Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.6
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pp.38-43
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2009
We provide a method to infer finger flexing motions using a 4-channel surface electromyogram (sEMG). Surface EMGs are harmless to the human body and easily acquired. However, they do not reflect the activity of specific nerves or muscles, unlike invasive EMGs. On the other hand, the non-invasive type is difficult to use for discriminating various motions while using only a small number of electrodes. Surface EMG data in this study were obtained from four electrodes placed around the forearm. The motions were the flexion of the thumb, index, middle, ring, and little linger. One subject was trained with these motions and another left was untrained. The maximum likelihood estimation was used to infer the finger motion. Experimental results have showed that this method could be useful for recognizing finger motions. The average accuracy was as high as 95%.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.1
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pp.67-74
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2016
In this paper, we propose a watermarking technology for a mixed music. The mixed music means recreated music that contained a number of musics in one audio clip. Royalty associated with the audio content is typically imposed by the full audio content. However, the calculation of royalties gives rise to conflict between copyright holders and users in the mixed music because it uses not full audio content but a fraction of that. To solve the conflict related with the mixed music, we propose a audio watermarking technique that inserts different watermarks for each audio in the audio that make up the mixed music. The proposed watermarking scheme might have poor SNR (signal to noise ratio) to embed to each audio clip. To overcome poor SNR problem, we used inaudible pseudo random sequence which modifies typical pseudo random sequence to canonical signed digit (CSD) form. The proposed method verifies the performance by each watermark extraction and the time internal estimation valies from the mixed music.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.508-511
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2005
In the near future various new services will be created by using ubiquitous computing and ubiquitous network. Especially u-LBS(Ubiquitous Location Based Services) is recognized as one of the most important services. U-LBS is based on the data created by recognizing objects including both human and matters at any time and anywhere. Many researches related with object locating method by using RF are in the process of studying However there are few researches on the location of objects. In this paper we propose the recognition method of the location of objects by using RF and USN technology. In detail, the strength of RF signal is used to recognize the location of objects. Also we discuss about the future work to enhance the recognition rate of location by using a number of conditions including the weather, temperature etc. And Genetic Algorithm is used to get the optimal parameters with which we can get the more exact recognition rate of location.
Polyethylene is widely used as the insulator for power cable. To investigate the conduction mechanism for power cable insulation under ac high field, it is very important to acquire the dissipation current under actual running field. Recently, we have developed the unique system, which make possible to observe the nonlinear dissipation current waveform. In this system, to observe the nonlinear properties with high accuracy, capacitive current component is canceled by using inverse capacitive current signal instead of using the bridge circuit for canceling it. We have already reported that the dissipation currents of $40\;{\mu}m$ thick LDPE film at 10 kV/mm and over 140 Hz, it starts to show nonlinearity and odd number's harmonics were getting large. To investigate the conduction mechanis ms in this region, especially space charge effect, various kinds of estimation, such as time variations of instantaneous resistivity for one cycle, FFT spectra of dissipation current waveforms and so on, has been examined. As the results of these estimations, it was found that the dissipation current will depend on not only the instantaneous value of electric field but also the time differential of applied electric field due to taking a balance between applied field and internal field. Furthermore, two large peaks of dissipation current for each half cycle were observed under certain condition. In this paper, to clarify the reason why it shows two peaks for each half cycle, the film thickness dependences of dissipation current waveforms were observed by using the three different thickness LDPE films.
This paper focuses on the development of analytical models for estimating the changes in saturation flow rates (SFR) at the stop-lines of a signalized intersection due to the existence of nearby work-zones, and thereby calculating the prevailing capacity values for specific lane groups. Major changes were incorporated in the logics of previous models and significant revisions have been made to secure the accuracy and simplicity. Furthermore, much attention was paid to model validation by making comparisons to both extensive simulation results and empirical data from various sites. It was found that SFRs are highly sensitive to the location of work-zones, the distance to each work-zone from the stop-line of a concerned approach, the number of lanes open and closed, and the effective green time. Using such geometric and operating conditions that constitute work-zone environment, the proposed models successfully estimated SFR values with a miniscule margin of error.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.10
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pp.1469-1476
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2022
Recently, many researches have been conducted to estimate blood pressure using ECG(Electrocardiogram) and PPG(Photoplentysmography) signals. In this paper, we designed and implemented a mobile system to monitor blood pressure in real time by using 1-D convolutional neural networks. The proposed model consists of deep 11 layers which can learn to extract various features of ECG and PPG signals. The simulation results show that the more the number of convolutional kernels the learned neural network has, the more detailed characteristics of ECG and PPG signals resulted in better performance with reduced mean square error compared to linear regression model. With receiving measurement signals from wearable ECG and PPG sensor devices attached to the body, the developed system receives measurement data transmitted through Bluetooth communication from the devices, estimates systolic and diastolic blood pressure values using a learned model and displays its graph in real time.
In the case of satellite navigation positioning, the shielding of satellite signals is determined by the environment of the region at which a user is located, and the navigation performance is determined accordingly. The accuracy of user position determination varies depending on the dilution of precision (DOP) which is a measuring index for the geometric characteristics of visible satellites; and if the minimum visible satellites are not secured, position determination is impossible. Currently, the GLObal NAvigation Satellite system (GLONASS) of Russia is used to supplement the navigation performance of the Global Positioning System (GPS) in regions where GPS cannot be used. In addition, the European Satellite Navigation System (Galileo) of the European Union, the Chinese Satellite Navigation System (BeiDou) of China, the Quasi-Zenith Satellite System (QZSS) of Japan, and the Indian Regional Navigation Satellite System (IRNSS) of India are aimed to achieve the full operational capability (FOC) operation of the navigation system. Thus, the number of satellites available for navigation would rapidly increase, particularly in the Asian region; and when integrated navigation is performed, the improvement of navigation performance is expected to be much larger than that in other regions. To secure a stable and prompt position solution, GPS-GLONASS integrated navigation is generally performed at present. However, as available satellite navigation systems have been diversified, finding the minimum satellite constellation combination to obtain the best navigation performance has recently become an issue. For this purpose, it is necessary to examine and predict the navigation performance that could be obtained by the addition of the third satellite navigation system in addition to GPS-GLONASS. In this study, the current status of the integrated navigation performance for various satellite constellation combinations was analyzed based on 2014, and the navigation performance in 2020 was predicted based on the FOC plan of the satellite navigation system for each country. For this prediction, the orbital elements and nominal almanac data of satellite navigation systems that can be observed in the Korean Peninsula were organized, and the minimum elevation angle expecting signal shielding was established based on Matlab and the performance was predicted in terms of DOP. In the case of integrated navigation, a time offset determination algorithm needs to be considered in order to estimate the clock error between navigation systems, and it was analyzed using two kinds of methods: a satellite navigation message based estimation method and a receiver based method where a user directly performs estimation. This simulation is expected to be used as an index for the establishment of the minimum satellite constellation for obtaining the best navigation performance.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.29-36
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2012
In Wireless Sensor Network(WSN)s, the detection of precise location of each node is essential for utilizing sensing data acquired from sensor nodes effectively. Among various location methods, the received signal strength(RSS) based localization scheme is mostly preferable in many applications because it can be easily implemented without any additional hardware cost. Since a RSS-based localization scheme is mainly affected by radio channel or obstacles such as building and mountain between two nodes, the localization error can be inevitable. To enhance the accuracy of localization in RSS-based localization scheme, a number of RSS measurements are needed, which results in the energy consumption. In this paper, a RSS based localization using Bayesian Compressive Sensing(BSS) with path-loss exponent estimation is proposed to improve the accuracy of localization in the energy-efficient way. In the propose scheme, we can increase the adaptative, reliability and accuracy of localization by estimating the path-loss exponents between nodes, and further we can enhance the energy efficiency by the compressive sensing. Through the simulation, it is shown that the proposed scheme can enhance the location accuracy of multiple unknown nodes with fewer RSS measurements and is robust against the channel variation.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.1
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pp.85-93
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2015
Previous studies have estimated crash prediction models with the fixed effect model which assumes the fixed value of coefficients without considering characteristics of each intersections. However the fixed effect model would estimate under estimation of the standard error resulted in over estimation of t-value. In order to overcome these shortcomings, the random effect model can be used with considering heterogeneity of AADT, geometric information and unobserved factors. In this study, data collections from 89 intersections in Daejeon and estimates of crash prediction models were conducted using the random and fixed effect negative binomial regression model for comparison and analysis of two models. As a result of model estimates, AADT, speed limits, number of lanes, exclusive right turn pockets and front traffic signal were found to be significant. For comparing statistical significance of two models, the random effect model could be better statistical significance with -1537.802 of log-likelihood at convergence comparing with -1691.327 for the fixed effect model. Also likelihood ration value was computed as 0.279 for the random effect model and 0.207 for the fixed effect model. This mean that the random effect model can be improved for statistical significance of models comparing with the fixed effect model.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.48
no.5
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pp.81-92
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2011
In this paper, a new method to estimate the number of MU (motor unit) related to the widths and distribution of end plate in NMJ (neuromuscular junction) of biceps brachii is proposed by varying muscle parameter statistically in EMG model. This work is done by designing MU-simulator and EPZ-simulator. The proposed method was compared with the results of previous researchers. The proposed MU-simulator generates SMUAP (single motor unit action potential) and CMAP (compound muscle action potential) signal similar to detected SMUAP and CMAP signal obtained from muscle. The EPZ-simulator estimate the numbers of MU by varying the widths and distribution of end plate in neuromuscular junction of muscle. The results shows that the numbers of MU was estimated about 450 ea. and muscle fibers was about 340 ea., end plate widths was about 6 mm, and end plate was randomly distributed. The proposed method may be comparable with the method of anatomical studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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