• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2702-2703
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• 2002

본 연구에서는 종래의 심박출량 및 일회 심박동량 측정장치를 휴대용 시스템으로 구현하기 위한 회로 설계방법을 연구하였다. 휴대용 시스템의 설계를 위한 아날로그 부분은 인체 안전을 위한 아이솔레이션 증폭기, 변복조기, 0.1Hz 고역통과 필터 및 잡음제거 회로로 구성되며, 연속 심박출량 모니터링 및 연산을 위한 디지탈 부분은 TMS32030C를 이용한 회로로 구성이 된다. 또한 기존의 방법에서의 문제점을 개선하기 위해 연속 심박출량 연산을 위한 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 방법은 앙상블 평균시에 기존의 심전도 R피이크 점을 기준으로 하지 않고, 임피던스 신호의 dZ/dt 최대점을 이용하는 방법을 적용하였다. 제안한 심박출량 신호처리 알고리듬을 이용하여 측정된 임피던스 신호를 분석한 결과 최대 25.5 %까지 개선됨을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.883-886
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• 2016

본 논문에서는 장기투약자의 복약 관리 시스템 개발의 기초 연구로 Textile proximity pressure sensor를 개발하였고, 약통의 무게 감지를 통하여 약의 복용 여부를 판별하는 연구를 수행하였다. 실험은 총 2가지로, 약의 개수에 따른 baseline검출 실험과 약 한알의 무게 도출 실험을 수행하였다. 잡음을 제거하기 위해 5 point의 이동평균필터(MAF: Moving average filter)를 적용하였다. 본 논문을 통해 얻은 결과는 차후 장기 투약이 필요한 환자로 하여금 규칙적으로 약을 복용하도록 하여 만성질환의 완치율을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.7 no.4
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• pp.133-139
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• 2011

In this paper, we propose a hybrid filter for noise reduction. The proposed method adjusts rational filtering direction according to an edge in the image using median filtered data. Rational filter modulates the coefficients of a linear lowpass filter to limit its action in presence of image details. By the ratio of polynomials in the input variables, rational filter reduces noise adaptively. Median filter is widely used to reduce impulse noise, but removes some details for highly corrupted images. Also, desirable details are removed when the window size is large. Our proposed algorithm combines rational filter and median filter. Thus, proposed method not only preserves edge, but also reduces noise in uniform region. Experimental results show that our proposed method has better quality than those by existing median and rational filtering methods.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.17 no.1
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• pp.99-108
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• 1996

Diverse digital filters have been designed previously to eliminate powerline(AC) interference in the electrocardiouam. This paper describes filtering methods which have been developed recursive notch, adaptive, IEF(Incremental Estimation Filter) and proposes a new AIEF(Advanced Incremental Estimation Filter) method. The performances of these filters are compared on artificial signals as well as actual ECG signals with the aid of validated CSE(Common Standards for Quantitative Electrocardiowaphy). AC interference in this database is shown to exhibit two qualities especially relevant to filter design : considerable deviations from a nominal 60Hz frequency and substantial noise at higher harmonics.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.575-583
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• 2000

본 논문에서 임의의 데이터가 입력되면 기준 영상 중에서 가장 유사도가 큰 영상을 찾아 국부 승리자로 선택하고, 그 국부 승리자 중에서 전체 승리자를 선택하여 최종 출력값을 얻는 계층적 FGNN(Fuzzy Genetic Neural Network)을 제안하고, 이에 하이브리드 퍼지 소속함수와 유전자 알고리즘을 적용하였다. 하이브리드 퍼지 소속함수는 입력 값을 0~1 사이의 값으로 함으로써 시스템의 속도를 빠르게 하고 유전자 알고리즘을 입력값을 일정한 오차 이내로 하여 최적의 영상을 얻도록 하였다. 위의 계층적 FGNN 알고리즘을 회로 설계 및 검증하였다. 또한 제안한 FGNN을 이용하여 영상에 포함된 잡음을 제거하고, 이와 유사한 구조를 가진 FDNN(Fuzzy Decision Neural Network) 성능보다 FGNN의 성능이 우수함을 여러 가지 영상을 통하여 확인하였다. 또한 모의 실험 결과 영상에 대한 평균자승오차(MSE : Mean Square Error)를 비교하였으며, 그 결과 하이브리드 퍼지 함수와 유전자 알고리즘을 적용한 FGNN이 메디안 필터, OC, CO, FDNN 등에 비해 우수함을 확인하였다. FGNN 알고리즘을 Top-Down 방식으로 VHDL(VHSIC Hardware description Language)을 이용하여 코딩(Coding)하고, Synopsys 툴을 이용하여 하드웨어를 설계하였다. 이 알고리즘의 하드웨어는 총 5개의 블록으로 가지고 있고 각각의 블록은 파이프라인 형태로 구성하고, 이는 Synopsys 툴을 이용하여 동작 및 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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• pp.791-792
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• 2006

본 논문은 심전도의 리드III 파형을 이용하여 신원확인이 가능한 생체인식 기술을 제안한다. 인식을 위한 심전도의 리드III파형을 특징추출하기 위해 $4{\sim}30Hz$의 대역통과 필터를 사용하여 피크(peak)점만 남겨놓고 모든 잡음을 제거한 후, AAV(absolute amplitude value)를 이용하여 피크점의 값을 추출한다. 추출된 피크 점은 원신호의 피크점과 같으므로 이를 기준으로 전체파형을 특징추출을 위한 단위 파형으로 분리한다. 분리된 신호는 정의된 4가지 형태(type)의 파형 중 가장 유사한 파형타입으로 분류되며, 분류된 형태를 기준으로 꼭지점, 최대 피크점, 최소 피크점, 최대.최소 피크점 비, 파형 간격(interval) 및 파형의 세부 모양 등 총22가지의 특징들을 추출한다. 추출된 특징들은 오류역전파 신경회로망(back-propagation neural network)의 입력으로 사용되었으며, 성인남녀 31명을 대상으로 제한된 파형 내에서 실험한 결과 100%의 인식률을 보였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.55 no.9
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• pp.429-434
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• 2006

In this paper, detection based - adaptive windowed nonlinear filter(DB-AWNF) is proposed for removing salt-pepper noise in infrared image. This filter is composed of impulse detector and window-size-variable median filters. Impulse detector checks whether current pixel is impulse or not using range function and nonlinear location estimator. If impulse is detected, current pixel is filtered according to four kinds of local masks by use of median filter. If not, current pixel is delivered to output like identity filter. In Qualitative view, the proposed could have removed heavy corrupted noise up to 30% and reserved the details of image. In quantitative view, PSNR was measured. The proposed could have about 12-31[dB] more improved performance than those of median $(3{\times}3)$ filter and 13-29[dB] more improved performance than those of median $(5{\times}5)$ filter.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.123-130
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• 2000

In this paper, we propose an extracting method of moving object contour using active contour model from image sequences acquired by fixed camera. We use an adaptive background model for robust processing in surrounding conditions. Object segmentation model detects pixels thresholded from local difference image between background and current image and extracts connected regions. Noises in boundary area of moving object we eliminated by morphological filter. The contour of segmented object is corrected by using active contour model for extracting accurate boundary of moving object. We apply the proposed method to highway image sequences and show the results of simulation.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1996 no.05
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• pp.143-146
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• 1996

An adaptive digital filtering of the electroencophalogram(EEG) is a successful way of suppressing mains interference, but it affects some of the frequency components of the signal, an artifact which not be acceptable in some cases of automatic EEG processing. The types of electrical artifact seen on EEG records is described. Those are the EOG and the PVC roller pump noise. And we study the method for cancelling these artifacts. The method does not need the reference channel, and are obtained by cascading the linear predictor and the noise canceller. The simulation results illustrate the performances of the presented method in terms of the capability of interferences suppression.

• MALSORI
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• no.60
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• pp.181-190
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• 2006

This paper describes a speech enhancement scheme that leads to significant improvements in recognition performance when used in the ASR front-end. The proposed approach is based on adaptive comb filtering and an MMSE-related parameter estimator. While adaptive comb filtering reduces noise components remarkably, it is rarely effective in reducing non-stationary noises. Furthermore, due to the uniformly distributed frequency response of the comb-filter, it can cause serious distortion to clean speech signals. This paper proposes an improved comb-filter that adjusts its spectral magnitude to the original speech, based on the speech absence probability and the gain modification function. In addition, we introduce the modified comb filtering-based speech enhancement scheme for ASR in mobile environments. Evaluation experiments carried out using the Aurora 2 database demonstrate that the proposed method outperforms conventional adaptive comb filtering techniques in both clean and noisy environments.