Cardiac disease is the most common cause of death worldwide. Therefore, detection and classification of electrocardiogram (ECG) signals are crucial to extend life expectancy. In this study, we aimed to implement an artificial intelligence signal recognition system in field programmable gate array (FPGA), which can recognize patterns of bio-signals such as ECG in edge devices that require batteries. Despite the increment in classification accuracy, deep learning models require exorbitant computational resources and power, which makes the mapping of deep neural networks slow and implementation on wearable devices challenging. To overcome these limitations, spiking neural networks (SNNs) have been applied. SNNs are biologically inspired, event-driven neural networks that compute and transfer information using discrete spikes, which require fewer operations and less complex hardware resources. Thus, they are more energy-efficient compared to other artificial neural networks algorithms.
Park, Seong-Je;Hong, Yong-Ju;Kim, Hyo-Bong;Kimm, Dae-Woong
Proceedings of the KSME Conference
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2007.05b
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pp.1953-1958
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2007
This paper presents the results of a series of performance tests for the integral Stirling cryocooler. Infrared sensor systems incorporating cryocoolers are required to be qualified to the appropriate environmental specification. Integral Stirling cryocooler for thermal imaging system have matured to the stage of undergoing formal qualification test program. The thermal environmental test of the Stirling cryocooler is presented in this paper. We performed that low and high temperature keeping test from $-40^{\circ}C$ to $+71^{\circ}C$ and operating test at high and low temperature cyclic range with acceptance tests performed at scheduled intervals. Cooldown time to 80K and steady state input power at 80K were determined as a function of cooler components temperatures at the compressor, hot end and cold tip. Tests performed on this cooler have been successful with a measured cooldown time to 80K of less than 5 minutes 24seconds for $71^{\circ}C$ ambient temperature with input power of 11W
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.15
no.3
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pp.119-127
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2020
The detection and recognition of abnormal driving becomes crucial for achieving safety in Intelligent Transportation Systems (ITS). This paper presents a feature extraction method based on spectral data to train a neural network model for driving behavior recognition. The proposed method uses a two stage signal processing approach to derive time-saving and efficient feature vectors. For the first stage, the feature vector set is obtained by calculating variances from each frequency bin containing the power spectrum data. The feature set is further reduced in the second stage where an intersection method is used to select more significant features that are finally applied for training a neural network model. A stream of live signals are fed to the trained model which recognizes the abnormal driving behaviors. The driving behaviors considered in this study are weaving, sudden braking and normal driving. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by comparing with existing methods, which are Particle Swarm Optimization (PSO) and Convolution Neural Network (CNN). The experiments show that the proposed approach achieves satisfactory results with less computational complexity.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.20
no.5
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pp.402-409
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2015
This paper proposes a novel rotor position error calculation method for high-frequency signal-injected sensorless control. The rotor position error using the conventional modulation method can be only measured up to ${\pm}45^{\circ}$. In addition, when the rotor position estimation error is not sufficiently small, the small angle approximation in no longer valid. To overcome these problems, this study introduces a new rotor position error calculation method using the rotating matrix. In this study, the position error measurement range of the proposed method is extended from ${\pm}45^{\circ}$ to ${\pm}90^{\circ}$. The linearity between the real rotor position error and the estimated error is maintained by nearly $90^{\circ}$. These features of the proposed method improve the performance of the sensorless control. The validity of the proposed method is verified by simulations and experiments.
Dong-Uk, Lee;Doo-Young, Ga;Dong-Ho, Lee;Yong-Wook, Park
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1181-1186
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2022
In this study, we have researched for a high-efficiency display with low power, less complicated configuration, and more attractive features than using conventional displays (CRT, LCD, LED, etc.) by manufacturing a propeller display using the POV(Persistence of Vision) phenomenon. After setting the reference point using the Hall sensor, the channel recognition signal and voice recognition signal are transmitted to the display using Bluetooth through the mobile phone application created based on the App program, and the display performs different operations according to the commanded Bluetooth signal. Finally, it was confirmed that the desired information is expressed on the display screen at a motor speed of 1,030 rpm.
The human sense of touch provides us with an important source of information about our surroundings. Because of its unique position at interface between our bodies and the out world, touch sensation supplies sensory data which helps us manipulate and recognize objects and warn of harmful situation. But tactile sensation was recognized less important than visual sense and auditory sense but it plays an important immersing role in virtual reality and computer game. Tactile sensation can be used to influence to objects according to power and supplied sensory feedback to the player in a virtual environment. This paper investigated the characteristics of tactile sensation of human being and proposed method of sturdy using force sensing sensor, simple force modeling and data structure form for virtual reality and computer game. As a result, force distribution, depth, center point can be calculated using sensor output and this information is very effective to specific position for actions and reactions. This study can used as basic information for tactile sensation and it's application in computer game and virtual realty.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.497-498
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2018
In the fire scene, it is difficult to see 1m ahead because of power failure, smoke and toxic gas, even with thermal imaging camera and Xenon searchlight. Analysis of the smoke particles in the fire scene shows that even if the smoke is $5{\mu}m$ or less in wavelength, it is difficult to obtain a front view when using a conventional thermal imaging camera if the visual distance exceeds 1 meter. In the case of black smoke with a particle wavelength of $5{\mu}m$ or more, a space permeation sensor technology using various sensors other than a single sensor is required because chemical materials, gas, and water molecules are mixed. Firefighters need a smoke detection technology for smoke detection and spatial information visualization for forward safety view.In this paper, we design the interface of the information processing system with 32bit CPU core and peripheral circuit. We also implemented and simulated the interface with Lidar sensor. Through this, we provide interface that can implement information processing system of human enhancement fire helmet in the future.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.6
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pp.31-38
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2009
To improve the image quality and lower the power consumption of the mobile applications, it is the one of the best candidate to control the backlight unit of the LCD module with ambient light. Ambient light sensor and readout circuit were integrated in LCD panel for the mobile applications, and we designed them with LTPS TFT. We proposed noble start-up correction in order to correct the variation of the photo sensors in each panel. We used time-to-digital method for converting photo current to digital data. To effectively merge time-to-digital method with start-up correction, we proposed noble dual slope correction method. The entire readout circuit was designed and estimated with LTPS TFT process. The readout circuit has very simple and stable structure and timing, so it is suitable for LTPS TFT process. The readout circuit can correct the variation of the photo sensors without an additional equipment, and it outputs the 4-levels digital data per decade for input luminance that has a dynamic range of 60dB. The readout rate is 100 times/sec, and the linearity error for digital conversion is less than 18%.
Chang-Ho Hong;Jiwook Choi;Jin-Seop Kim;Sinhang Kang
Tunnel and Underground Space
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v.34
no.4
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pp.267-282
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2024
This study aims to develop a wireless communication system for long-term monitoring of high-level radioactive waste disposal facilities. Conventional wired sensors can lead to a deterioration in buffer quality and management difficulties due to the use of cables for power supply and data transmission. This study proposes the adoption of a wireless communication system and compares the received signal strengths within bentonite using modules such as WiFi, ZigBee, and LoRa. Increases in dry density of bentonite and distance between transceivers led to reduced received signal strength. Additionally, using the low-frequency band exhibited less signal attenuation. Based on these findings, a conceptual design for a wireless network-based THM integrated sensor system was proposed. Results of this study can be used as foundational data for long-term monitoring of disposal facility.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.5
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pp.67-74
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2013
A low-power 12-bit resistor string DAC for wireless sensor applications is presented. Two-step approach reduces complexity, minimizes power consumption and area, and increases speed. This chip is fabricated in 0.18-${\mu}m$ CMOS and the die area is $0.76mm{\times}0.56mm$. The measured power consumption is 1.8mW from the supply voltage of 1.8V. Measured SFDR(Spurious-Free Dynamic Range) is 70dB when the sampling frequency is less than 1 MHz.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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