With the increased attention about healthcare and management of heart diseases, smart healthcare services and related devices have been actively developed recently. R wave is the largest representative signal among ECG signals. R wave detection is very important because it detects QRS pattern and classifies arrhythmia. Several R wave detection algorithms have been proposed with different features, but the remaining problem is their implementation in low-cost portable platforms for real-time applications. In this paper, we propose R wave detection based on optimal threshold and arrhythmia classification through QRS pattern considering complexity in smart healthcare environments. For this purpose, we detected R wave from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classify premature ventricular contraction arrhythmia in realtime through QRS pattern. The performance of R wave detection and premature ventricular contraction arrhythmia classification is evaluated by using 9 record of MIT-BIH arrhythmia database that included over 30 premature ventricular contraction. The achieved scores indicate the average of 98.72% in R wave detection and the rate of 94.28% in PVC classification.
Because arrhythmia occurs irregularly, it should be examined for at least 24 hours for accurate diagnosis. For this reason, this paper developed firmware software for arrhythmia detection and prevented consumption of temporal and human resources and enabled continuous management and early diagnosis. Prior to the experiment, the interval between the R peaks of the QRS Complex was calculated using the Pan-Tompkins algorithm. The developed firmware software designed and implemented an algorithm to detect arrhythmia such as tachycardia, bradycardia, ventricular tachycardia, persistent tachycardia, and non-persistent tachycardia, and a data transmission format to monitor the collected data based on BLE. As a result of the experiment, arrhythmia was found in real time according to the change in BPM as designed in this paper. And the data quality for BLE communication was verified by comparing the sensor's serial communication value with the Android application reception value. In the future, wearable devices for real-time arrhythmia detection will be lightweight and developed firmware software will be applied.
2009년 가을, 배 주산단지인 나주, 울산, 안성의 3개 지역에서 신고, 원황, 추황 품종을 대상으로 배 바이러스병 발생률을 ELISA와 RT-PCR로 조사한 결과 ELISA 검정은 ACLSV, ASPV, ASGV 3종 바이러스가 검출되어 35.2%의 발생률을 보였다. RT-PCR 검정은 ELISA 검정 보다는 적은 시료로 검정을 수행하였지만 ACLSV, ASPV, ASGV 3종 바이러스가 검출되었고 86.3%의 높은 발생률을 보였다. ELISA와 RT-PCR 진단 모두 ASGV > ASPV > ACLSV 순으로 ASGV의 발생률이 높게 나타났지만 발생률에는 ELISA 22.1%, RT-PCR 74.2%로 큰 차이가 있었다. 따라서 배 바이러스 검정은 ELISA 방법 보다 RT-PCR 방법이 바이러스 검출에 적합하다. ASGV가 감염된 신고 잎에서는 부정형의 검은점 증상이 보였으며 ASPV와 ACLSV가 감염된 식물체에서는 별다른 이상증상은 보이지 않았다. RT-PCR로 증폭된 ACLSV, ASPV, ASGV 유전자는 기존에 보고된 바이러스와 83~94%의 상동을 보였고, 특히, ASPV는 국내에서 처음으로 발생이 확인되었다.
소셜 미디어에서는 상품평, 영화평 등의 다양한 종류의 의견이 표현되고 있으며, 사용자들이 물품 구매 등에 있어 이러한 의견을 참고로 하여 결정을 내리는 것은 일반적이 되었다. 하지만 의견 정보의 활용도가 높아질수록 이를 부적절하게 왜곡하는 사례 또한 증가하고 있다. 예를 들어, 홍보를 목적으로 과도하게 긍정적인 의견이 포함된 리뷰를 작성하거나, 반대로 일반적인 평가에서 벗어나 과도하게 부정적인 의견을 게시하는 경우 등이다. 편향된 의견은 소셜 미디어의 신뢰성과 연결 되기 때문에 이를 검출하는 것은 점차 중요한 문제로 대두되고 있다. 기존의 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석은 문서를 분석하여 그 문서가 가지고 있는 의견의 성향을 판단하는 기법이다. 하지만 기존의 연구는 의견을 단순히 긍정/부정으로만 분류하는 방향으로 연구가 이루어져 왔으며, 특히 사전에 의견 성향에 따라 분류된 충분한 양의 학습 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 학습데이터가 없는 경우에, 전체 문서의 의견 성향 분포에서 벗어난 의견 문서를 검출하는 기법을 제안한다. 여기에는 각도기반 이상치 탐지와, 개인화된 페이지랭크 방법을 활용한다. 또한 영화 리뷰 문서를 대상으로 실험을 수행하여 제안한 방법들의 성능을 분석하였다.
본 논문은 단일 안테나를 사용한 호모다인 방식의 W-대역 주파수 변조 연속파형 (FMCW) 레이더 송수신장치의 송수신단간의 신호 결합에 의해서 발생하는 누설에 의한 IF 잡음의 특성을 분석하여 이를 효과적으로 제거할 수 있는 방안을 제시한다. 송수신장치에서 발생하는 누설은 LO 신호의 지연시간을 안테나 입력단의 부정합으로 인해서 발생하는 반사전력의 지연시간과 일치시켜 그 크기를 줄일 수 있다. 또한, 중간주퐈수(IF) 잡음은 주기적인 특이점을 가진 신호로써 VCO의 삼각파변조신호와 매우 유사한 스펙트럼 형태를 가짐을 확인하였다. 분석된 결과를 바탕으로 W-대역 호모다인 FMCW레이더 센서를 구현 하였으며, 표적감지 및 비트신호 검출 시험을 성공적으로 수행하였다. 본 분석 결과는 단일 안테나를 사용하는 호모다인 FMCW 레이더의 설계에 유용하게 적용될 것이다.
심혈관계 질환의 발병 위험요인 분석이 가능한 맥진기는 한방 의료기기에서 대표적인 연구 분야 가운데 하나이다. 그러나 기존의 대부분의 센서 기반의 맥진기는 측정시의 맥박 박동처와 센서부의 접촉상태에 따른 편위, 검출된 파형의 부정확성 및 파형분석의 어려움 등에 있어서 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에는 특성 센서를 사용하지 않고 단지 맥동에 의해서 유발되는 모세관 시험액의 상태 변화를 촬영한 맥동영상을 분석하여 환자의 맥파의 측정이 가능한 맥진기를 제안한다. 제안한 방법에서는 맥동영상 분석을 위한 시약영역 추출, 이진화, 수정된 열림연산, 변위측정 등의 영상처리 방법들이 적용된다. 제안한 맥진기의 성능 평가를 위해서는 추출된 압맥파로부터 맥파분석에 필수적인 5가지 주요 특징점에 대한 추출률을 측정한 결과 성공적인 결과를 보였다.
본 연구는 외식 소비자의 스페인 레스토랑 인식에 대하여 심층적이고 본질적인 의미에 접근할 수 있는 질적 분석방법의 하나가 되는 Q연구방법을 활용하며 연구하였다. 연구의 목적은 외식 소비자들의 스페인 레스토랑 인식을 유형별로 분류해서 변수 간의 특성을 알아보며, 향후 개선 방향을 제시하는데 있다. 스페인 레스토랑에 대한 외식소비자들의 주관적 인식을 분석하고자 Q-방법론을 이용하여 탐색적 연구를 진행하였다. 이를 위해 긍정과 부정의 진술문 카드를 작성하여 P샘플을 선정하고 분류작업을 거치는 Q-sort를 PC QUANL프로그램을 이용하고 Q요인 분석을 통하여 분석하였다. 분석결과 2가지의 유형으로 분류되었다. 제 1유형(N=10): 스페인 레스토랑 선호형이며, 제2유형(N=7): 스페인 레스토랑의 전문성 추구형으로 요인 명을 설정하였다. 각 유형마다 서로 다른 특징이 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석을 통하여 검출된 각각 요인의 주관적인 인식은 다음의 다양한 연구에 기초 자료로 할용 할 수 있다.
Weissella 종들은 김치발효중 가장 흔히 검출되는 유산균 들이지만 이들에 대한 연구는 매우 부족하다. 새로운 속으로 비교적 최근에 정립된 점이 연구가 미흡한 한 이유이고 생화학적 특성들에 기초한 동정법의 부정확성도 다른 이유가 된다. 현재 14종이 등록되어 있으나 새로운 종들이 계속 보고되고 있다. Weissella들의 특성과 김치발효중 역할을 상세히 이해하는 것이 중요하며 특히 맛과 기능성이 우수한 김치 제조를 위해 Weissella 균주들의 장점을 충분히 이용하려할 경우 중요하다.
본 논문에서는, 건물 내에 이미 포설되어 있는 2선식 전화선을 이용하여 데이터 망을 구축하기 위하여 임의의 구조를 갖는 댁내 전화 선로의 전달 특성을 분석한 후, 고속의 데이터를 송 수신할 수 있도록 신호의 왜곡을 보상해 주는 적응형 등화기를 모의 실험을 통하여 구현하였다. 임의의 구조를 갖는 댁내 전화 선로에 대하여 ABCD행렬을 이용하여 전달 특성을 파악하였다. 그 결과, 각 지선에 의한 임퍼던스 부정합으로 인하여 주파수 전달 특성상 널(null)이 생기며, 이 영향은 시간축 상에서 지연된 펄스 형태의 임펄스 응답으로 나타남을 알 수 있었다. 이는 심볼간의 간섭을 유발하여 신호의 올바른 검출을 어렵게 한다. 이러한 간섭을 제거하기 위하여, 망 구조의 임의의 변화에 대한 적응형 등화기를 설계하여 모의 실험을 실시하였다. 그 결과에 따르면 1 Msps 전송 시 1.5 msec 내에 등화기가 수렴하고, 신호 대 잡음 비가 15 dB 이상에서 동작함을 알 수 있었다. 또한 $E_{b/}$$N_{o}$ 와 비트 오류 확률의 관계를 살펴 본 결과, 데이터 통신이 가능한 $10^{-5}$ 이하의 비트 오류 확률을 얻기 위해서는 19 dB 이상의 $E_{b/}$$N_{o}$ 값이 요구됨을 알 수 있었다.있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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