With the advent of light-weight daily physiological signal monitoring sensors, intelligent inference and analysis method for physiological signal monitoring application, commercialized products and services are released. However, practical constraints still remain for daily physiological signal monitoring. Most devices provide rough health check function and analyze with randomly sampled measurements. In this work, we propose the probabilistic modeling of physiological signal analysis. This model represent the relationship between previous user measurement (history), other group`s type, model and current observation. From the experiment, we found that the personalized analysis with long term regular data shows reliable result and reduces the analyzing errors. In addition, participants agree that the personalized analysis shows reliable and adaptive information than other standard analysis method.
This study conducted a digital forensic analysis of Signal and Telegram, two secure messengers widely used in the Android environment. As mobile messengers currently play an important role in daily life, data management and security within these apps have become very important issues. Signal and Telegram, among others, are secure messengers that are highly reliable among users, and they safely protect users' personal information based on encryption technology. However, much research is still needed on how to analyze these encrypted data. In order to solve these problems, in this study, an in-depth analysis was conducted on the message encryption of Signal and Telegram and the database structure and encryption method in Android devices. In the case of Signal, we were able to successfully decrypt encrypted messages that are difficult to access from the outside due to complex algorithms and confirm the contents. In addition, the database structure of the two messenger apps was analyzed in detail and the information was organized into a folder structure and file format that could be used at any time. It is expected that more accurate and detailed digital forensic analysis will be possible in the future by applying more advanced technology and methodology based on the analyzed information. It is expected that this research will help increase understanding of secure messengers such as Signal and Telegram, which will open up possibilities for use in various aspects such as personal information protection and crime prevention.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2000.10b
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pp.1309-1312
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2000
Joints created with concrete construction result in serious weakness from the aspects of both structural and water-barrier function. Several case studies for the inspection of construction joints of column in concrete structure using radar. An analysis method based on radar signal processing using convolution technique is carried out with various patterns of joints in concrete. The computed results were verified by comparing the test results. As a result, radar signal analysis proposed in this study has a possibility of estimating patterns of joints with good accuracy.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2011.04a
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pp.572-577
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2011
The acoustic emission (AE) technique is a well-known non-destructive test technique, both in research and for industrial applications. It is mainly used to monitor the onset of cracking processes in materials and components. Predicting and preventing the crack phenomenon has attracted the attention of many researchers and has continued to provide a large incentive for the use of condition monitoring techniques to detect the earliest stages of cracks. In this research, goal is in grasping features of AE signal caused by crack growth. The envelope analysis with discrete wavelet transform (DWT) is used to find the characteristic of AE signal. To estimate feature of divided into three by crack length, the time waveform and the power spectrum were generated by the raw signals and the transferred signal processed by envelope analysis with DWT.
The set of admissible time-variations in the input signal can be separated into two categories : slow parameter changes and large parameter changes which occur infrequently. A common approach used in the tracking of slowly time-varying parameters is the exponential recursive least-squares(RLS) algorithm. There have been a variety of research works on the error analysis of the exponential RLS algorithm for the slowly time-varying parameters. In this paper, the focus has been given to the error analysis of exponential RLS algorithms for the input data with abrupt property changes. The voiced speech signal is chosen as the principal application. In order to analyze the error performance of the exponential RLS algorithm, deterministic properties of the exponential RLS algorithms is first analyzed for the case of abrupt parameter changes, the impulsive input(or error variance) synchronous to the abrupt change of parameter vectors actually enhances the convergence of the exponential RLS algorithm. The analysis has also been verified through simulations on the synthetic speech signal.
As the importance and dependency of the positioning, navigation, and timing (PNT) information provided by the radio navigation satellite service (RNSS) increases, the vulnerability of RNSS to jamming can lead to significant risks. The signal design under the consideration of anti-jamming performance helps to provide service which is robust to jamming environment. Therefore, it is necessary to evaluate the jamming robustness performance during the design of new signals. In this paper, we introduce figures-of-merit (FoMs) that can be used for an anti-jamming performance analysis of designed signals of interest. We then calculate the FoMs, such as the quality factor (Q factor), tolerable jamming-to-signal ratio (tolerable J/S), and range to jammer (d) for legacy RNSS signals and analyze the results. Finally, based on the results of the analysis, we derive waveform design conditions to obtain good anti-jamming performance. As a result, this paper shows that the waveforms with wide bandwidth leading to good spectral efficiency provide strong anti-jamming performance.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2003.11a
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pp.175-179
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2003
In this paper, we developed a DTV RF (Radio frequency) capture, analysis, and regeneration system adapting digital signal processing and high speed hard disk interfacing techniques and analyzed characteristics of captured RF signal. This system can be used in the various field of DTV transmission because this system can capture the receiving real DTV signals and analyze captured RF signals that contain the complex characteristics of the real-world RF environments and regenerate it in a laboratory without the performance degradation. The system can capture and replay the DTV RF signals in real-time on hard disk. Therefore, there is no limit for the amount of captured data with in the installed storage capacity. We can expect various possible applications for this system such as a tool for the development of the receiver performance analysis, design, and analysis for the DTV coverage areas, etc. This system can also be used as RF signal analyzer.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.3
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pp.221-229
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2004
The Continuous Wavelets Transform project signal f(t) to "Time-scale"plan utilizing the time varied function which called "wavelets". This Transformation permit to analyze scale time dependence of signal f(t) thus the local or global scale properties can be extracted. Moreover, the signal f(t) can be reconstructed stably by utilizing the Inverse Continuous Wavelets Transform. In this paper, the EEG signal is analyzed by wavelets coherence method and the De-noising procedure is represented.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.55
no.4
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pp.166-171
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2006
In this paper, we have studied for analysis of the partial discharge(PD) signal in underground transmission line. The PD signal has estimated as detected signal accumulation of a PRPDA method by using Labview, and analyzed with fuzzy algorithm. In our algorithm, we developed system configuration that detected accumulating PD signal using by Labview and programmed fuzzy algorithm can be analyzed the PD signal using with Matlab. With practical PD logic implementation of theoretical detected system and hardware implementation, the device for Hipotronics Company's 50kV setup has generated and then has applied with $15k{\sim}17kV$ with 1:1 time probe. It's also used the LDPE 0.27mmt (scratch error 0.05mmt) to sample for making PD. In conclusion, Our new class of PD detected algorithm has also compared with previous PRPDA or Fuzzy algorithm. which has diagnose more conveniently by adding numerical values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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