Recently, the vehicle driving device has been designed for driver's convenience. Especially, the automobile industry develops the vehicle using the joystick instead of steering wheel from the concept car. The biggest strength of using the joystick is that the driver feels less workload and fatigue than when the driver uses steering wheel. However, this kind of study still needs more research and experiments for more accurate result. Therefore, this research evaluated workload according to the driving device by the survey and the measurement of physiological signal. The reason not only using the survey also using the measurement of physiological signal is to support the result of the survey which is not enough to bring the accurate result. There were tow different kinds of methods to carry out this research; SWAT (Subjective Workload Assessment Technique) for the survey and the biopac equipment for the measurement of physiological signal. Furthermore, previously established driving simulator, GPS (Global Positioning System), and Seoul-Cheonan virtual expressway DB were used for the experiment. As the result of the experiment with 13 subjects, it was certain that using joystick device brings less workload and fatigue to the drivers than using steering wheel following both methods-the survey and the measurement of physiological signal. Also, it confirmed the significant result from the SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) statistics analysis program.
We have examined and analyzed the status of policy, R&D investments, patents and market share of physiological signal measurement technologies for major countries including Korea, the United States, European Union and Japan. Korea is generally inferior to the others in terms of priority of industrial policy, R&D investment, number of patents, technological level and world market share. However, Korea could recover competitiveness, with intensive government supports for this technology.
Psychological action is physiological response of outernal stimulus. Physiological response is accompanied b physiological signals which are EEG, EMG, GSR, ECG, BP, and tec. Physiological signals are recently studied for determination of human phychological state. Psychological activity causes electric potential of brain. Physiological signal is considered as measurement of human psychological state. Aditory sensibility which is one of the sense of human may determine differences between positive and negative feeling. EEG and GSR variation with auditory quality of stimulus can be define human negative and positive mental state. This study is to characterize parameters which can determine negative and positive psycholigical state of human.
Rizal, Achmad;Hidayat, Risanuri;Nugroho, Hanung Adi
Journal of Information Processing Systems
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제15권5호
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pp.1068-1081
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2019
Signal complexity is one point of view to analyze the biological signal. It arises as a result of the physiological signal produced by biological systems. Signal complexity can be used as a method in extracting the feature for a biological signal to differentiate a pathological signal from a normal signal. In this research, Hjorth descriptors, one of the signal complexity measurement techniques, were measured on signal sub-band as the features for lung sounds classification. Lung sound signal was decomposed using two wavelet analyses: discrete wavelet transform (DWT) and wavelet packet decomposition (WPD). Meanwhile, multi-layer perceptron and N-fold cross-validation were used in the classification stage. Using DWT, the highest accuracy was obtained at 97.98%, while using WPD, the highest one was found at 98.99%. This result was found better than the multi-scale Hjorth descriptor as in previous studies.
일상생활에서 활용 가능한 다양한 종류의 생체 신호 획득 및 분석 방법이 연구되고 있다. 기존의 생체 신호 분석 방법은 표준화된 임계치를 사용하여 해석한 결과를 제공하며 신호 측정 당시의 상황이 고려되지 않아 잡음 혹은 외부 환경의 영향을 받기 쉬운 단점이 있다. 본 논문에서는 생체 신호뿐만 아니라 기타 정황정보를 기반으로 하여 개인화된 신호를 분석하기 위한 모델(Personalized Decision Making method, PDM)을 제안한다. 개인화된 신호 해석 모델은 사용자의 맥락 정보, 사용자의 맥락 정보, 사용자의 나이, 성별, 현재의 몸 및 정신 상태, 음식 및 카페인의 섭취 여부, 측정 시간 및 측정 요일 등을 기반으로 각 맥락 간의 연관 관계를 나타내고, 이상적인 사용자의 생체 신호 예측치를 베이즈 정리를 기반으로 획득한다. 개인화된 해석 모델(ACM)을 통해 표준 임계치를 적용한 해석에 비해 인식의 정확도를 높일 수 있으며, 다양한 측정시의 조건을 알면 현재 사용자의 건강상태를 개인화된 분석과 유사한 정확도로 예측이 가능하다. 제안한 방법은 현재 관측된 관측치의 분포를 모르더라도, 현재 사용자의 상태를 맥락정보를 기반으로 하여 예측할 수 있으므로, 일반적인 데이터 모델을 기반으로 개개인에 맞는 얼굴 표정을 인식하는 연구 등에 활용이 가능하다.
The period and strength of the pulse on the radial artery are important physiological factors, and they have been used to diagnosis in both Western and Eastern countries for a long time and has been developed as a unique method of diagnosis at each countries. Recently, there are a lot of systems which can give diagnosis information by recording the pulse wave and analyzing the characteristics of the pulse shape. This study describes the Pulse-Wave Measurement System which is able to measure the pulse wave signal using piezoresistive sensor and the pulse wave signal measured by the developed system is transmitted to a computer on the basis of the USB Driver. It has finally shown the the pulse wave signal measured by the sender is appeared to the host PC in real time. The Pulse-Wave Measurement System used the piezoresistive sensor to measure the pulse wave signal and the differential amplifier(AD620) to amplify the pulse wave signal which is small signal. And it used the ADC to convert analog to digital for the measured analog signal and the interface with a computer. It transmitted the measured pulse signal through USB transmission module to the host computer and Labview tool shows it. This Pulse-Wave measurement system will afford comvenience of detecting pulse wave to user related to oriental medicine.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.760-767
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2022
This paper introduces alert fatigue and presents methods to measure alert fatigue by using physiological signals. Alert fatigue is a phenomenon that which an individual is constantly exposed to frequent alarms and becomes desensitized to them. Blind spots are one leading cause of struck-by accidents, which is one most common causes of fatal accidents on construction sites. To reduce such accidents, construction equipment is equipped with an alarm system. However, the frequent alarm is inevitable due to the dynamic nature of construction sites and the situation can lead to alert fatigue. This paper introduces alert fatigue and proposes methods to use physiological signals such as electroencephalography, electrodermal activity, and event-related potential for the measurement of alert fatigue. Specifically, this paper presents how raw data from the physiological sensors measuring such signals can be processed to measure alert fatigue. By comparing the processed physiological data to behavioral data, validity of the measurement is tested. Using preliminary experimental results, this paper validates that physiological signals can be useful to measure alert fatigue. The findings of this study can contribute to investigating alert fatigue, which will lead to lowering the struck-by accidents caused by blind spots.
This paper describes the implementation of a multi-subject, multi-channel optical telemetry system for the short range measurement of electrocardiograms (EKGs) a system which receives command signals and transmits physiological signals to the external system using LED (Light Emitting Diode) and PD (Photodiode). This system decreases the dependency of power supply voltage to the CMOS IC chips and a new enforced synchronization technique using infrared bi-directional communication has also been proposed. The telemetry IC with the size of $5.1{\times}5.1mm^2$ has the following functions: receiving of command signal, initialization of internal state of all functional blocks, decoding of subject selection signal, time division multiplexing of 4-channel modulated physiological signals, transmission of modulated signals to external system, and auto power down control.
As the human population increases in the world, the ratio of health doctors is rapidly decreasing. Therefore, it is an urgent need to create new technologies to monitor the physical and mental health of people during their daily life. In particular, negative mental states like depression and anxiety are big problems in modern societies. Usually this happens due to stressful situations during everyday activities including work. This paper presents a machine learning approach to reliably estimating the level of human mental stress using wearable physiological sensors. And also, this paper presents an Android- and Arduino-based stress monitoring and relief system.
본 논문에서 제안한 텔레메트리 시스템은 생체신호를 증거리로 전송하기 위한 RF 송신기와 전자파 간섭의 영향이 없는 광을 매체로하는 수신기로 구성된 시스템이다. 따라서 텔레메트리 시스템은 RF 송신부, 광 수신부 및 생체신호 처리를 위한 CMOS 원칩으로 구성되어있으며, 65$\times$125$\times$45mm의 크기이다. 제안된 텔레메트리 장점은 전자파에 노출을 최소화하면서 중거리(50m) 텔레메트리가 가능하여, 자유로운 상태에서의 모니터링이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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