본 논문은 적응 반향 제거기인 parametric wiener filter (PWF)의 반향신호 제거 파라미터를 구간 조건에 따라 차등적으로 적용시키는 새로운 음향학적 반향제거 (Acoustic Echo Suppression, AES) 알고리즘을 제안한다. PWF는 반향 신호 추정의 부정확성을 보상하고자 반향신호 제거 파라미터를 사용한다. 기존의 방법은 단일통화 구간과 동시통화 구간에 관계없이 동일한 반향신호 제거파라미터 값을 적용하여 동시통화 환경에서 근단 신호의 왜곡을 발생 시킨다. 본 논문에서는 상관계수 (Correlation Coefficient)를 이용한 동시통화(Double-Talk) 검출 알고리즘과 음성구간검출기 (Voice Activity Detector, VAD)의 결과로부터, 원단 화자만 있는 구간과 동시통화 구간을 구분하고 각각의 경우에 반향제거 파라미터를 달리 적용하여 동일한 반향신호 제거 파라미터를 사용함에 따른 동시통화 구간내의 근단 화자신호의 음질 저하 없이 반향신호를 보다 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 결과는 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 우수한 성능을 보였다.
평행 빔 SPECT는 평행구멍 모양의 조준기와 검출기를 결합하여 프로젝션 데이터를 얻는다. 그러나, 평행 빔 SPECT의 프로젝션 데이터는 광자의 검출방향을 고정하는 조준기의 점선원 반응 함수의 부정확성 때문에 거리 의존적 흐트러짐의 영향을 받게 되어, 이를 해결하기 위한 효과적인 구경보정이 필요하다. 이 논문에서는 반복적 구경보정 방법의 시간적 제약과 주파수-거리 관계를 이용한 방법의 성능상의 제약을 극복하기 위한 방법으로 거리 의존적 역투사를 이용한 구경보정을 제안한다. 제안된 방법은 직접적 영상재구성에서 적용하는 거리 독립적 역투사를 거리 의존적 역투사로 대체하여 구경보정 효과와 함께 영상을 신속히 재구성 할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 기존의 푸리에-거리 관계를 이용한 방법과 비교하기 위해 여러 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존의 푸리에-거리 관계를 이용한 방법에 비해 공간분해능을 향상시키고 잡음에 강건함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 모바일 기기의 심전도 신호 측정 데이터를 분류한다. 비정상 심장박동을 높은 정확도로 분류하기 위해 딥러닝 모델의 구성 요소 세 가지를 선정하고 요소의 조건 변화에 따른 분류 정확도를 비교한다. 심전도 신호 데이터의 특징을 스스로 추출할 수 있는 CNN 모델을 적용하고 모델을 구성하는 모델의 깊이, 최적화 방법, 활성화 함수의 조건을 변경하여 총 48개의 조합의 성능을 비교한다. 가장 높은 정확도를 보이는 조건의 조합을 도출한 결과 컨볼루션 레이어 19개, 최적화 방법 SGD, 활성화 함수 Mish를 적용하였을 때 정확도 97.88%로 모든 조합 중 가장 높은 분류 정확도를 얻었다. 이 실험에서 CNN을 활용한 1-채널 심전도 신호의 특징 추출과 비정상 박동 검출의 적합성을 확인하였다.
실시간 동작영역 검출 알고리즘의 차영상 기법은 배경프레임을 이용한 방식과 이전프레임을 이용한 방식으로 구분된다. 배경프레임을 이용한 방식은 사전에 분석한 배경정보를 기반으로 정확한 동작영역을 검출할 수 있는 방법이다. 하지만 배경정보가 변경될 경우 정보갱신이 요구되므로, 실시간 응용분야에 제한적이다. 이전프레임을 이용한 방식은 현재프레임과 시차간격이 존재하는 이전프레임을 취득하여 동작의 윤곽선을 검출한다. 하지만 실제 윤곽선과 오차를 보여 보정이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문이 제안하는 3 way-diff 알고리즘은 프레임 제작과정 중 발생되는 반사된 빛 영역과 차영상 기법을 이용해 동작의 윤곽선을 구하므로, 기존 방식들에 배경의존성 및 부정확성을 보완한다. 다중 차영상 기법 및 비트단위의 AND 연산으로 수행되며, 이 과정으로 배경프레임을 이용한 방식의 정확성과 이전프레임을 이용한 방식의 환경적응력을 융합하며 노이즈의 발생을 감소시킨다. 또한 제안하는 기법의 성능은 CASIA의 Gait 데이터베이스 샘플을 이용해 각 기법에 대한 성능평가로 증명한다.
본 논문은 별도 기준 클록 없이 고속 시리얼 데이터 통신을 위한 3.2Gb/s 클록 데이터 복원(CDR) 회로를 설명한다. CDR회로는 전체적으로 5부분으로 구성되며, 위상검출기(PD)와 주파수 검출기(FD), 다중 위상 전압 제어 발진기(VCO), 전하펌프(CP), 외부 루프필터(LF)로 구성되어 있다. CDR회로는 half-rate bang-bang 타입의 위상 검출기와 입력 pull-in 범위를 늘릴 수 있도록 half-rate 주파수 검출기를 적용하였다. VCO는 4단의 차동 지연단(delay cell)으로 구성되어 있으며 튜닝 범위와 선형성 향상을 위해 rail-to-rail 전류 바이어스단을 적용하였다 각 지연단은 풀 스윙과 듀티의 부정합을 보상할 수 있는 출력 버퍼를 갖고 있다. 구현한 CDR회로는 별도의 기준 클록 없이 넓은 pull-in 범위를 확보할 수 있으며 기준 클록 생성을 위한 부가적인 Phase-Locked Loop를 필요치 않기 때문에 칩의 면적과 전력소비를 효과적으로 줄일 수 있다. 본 CDR 회로는 0.18um 1P6M CMOS 공정을 이용하여 제작하였고 루프 필터를 제외한 전체 칩 면적은 $1{\times}1mm^2$이다. 3.2Gb/s 입력 데이터 율에서 모의실험을 통한 복원된 클록의 pk-pk 지터는 26ps이며 1.8V 전원전압에서 전체 전력소모는 63mW로 나타났다. 동일한 입력 데이터 율에서 테스트를 통한 pk-pk 지터 결과는 55ps였으며 신뢰할 수 있는 입력 데이터율 범위는 약 2.4Gb/s에서 3.4Gb/s로 나타났다.
인터넷에서 판매되는 건강기능성표방식품 51개를 구매하여 발기부전치료제 5종과 그 유사물질 29종, 이카린, 요힘빈, 시부트라민 그리고 시부트라민 유사물질인 데스메틸시부트라민, 디데스메틸시부트라민 총 39종의 부정유해물질을 3개의 혼합표준용액으로 만든 후 HPLC를 이용하여 총 50분 동안 이동상 용액 A(5 mM sodium hexanesulfonate와 0.1% phosphoric acid을 함유한 물), B(95% acetonitrile) 두 가지를 기울기 용매 조건으로 분석하였다. 검출된 화합물의 확인을 위하여 LC-ESI-tandom MS의 MRM 조건을 최적화하고 정성분석 한 결과 1개의 홍삼제품과 영양보충용제품 2건에서 실데나필과 슈도바데나필, 디메틸티오실데나필성분이 1회 복용량당 1.3-82.1 mg 검출되었으며, 2개의 기타가공품에서 부작용이 우려되어 사용이 금지된 시부트라민의 유사물질인 디데스메틸시부트라민이 각각 1회 복용량 당 2.2, 1.7 mg이 검출되었다. 시중에 판매되는 비아그라의 실데나필 1회 최소복용량은 25 mg으로 시료에서의 검출량은 이보다 높은 수준으로 함유되었으며, 의사의 처방 없이 식품 중에 불법적으로 함유된 이들 물질 혹은 이들의 유사물질은 소비자들의 건강상에 문제를 일으킬 수 있으므로, 시중에 유통되는, 더욱이 온라인 상에서 음성적으로 판매되고 있는 건강관련식품에 대한 모니터링이 지속적으로 필요한 실정이다.
19-nortestosterone(NORA)와 19-norandrostenedione(NT)는 정소내 aromatization과정중 중간 대사물로 검출된다. 본 연구는 이들을 장기간 투여하여 정소 및 부속기관의 무게, 혈청내 testosterone(T)의 농도, 정자형성에 미치는 영향을 조사하였다. NORA, NT 및 TE를 $300/50{\mu}l$농도로 주당 3회씩 12주간 정소에 직접 주사(intratesticular injection, i.t.)하였다. 또한 GnRH antagonist(RS68439)를 처리하여 혈청내 생식소자극호르몬 (GTH)을 감소시킨후 위 호르몬들을 동일방법으로 처리하여 이들의 보상작용을 조사하였다. NORA는 정소무게를 감소시키지 않았으나 GnRH antagonist를 처리하여 감소된 정소무게를 현저하게 보상하였다(P<0.05). NORA, NT, TE는 모두 부속기관의 무게를 증가시켰으며, RS68439가 감소시킨 부속기관의 무게를 현저히 증가시켰다. 그러나 이들은 부정소(epididymis)에는 영향을 주지않았으며 RS68439처리군에서는 보상작용을 나타내었다. 이들의 처리로 혈청내 LH농도는 완전히 감소하였으나 FSH의 농도에는 영향을 나타내지 않았다. 그리고 혈청내 T의 농도를 증가시켰다. NORA는 정자형성과정중 7단계의 spermatid의 수를 현저히 감소시켰다. 위 결과로 보아 NORA는 GnRH antagonist로 FSH의 분비가 억제된 쥐의 FSH분비를 촉진하며, T의 농도를 증가시켜 정자형성과정을 억제하는 것으로 추론된다.
CEP(Complex Event Processing)는 대규모 정보시스템에서 발생하는 복잡한 이벤트 패턴을 발견하는 기법이다. 게임 사용자가 게임 서버에 접속하여 게임을 수행하는 과정에서 발생하는 이벤트들을 관찰하면서 규칙에 위배되는 행위를 검출하기 위하여 CEP 기법을 사용하는 방법이 제안된 바 있다. 본 연구는 실제 게임서버 DB를 이용하여 선행 연구를 통해 제안된 모니터링 방법에 적용하여 보았다. 이를 통해 CEP 기반의 온라인서비스 감시가 대규모 사용자들이 이용하는 온라인 게임의 부정한 사용자들을 찾아내고 감시하는 것에 효과적임을 관찰하였다.
다시점 비디오는 여러 개의 시점(view-point)을 이용하여 현장감과 몰입감을 제공하는 새로운 형태의 멀티미디어 서비스이다. 시점의 개수가 증가함에 따라 방대한 양의 영상 데이터로 인한 영상 획득, 저장 전송 및 재현 시 문제가 발생한다. 또한 현재의 다시점 비디오에 관한 연구는 고정된 카메라로 환경이 제한되어 있다. 본 논문에서는 유동적인 카메라 환경에서 최적의 상관관계를 가지는 영상을 획득하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 일부분만을 선택하여 중복성을 먼저 측정하고, 중복성의 척도에 따라 사용자와의 상호작용을 통하여 높은 상관관계를 가지는 다시점 영상을 획득할 수 있다. 또한 영상 획득 시 카메라간의 조명 차이에 의해 발생되는 부정확성을 감소시키기 위해 영상 마스킹을 적용한다. 마스킹된 영상에 에지 검출 방법을 적용하여 변위 추정을 함으로써 계산 복잡도를 줄였다.
Previous works for detecting arrhythmia have mostly used nonlinear method to increase classification accuracy. Most methods require accurate detection of ECG signal, higher computational cost and larger processing time. But it is difficult to analyze the ECG signal because of various noise types. Also in the healthcare system based IOT that must continuously monitor people's situation, it is necessary to process ECG signal in realtime. Therefore it is necessary to design efficient algorithm that classifies different arrhythmia in realtime and decreases computational cost by extrating minimal feature. In this paper, we propose R wave detection considering complexity and arrhythmia classification based on binary coding. For this purpose, we detected R wave through SOM and then RR interval from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classified arrhythmia in realtime by converting threshold variability of feature to binary code. R wave detection and PVC, PAC, Normal classification is evaluated by using 39 record of MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.41%, 97.18%, 94.14%, 99.83% in R wave, PVC, PAC, Normal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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