치매에서의 뇌파 연구는 주로 주파수 분석과 지형화 분석을 이용하여 정량화하는 것을 위주로 진행되어 왔으나, 이러한 선형적 분석은 뇌파와 같이 복잡한 신호를 분석하는 것에는 한계가 있었다. 최근 새로운 패러다임인 카오스 이론에 근거를 두고 뇌파를 비선형적으로 측정하는 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 알쯔하이머형 치매 환자의 뇌파 신호를 최대 양수 리아프노프 지수를 이용하여 비선형적으로 분석하는 것이 가능한 가를 알아보고 그 결과를 대조군과 비교해보기 위하여 시도되었다. 3명의 알쯔하이머형 치매 환자와 3명의 대조군에서 뇌파 신호를 받아 디지털화한 후에 비선형 분석법 중 하나인 최대 양수 리아프노프 지수를 산출하였다. 알쯔하이머형 치매군은 전체 15개의 전극 부위 중 8곳의 전극 부위에서 대조군에 비하여 유의하게 낮은 최대 양수 리아프노프 지수를 나타내었다. 각 두뇌 영역별 및 반구별 분석에서도 알쯔하이머형 치매군이 대조군에 비하여 전 두뇌 영역에서 최대 양수 리아프노프 지수가 유의하게 낮았다. 이에 따라 알쯔하이머형 치매 환자의 뇌파를 비선형적 분석하여 조사한 이들 두뇌의 카오스적 성상이 감소되어 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이 결과는 향후 뇌파의 비선형적 분석인 리아프노프 지수 산출이 두뇌 기능을 조사하는 데에 유용한 새로운 방법이 될 가능성이 있다는 것을 시사한다.
The purpose of study is to investigate the correlation between the Lyapunov exponent (LE) and the displacement of the center of gravity (DCG) for clarifying walking stability on the treadmill. From fifteen young healthy subjects volunteered, lower extremity joint angles were recorded using a three-dimensional motion capture system with reflective markers. The anteroposterior DCG and the LE were calculated by a commercial software. A linear correlation between LE and DCG (p<0.05) showed that LEs compensated for walking distance on the treadmill walking. However, LEs were found to be independent of self-selected walking speeds by a negligible correlation between LE and the Froude number (p>0.05).
본 논문에서는 순환형 하이브리드 초소형 에너지 수확장치 장치에서 존재하는 거동해석을 수행한다. 이 거동해석은 더 많은 에너지를 생산하기 위해서 비선형 시스템이 요구되므로 비선형 시스템의 존재 유무를 확인하는 것이다. 이를 위해 먼저 타켄스의 매립법을 통한 위상 공간을 재구성한다. 또한 위상 공간을 이용하여 포엔카래 맵을 구성하고 리아프노프 지수를 구하여 분석한다.
회전체 베어링 상태진단에 신뢰성을 갖기 위하여 여러 가지 진단 방법이 연구되고 있으며, 이때 이용하는 변수는 온도와 소음, 진동 그리고 윤활유가 있으며 분석 방법으로는 온도추이분석, 소음분석, 진동분석, 윤활제 분석방법이 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 압연기 베어링의 상태진단 변수로 베어링의 진동 신호를 선택하고 이 진동신호에서 비선형성이 강한 신호 즉 카오스적 거동이 있음을 정성적인 방법으로 타켄스의 매립법에 의한 상태공간 재구성과 포엔카레 단면, FFT, 히스토그램을 이용하고, 정량적인 방법으로 프랙탈 차원, 리아프노프 지수를 이용하여 확인하였다.
본 연구는 시각 동기 위상 측정 정보를 이용하여 전력계통에 나타나는 여러 가지 동요 현상을 검출하기 위한 기초 연구로써, 시계열 데이터 분석 분야로 분류된다. 제시한 방법은 비선형 동특성에 해석 기반으로 접근하여 전력계통에 나타날 수 있는 여러 동요 현상을 범용적으로 검출해 낼 수 있다. 비선형 동요 현상의 신호적 패턴을 수학적으로 기본 순시치 파형으로부터 피크치 샘플링을 통해 전개하여 계통 요소간 간섭으로 인한 원하지 않는 진동 모드를 검출하고자 한다. 계통의 변화로 진동 모드가 나타날 때, 2차원 평면에 실효치로 환산한 시계열 전압 데이터와 선형화된 플로퀘트 상수(Floquet multiplier)를 맵핑하여 도시하고, 정상상태 지점으로부터 거리를 계산하여 최대 리아프노프 지수 계산을 통해 계통이 불안정하게 되는 시간을 시계열 데이터 분석으로 추정하는 것이 본 방법의 핵심이다. 이러한 접근으로 제시한 비선형 동요 검출 알고리즘을 적용하여 디지털 필터 적용 또는 주파수 영역 해석과 같은 오프라인 Study와 달리 온라인으로 신속하게 계통의 현재 상태를 알 수 있게 된다.
The chaotic characteristics of partial discharge(PD), may seems to be stochastic and merely random, were investigated using the method to discern between chaos and random signal, e.g. correlation integral, Lyapunov characteristic exponents and etc. For the purpose of obtaining experimental data, computer aided partial discharge detecting system was used. While this method is very different from typical statistical analysis from the point of view of a nonlinear analysis, it can provide better interpretable criterion according to the time evolution with a degradation process in the same type insulating system.
회전체 베어링 상태진단에 신뢰성을 갖기 위하여 여러 가지 진단 방법이 연구되고 있으며, 이때 이용하는 변수는 온도와 소음, 진동 그리고 윤활유가 있으며 분석 방법으로는 온도추이분석, 소음분석, 진동분석, 윤활제 분석방법이 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 압연기 베어링의 상태진단의 변수로 베어링의 진동신호를 선택하고 이 진동신호에서 비선형성이 강한 신호 즉 카오스적 거동이 있음을 타켄스의 매립법과 포엔카레 단면, 상관차원과 리아프노프 지수를 이용하여 확인하였다.
The self-excited vibrations of airfoil is related to the classical flutter problems, and it has been studied as a system with linear stiffness and small damping. However, since the actual aircraft wing and the many mechanical elements of airfoil type have various design variables and parameters, some of these could have strong nonlinearities, and the nonlinearities could be unexpectedly strong as the parameters vary. This abrupt chaotic behavior undergoes ordered routes, and the behaviors after these routes are uncontrollable and unexpectable since it is extremely sensitive to initial conditions. In order to study the chaotic behavior of the system, three parameters are considered, i.e., free-stream velocity, elastic distance and zero-lift angle. If the chaotic parameter region can be identified from the mathematically modeled nonlinear differential equation system, the designs which avoid chaotic regions could be suggested. In this study, by using recently developed dynamically system methods, and chaotic regions on the parameter plane will be found and the safe design variables will be suggested.
음성 인식 연구에서 잡음이 존재하는 음성 발음의 처음과 끝을 찾아내는 것은 매우 중요하다. 음성 종점 탐지를 위한 기존의 방식으로는 2개의 간단한 시간 영역 측정법인 단시간 에너지와 단시간 영점교차 비율 방법이 있다. 위의 방법들은 낮은 신호 대 잡음비의 환경에서는 정확한 결과를 보장 할 수 없기 때문에 본 논문에서는 시간 영역 파형의 리아프노프 지수를 이용하여 음성의 시작과 종점을 구별하는 새로운 접근법을 제시하였다. 제안한 방법은 Mel-Scale특징 방법에서 요구되는 종점 탐지 과정을 위한 주파수 영역 매개변수를 얻는 과정이 필요 없기 때문에 보다 간단하다. 제안한 방법의 성능 검증을 위해 아라비아 숫자의 음성단어 분석에 적용해 보았으며, 결과를 통하여 제안한 방법이 인식률을 현저히 증가시킴을 확인하였다.
뇌 기능의 연구수단으로써 널리 사용되고 있는 뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 측정시에 노이즈(noise)나 잡파(artifact)가 섞여서 측정되기 쉽다. 본 연구에서는 뇌파에 포함된 잡파들을 분리하기 위해서 독립성분분석(ICA)을 뇌파신호에 적용하였다. 먼저 정상인의 안구운동(Eye Movement)과 관련된 잡파가 나타나는 뇌파 신호에 대해서 독립성분분석을 적용하여 소스로 추정되는 각각의 독립성분들을 분리해 내었다 분리된 신호에 대하여 잡파로 보이는 신호를 제거하고 재구성된 뇌파 신호와 잡파가 제거되기 전인 원래의 신호에 대하여 각각 상관차원(correlation dimension) 및 리아프노프 지수(Iyapunov exponent)등과 같은 비선형 분석법을 적용하여 두 신호의 유의한 차이점을 밝히고, 분리된 독립 신호들의 해부학적 발생위치 및 분포를 추정하였다. 시각적으로 복잡한 뇌파신호에 대하여 독립성분분석을 통하여 뇌 활동의 시각적, 공간적 분석이 가능함을 나타내었을 뿐만 아니라 비선형 분석을 통한 뇌파 신호의 정량적 분석을 통하여 시각적으로 복잡한 뇌파의 유의미한 변화를 관찰할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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