위로 분석하여 길이와 높이를 특징으로 한 정상 신호를 2차원 가우시안 확률밀도함수로 모델화하여, 신호의 훼손 구간을 정의하는 방법을 제안한다. 두 방법으로 정의된 훼손 구간은 가우시안 함수를 기반으로 보간하였다. 광혈류량 신호에 적용한 결과, 심전도 신호에서 추출된 평균 심박간격에 가까운 수치로 복원됨을 확인하였다. 또한, 영상기반 방법은 정상구간을 훼손구간으로, 신호기반 방법은 훼손구간을 정상구간으로 잘못 인식하는 경우가 나타남을 확인하였다.
본 연구는 자전거운동에서 슬관절 각도와 대퇴근 활성도의 관계를 확인하고자 하였다. 총 16명의 20대 남성을 대상으로 실험을 진행하였으며 대퇴근의 대퇴직근과 외측광근에서 EMG 신호를 측정하였다. 실험은 안장거리에 따라 총 5단계로 나누었으며 단계별로 1분씩 60RPM, 200W의 부하로 운동을 하였고 슬관절 각도는 동작분석 장비를 이용하여 측정하였다. 실험결과는 슬관절 각도와 대퇴직근 외측광근 각각은 상관관계가 Step 1에서만 높게 나타났으며 그 외에서는 나타나지 않았다. 이러한 이유는 개인의 습관에 따라 두 근육의 활성도가 다르기 때문으로 사료된다. 그러나 대퇴근의 근전도와 슬관절 각도를 비교한 결과 높은 상관관계가 나타났다.
승마 시뮬레이터는 승마동작을 모사하여 실내에서 신체활동을 수행하기 위한 운동기구이다. 본 연구는 승마 시뮬레이터를 이용한 운동 시 소모되는 에너지 추정에 관한 연구이다. 실험은 총 9개의 동작으로 구분된 승마 동작에 대해 운동부하를 1분 단위로 변화시켜 총 25분 동안 운동을 수행하도록 설계하였으며, 호흡가스측정을 통해 에너지소모량을 수집하였다. 그 결과 신체조건에 따라 각 동작별 에너지소모량에 유의한 차이가 있음을 확인하였다. 이를 통해 사용자의 생체정보 측정 없이 신체정보만을 활용한 승마운동의 에너지소모량 추정방법을 개발하였다. 연구결과는 승마 시뮬레이터를 이용한 운동시 동작의 변화와 주행시간, 성별, 연령을 이용하여 실시간 에너지소모량의 계산이 가능해질 것이다.
본 논문에서는 웹 기반의 의료 정보를 제공하기 위한 한방 진단 시스템 중 얼굴형 및 혀 영역 추출, 설색 분석 방법에 대해 제안한다. 이는 초 고령화 사회를 맞아 의료 혜택의 대중화와 보편화가 사회적 요구 사항으로 대두되고 있으며 이를 IT 기술로 구현하기 위해 웹 기반의 망진 및 설진을 이용한 의료 정보를 제공하는 시스템을 구축하고자 한다. 통상 인체의 생체 신호를 반영하여 나타내어 주는 곳은 홍채나 혀, 오관 등이 있다. 이 중 본 논문은 개발하고자 하는 웹 기반의 질병 진단 중 관형과 찰색을 위한 얼굴형의 분류, 오관 영역의 주출과 영양분할 그리고 인간의 생체 신호가 집약적으로 나타나 있는 혀에 대해 설색을 추출하는 방법 등에 대해 제안하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
데이터 분석 영역에 있어 게이머의 유형을 분류하거나 게이머의 특성을 분석하는 연구는 데이터 분석 연구자들이 많은 관심을 가지는 분야 중 하나이다. 과거부터 현재까지 게이머 유형화나 게이머 분석에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구는 설문조사나 생체신호를 이용하고 있는데, 이는 많은 데이터를 얻기 힘들어 실용적이지 못한다. 또는 게임로그를 이용하더라도 단순히 통계적인 수치만을 추출하여 게이머를 유형화하고 분석하고 있어 게이머의 심리분석에 어려움이 있다. 하지만 기본적인 게임 로그로부터 게이머의 인지심리정보를 추출할 수 있다면, 게이머 분석을 보다 직관적이고 손쉽게 할 수 있다. 본 논문에서는 모바일 Role Playing Game(RPG) 게임인 크레이지 드래곤의 게임로그를 이용하여 게이머의 행동과 심리정보를 나타내는 8개의 인지심리속성을 추출하였다. 그 후, 이를 기반으로 게이머의 유형을 분류하였으며, 각 유형별 특징을 추출한 인지심리속성으로 분석하였다. 그 결과, 대부분의 게이머가 1~2가지 유형과 높은 연관성을 가지고 있는 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 30명의 피실험자를 대상으로 운전자의 운전부하 특성을 분석하였다. 설계운전자의 심리생리적 특성을 파악하고자 뇌의 후두엽부위 뇌파신호를 이용하여 시뮬레이션 실험과 현장주행 실험을 수행하였다. 본 연구를 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 운전자의 생체신호(뇌파)를 이용하여 설계운전자의 특성을 표현할 수 있었다. 둘째, 설계운전자의 운전부하 설명변수로는 베타파 값과 상대에너지 계수 값이 통계적으로 유의하였다. 셋째, 시뮬레이터 주행실험치의 90퍼센타 일 범위값이 설계운전자의 특성으로 적정한 것으로 분석되었다. 넷째, 실제 도로주행상황에서, 설계운전자의 최대 각성값은 베타파의 경우 31.72이며, 상대에너지계수 지표의 경우 1.296으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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