재활환자는 수술 치료 후 신속한 사회복귀를 목적으로 신체적 기능 회복을 위하여 통원치료 및 일상에서 재활운동을 수행한다. 병원에서 전문 치료사의 도움으로 운동을 수행하는 것과 달리 일상에서 환자 스스로 재활운동을 수행하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 일상에서 환자 스스로 효율적이고 올바른 자세로 재활운동을 수행할 수 있도록 CNN-LSTM 기반의 상지 재활운동 실시간 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 EMG, IMU가 탑재된 어깨 착용형 하드웨어를 통해 생체신호를 계측하고 학습을 위한 전처리 과정과 정규화를 진행하여 학습 데이터세트로 사용하였다. 구현된 모델은 특징 검출을 위한 3개 합성곱 레이어 3개의 폴링 레이어, 분류를 위한 2개의 LSTM 레이어로 구성되어 있으며 검증 데이터에 대한 학습 결과 97.44%를 확인할 수 있었다. 이후 Teachable machine과의 비교평가를 진행하였으며 비교평가 결과 구현된 모델은 93.6%, Teachable machine은 94.4%로 두 모델이 유사한 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 초음파 신호의 2차원 역추적 방법을 제안한다. 초음파 센서는 송수신 장치를 서로 쌍으로 이용하여 거리 측정 및 실내 위치 추적에 많은 연구가 되어 산업 분야에 쓰이고 있는 보편적인 기술이다. 본 논문에서는 초음파 신호를 수신기만 활용하여 임의의 초음파 송신 장치들의 신호원을 2차원 평면상으로 추적하는 방법을 제안한다. 초음파 신호를 추적하기 위해 수신기는 최소 3개를 이루어 신호를 수신한다. 3개의 수신기는 각각의 초음파 수신음의 도달 시간차를(Time Difference of Arrival, TDOA) 이용하여 방향 및 거리를 연산할 수 있다. 기존 초음파를 이용한 신호원 추적 방법은 송수신기가 쌍으로 이루어지거나 센서마다 독립적으로 설치가 되어야 하기 때문에 장치들의 시간 동기화가 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 초음파 수신기의 거리를 최소화하여 설치고 하나의 장치로 구성한다. 하나의 장치로 설치된 센서는 하나의 연산기로 처리하기에 시간 동기화 문제를 해결할 수 있다. 시간차 정확도를 올리기 위해 시간 분해능이 높은 고속 32비트 타이머를 사용하여 거리 및 방향을 빠르게 연산 및 추적할 수 있다.
잔향시간(reverberation time, T60)은 대표적인 음향 매개 변수로서, 잔향에 대한 정보를 제공한다. 동일한 공간이라도 주파수 대역에 따라 잔향이 미치는 영향은 다르기 때문에, 주파수 대역별(frequency-dependent, FD) T60은 음향환경에 대한 세부적인 정보를 제공하여 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 음성신호로부터 T60을 추정하는 기존의 블라인드 T60 추정 방식들은 대부분 전 대역 T60 추정에 집중되어 있으며, 소수의 블라인드 FDT60 추정 방식들은 공통적으로 저주파 대역에서 열악한 성능을 보인다. 본 논문은 블라인드 FDT60 추정을 위해, 이전에 제안한 주의 집중 풀링 기반 스펙트럼 감쇠율의 가중 합(Attentive pooling based Weighted Sum of Spectral Decay Rates, AWSSDR) 방식을 변형하여 목표를 전 대역 T60에서 FDT60으로 확장하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 ACE challenge의 평가데이터 셋에 대한 성능 평가 결과, 기존의 블라인드 FDT60 추정 방식들보다 우수한 성능을 달성하였으며, 특히, 모든 주파수 대역에서 일관성 있는 우수한 추정 성능을 보였다. 이는, 잔향의 물리적인 특성과 관련된 스펙트럼 감쇠율을 주파수 대역별로 처리하여, 음성신호로부터 FDT60에 대한 정보를 취합하는, AWSSDR 방식의 매커니즘이 주파수에 따라 변하는 잔향의 영향을 반영하여 FDT60 추정에 유용함을 보여준다.
본 논문에서는 주변광으로 인한 잡음이 적외선을 사용한 반사형 PPG 측정 장치에 미치는 영향을 고찰하였다. 주변광으로 인한 잡음은 일반적인 상황과 특수한 상황으로 나누어 고찰하였으며, 일반적인 상황은 시간과 주변 광원의 변화로 인한 잡음을 무작위로 관찰하였고, 특수한 상황은 할로겐램프를 사용하여 측정 장치와 광원과의 거리에 따른 잡음 변화를 관찰하였다. 실험은 각각의 상황에 따라 PPG 신호를 실시간으로 측정하고 데이터를 획득하였으며, 측정된 데이터는 시간 영역과 주파수 영역에서 분석하였다. 먼저 일반적인 상황 실험을 통해 주변광의 밝기에 따라 잡음이 커짐을 육안으로 확인하였고, 주파수 분석을 통해 백색잡음, 전력선 잡음, 회로 내부 잡음이 발생함을 확인하였다. 또한 할로겐램프를 사용하여 주변광과의 거리 변화에 따른 잡음의 변화를 실험하고 SNR을 계산하였다, 실험 결과, 278.3W/m2의 복사조도를 갖는 50cm 거리에서는 3.2dB의 SNR을 나타내었고 그 이하의 SNR에서는 정상적인 측정이 어려움을 확인하였으며, 27.7W/m2의 복사조도를 갖는 2m의 거리에서 18.2dB 값을 나타내었고 그 이상 값에서 필터를 통해 정상적인 PPG 측정이 가능함을 확인하였다.
LED는 조명뿐만 아니라 휴대폰, 자동차, 디스플레이 등과 같은 다양한 분야에 널리 사용되고 있으며, LED 조명과 통신이 융합된 가시광 통신(VLC)이 크게 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 일반적인 차량에서 사용되고 있는 적색, 황색 LED를 이용하여 차량 간(V2V) 데이터를 전송할 수 있는 차량 간 가시광 통신시스템을 직접 구현하고 실험하였다. 전위 차량에서 수집된 데이터와 속도 데이터인 서로 다른 데이터들을 차량의 후미등인 적색, 황색 LED를 이용해 NRZ-OOK로 변조하여 가시광으로 각각 전송했으며, 광 검출기(PD)는 가시광 신호를 수신하여 데이터를 복원한다. 형광등과 자연광의 간섭 광의 영향을 감소시키기 위해, 간섭제거를 위한 PD를 설치하였으며, 편광필터와 차동증폭기를 이용한 간섭제거기를 사용하였다. 제안된 가시광 통신시스템이 이상적인 경우, 실내 그리고 실외환경에서 성능을 분석하였다. 실외환경에서 약 30[cm]거리를 유지하고 4800[bps] 전송속도를 갖는 차량 간 데이터전송에서 적색 LED는 약 13.63[dB], 황색 LED는 약 11.90[dB]의 성능 향상을 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.
사장교에서 케이블 부재는 하중을 전달하는 가장 중요한 부재 중 하나이다. 따라서 사장교의 구조적 상태 및 안정성을 평가하기 위해서는 케이블의 상태를 파악하기 위해 지속적인 모니터링을 수행하는 것이 중요하다. 이러한 모니터링 시스템은 케이블에 부착된 가속도계를 통해 진동을 측정하고 이를 토대로 케이블 장력과 감쇠비를 추정하고, 이를 토대로 케이블의 상태 평가의 기초자료로 활용한다. 이러한 상시 모니터링 시스템은 지속적으로 진동 데이터를 측정하기 때문에 데이터 수집 시스템을 포함한 하드웨어가 안정적이고 전력 효율성이 높아야 한다. 또한 지속적으로 생성되는 대량의 진동 신호들을 사람의 개입을 최소화하며 안정적으로 분석할 수 있는 자율모니터링 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 IoT를 활용한 도메인 지식 기반 자율 모니터링 시스템을 개발하였다. 케이블 자율 모니터링 시스템을 구현하기 위한 가장 중요한 요소는 케이블의 장력과 감쇠비의 추정을 위한 진동 신호의 주파수 영역 내 발생하는 첨두의 자동 추정이다. 본 연구에서는 도메인 지식 기반 첨두 자동 추정 알고리즘을 데이터 수집 및 On-Board Processing이 가능한 IoT 시스템에 내장하여 IoT 센서 단에서 Edge computing이 가능한 효율적인 IoT 자율 모니터링 시스템을 구현하였다. 개발된 자율 모니터링 시스템을 국내 사장교에 설치하여 장기간 현장 운영 성능을 평가하였으며, 그 결과 장기 데이터 수신률, 장력 추정의 정확성, 효율성 측면에서 기존 시스템과 비교하여 작동 성능을 확인하고 검증하였다.
시멘트계열 재료를 이용한 지반보강 시 처리지반의 안정적 이용을 위하여 해당 재료의 양생과정 평가가 요구된다. 본 연구에서는 전자기적 물성 기반 시멘트 그라우트의 양생과정 평가를 위하여 시계열반사계(TDR) 측정시스템을 적용하였다. 시멘트 그라우트의 높은 전도성으로 인한 프로브 내 전극간 전기적 연결을 방지하기 위하여 코팅 프로브를 제작하였으며, 코팅 프로브로부터 실제 비유전율 평가를 위한 보정실험이 수행되었다. 코팅 프로브가 적용된 TDR 측정시스템으로부터 시멘트 그라우트의 양생과정을 평가하고자 지연제가 첨가된 물시멘트비 45%의 초속경시멘트 그라우트가 준비되었으며, 몰드 내 타설 직후 예비측정 및 배합 후 3~288시간 경과 시점에서 TDR 신호를 수집, 비유전율을 평가하였다. 실험 결과, 타설 직후의 시멘트 그라우트는 100 이상의 높은 비유전율 상태를 나타내었으나 양생시간이 경과함에 따라 급격한 감소 경향을 보였으며, 양생 144시간 시점부터의 비유전율은 약 13.8로 수렴하여 해당 시간을 양생 완료시점으로 판단하였다. 본 연구에서 이용된 코팅 프로브 TDR 측정시스템은 전도성 재료에 대한 적용성과 더불어 전자기적 물성 기반 시멘트계열 지반보강재 양생과정 모니터링에 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
본 연구에서는 충격반향법(IE)을 활용하여 철근 부식 진전에 따른 콘크리트 손상 상태를 모니터링하였다. 길이 1500 mm, 폭 400 mm, 두께 200 mm를 갖는 세 개의 철근 콘크리트 시험체를 제작하였다. 각 시험체는 보통 포틀랜드 시멘트, 고로 슬래그 미분말, 플라이 애쉬를 혼합한 세 가지 콘크리트 배합을 활용하여 제작하여, 결합재 특성에 따른 손상특성을 관찰하였다. 콘크리트 내 철근 부식은 3% NaCl 용액에서 35일 주기의 습윤 및 건조 포화 과정을 거친 후 0.5 A 전류를 인가하여 가속화되었다. 전류인가 전 습윤-건조반복(철근부식 환경조성 또는 잠재기)단계에서 수집된 초기 IE 데이터는 건조상태가 IE 신호에 미치는 영향이 크기 않음을 보여주었다. 전류를 인가한 후에는 인가 시간 증가에 따라 IE 탁월주파수와 콘크리트 P파속도의 점진적인 감소 특성을 관찰할 수 있었다. 이러한 실험결과는 IE 데이터 모니터링으로 철근 부식으로 인한 콘크리트의 점진적 손상의 주요 특성(내부 손상 개시 및 전파 속도 등)을 포착할 수 있음을 보여준다. 따라서, 철근 부식에 따른 콘크리트의 점진적 손상의 평가 및 예측에 IE 모니터링이 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Jang-Hoon Oh;Bo Guem Choi;Hak Young Rhee;Jin San Lee;Kyung Mi Lee;Soonchan Park;Ah Rang Cho;Chang-Woo Ryu;Key Chung Park;Eui Jong Kim;Geon-Ho Jahng
Korean Journal of Radiology
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제22권5호
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pp.770-781
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2021
Objective: Chemical exchange-dependent saturation transfer (CEST) MRI is sensitive for detecting solid-like proteins and may detect changes in the levels of mobile proteins and peptides in tissues. The objective of this study was to evaluate the characteristics of chemical exchange proton pools using the CEST MRI technique in patients with dementia. Materials and Methods: Our institutional review board approved this cross-sectional prospective study and informed consent was obtained from all participants. This study included 41 subjects (19 with dementia and 22 without dementia). Complete CEST data of the brain were obtained using a three-dimensional gradient and spin-echo sequence to map CEST indices, such as amide, amine, hydroxyl, and magnetization transfer ratio asymmetry (MTRasym) values, using six-pool Lorentzian fitting. Statistical analyses of CEST indices were performed to evaluate group comparisons, their correlations with gray matter volume (GMV) and Mini-Mental State Examination (MMSE) scores, and receiver operating characteristic (ROC) curves. Results: Amine signals (0.029 for non-dementia, 0.046 for dementia, p = 0.011 at hippocampus) and MTRasym values at 3 ppm (0.748 for non-dementia, 1.138 for dementia, p = 0.022 at hippocampus), and 3.5 ppm (0.463 for non-dementia, 0.875 for dementia, p = 0.029 at hippocampus) were significantly higher in the dementia group than in the non-dementia group. Most CEST indices were not significantly correlated with GMV; however, except amide, most indices were significantly correlated with the MMSE scores. The classification power of most CEST indices was lower than that of GMV but adding one of the CEST indices in GMV improved the classification between the subject groups. The largest improvement was seen in the MTRasym values at 2 ppm in the anterior cingulate (area under the ROC curve = 0.981), with a sensitivity of 100 and a specificity of 90.91. Conclusion: CEST MRI potentially allows noninvasive image alterations in the Alzheimer's disease brain without injecting isotopes for monitoring different disease states and may provide a new imaging biomarker in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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