아두이노와 저가형 생체신호 증폭기를 사용하여 시선추적실험을 실시하고 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 간단한 4방향의 시선이동 인식실험과 함께, 시선을 사용하여 영어 알파벳 등을 직접 쓰는 eye-writing 인식실험을 함께 진행함으로, 새롭게 구성한 안구전도 측정장치의 실용성을 평가하고, 더 나아가 저가형 안구전도 장치가 eye-writing과 같은 복잡한 사람-컴퓨터간 상호작용도구로 활용될 수 있는지를 분석하였다. 실험을 위해서 PSL-iEOG와 아두이노를 사용하는 저가형 안구전도 측정장치가 구성되었으며, 패턴분류를 위해 dynamic positional warping과 웨이블릿 변환이 사용되었다. 실험 결과, 저가형 측정장치는 비교적 단순한 알고리즘만으로도 외부 잡음이 유입되지 않은 경우 90%에 가까운 정확도로 시선방향을 인식할 수 있었으며, eye-writing의 경우에도 5개 패턴에 대해서 90%의 중위 정확도를 달성할 수 있었다. 그러나 패턴의 숫자가 증가함에 따라 정확도가 매우 감소하여, 다양한 패턴의 직접적인 입력이라는 eye-writing의 장점을 부각하기 위해서는 저가형 장치에 특화된 알고리즘의 개발 등 추가적인 연구가 필요할 것으로 여겨진다.
기존의 비디오 검색 방법들은 관련 주석이나 영상 정보에 기반하며 사용자의 반응과 관련하여서는 많은 정보를 활용하고 있지 않다. 비디오 시청시 사용자의 뇌신호나 시선추적 정보 등의 인지적 반응을 이용하여 연속적인 비디오 스트림의 각 부분에 대하여 사용자들이 나타내는 관심이나 감성 정보를 추출한다면 보다 인터랙티브한 비디오 데이터 검색 및 추천이 가능하다. 본 논문에서는 비디오를 시청하는 사용자의 안구전도(electrooculogram)를 기록한 후, 장면 전환이 발생한 부분에서의 사건관련전위 분석을 통해 해당 부분에서 나타나는 특징적 반응을 찾고 이에 대한 인지적 해석을 도출했다. 실험 결과 장면 전환 이후200~700ms 부분에서 P300 성분과 유사한 피크가 발생하는 것을 확인하였으며, 이러한 결과는 장면 전환에 따른 피험자의 비디오 내용 인지에 대한 의도 불일치 및 주의력 증가로 해석된다.
본 연구는 여러 호간구조물의 안정구모물의 안정해석에 관한 실제적인 적용성에 관련된 것으로, 호안구조물의 안정해석에는 4가지 종류의 호안단면을 고려하였다. 안정해석의 결과로서, 상치블럭의 안전율은 T.T.P.피복경상제가 형식 중에서 가장 컸으며, 피복재료의 강성과 완만한 사면경사에 영향을 받는다. 제체의 직선사면 활동 및 원호활동파괴에 대한 안전율은 사석경사제가 모든 형식중에서 가장 컸으며, 완만한 사면경사와 피목재료의 강성의 증가의 영향을 받는다. 제체의 전도 및 지반지지력에 대한 안전율은 경사호안이 직립호안 보다 크며, 완만한 사면경사와 구조물 폭의 증가에 영향을 받는다.
운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.
운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다.
구강 생식기의 궤양, 안구와 피부 병변을 특징으로 하는 베체씨 병의 예후는 중추 신경계, 위장관, 혈 관계의 합병증에 의존된다. 심장의 병변 특히 대동맥 판막 폐쇄부전증은 매우 드물고, 일반적으로 혈역 학적 불안정성은 개심술을 통하여 치료된다. 그러나 많은 환자에서 인공 판막의 이탈, 판막 주변 누출. 전도 장애, 가성 동맥류 등의 심각한 합병증이 보고되어 왔다. 이런 합병증을 막기 위하여 많은 노력이 있었으며 그중 하나는 동종 이식편읜 사용이었다. 서울대학교병원 흉부외과에서는 베체씨 대동맥염으로 인해 인조 판막 이탈이 있었던 39세 남자 환자에서 동종 이식편을 이용한 대동맥 근위부 치환술을 시도하여 좋은 결과를 얻었기에 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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