본 논문에서는 불응기(Refractory Period)에 기반한 부정맥 심전도 신호의 특이 파형 검출 알고리즘을 제안한다. 부정맥 심전도 신호는 대부분 평균 10% 정도의 특이 파형을 갖는다. 따라서 장시간 심전도 신호를 관찰 및 분석해야 하는 의료진에게 심전도 신호 샘플의 90%이상이 축소된 특이 파형만을 제공함으로써 시간과 비용 측면에서 매우 큰 효과를 볼 수 있다. 제안 알고리즘은 R-파의 특징과 가변 불응기를 이용하여 R-peak를 검출한다. 검출된 R-peak에 대해 특이 파형에 포함되지 않은 R-peak들의 전위 및 첨도의 평균과 표준편차를 이용하여 특이 파형을 검출한다. 제안한 알고리즘을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 레코드에 적용한 결과 평균 90% 이상의 압축률을 보였다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 유비쿼터스 건강 관리시스템 구현을 위한 실시간 심전도 신호 전송방안을 제시한다. 심전도 신호 전송은 그 데이터량의 과다함으로 인해 실시간 전송에 제한이 필요하다. 평균 10% 정도의 특이 파형을 갖는 부정맥 심전도 신호에서 R파의 왜곡에 따른 특이 파형 검출 알고리즘에 기반한 실시간 심전도 모니터링 방안을 제안함으로써 많은 시간 동안 심전도 신호를 관찰 및 분석해야 하는 의료진에게 비용과 시간 측면에서 상당히 큰 효과를 볼 수 있다. 전위와 첨도의 문턱 값을 점진적으로 조정할 수 있도록 하여 특이 파형 관찰을 임의로 모니터링 함으로써 전송 데이터량 축소 효과와 함께 특이 파형 신호 판독의 유의 수준을 임의로 제고할 수 있도록 하기 위한 효과를 갖는다. 부정맥 심전도에서 특이 파형을 검출하는 제안 알고리즘을 모바일 연동 환경의 클라이언트에서 구현하고 실시간 심전도 신호 모니터링이 가능한 유비쿼터스 건강관리시스템에 적용 가능 하도록 하였다. 이는 이동성을 보장하면서 지속적인 실시간 모니터링을 가능토록 한다.
바이오인식 기술은 패스워드나 IC 카드와 같이 분실의 우려가 없어 다양한 분야에 응용되고 있으나, 변조가 가능하며 측정방식에 따라 측정자에게 거부감을 줄 수 있다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 심전도(ECG)를 이용한 바이오인식 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나, 기존의 심전도 바이오인식기술은 심장질환을 측정하는 정형화된 심전도 리드 II 파형을 이용했기 때문에 바이오인식에는 적합하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 심전도 리드 III 파형을 이용한 새로운 바이오인식 기술을 제안한다. 측정된 심전도 리드 III 파형은 잡음을 제거하기 위해 필터링을 한 후 AAV 알고리즘을 이용하여 파형의 정점을 찾고, 그 정점을 기준으로 원신호에서 파형을 분류하였다. 추출된 파형을 4가지 타입으로 정의하고 그를 기반으로 꼭짓점 및 세부파형모양, 파형진폭 및 간격 등 총 22가지의 특징들을 추출하였다. 추출된 특징은 오류역전파 신경회로 망인식기를 통해 분류되었다. 심전도 리드 III 파형을 이용한 바이오인식을 위해 31명의 측정자와 데이터베이스에 없는 5명의 측정자, 총 36명을 대상으로 심전도 바이오인식을 실험한 결과 특이도(specificity) 100%, 민감도(sensitivity) 95.59%, 정확도(accuracy) 99.17%의 특성을 보였다.
본 논문에서는 변화가 심한 음원파형을 추정하는 새로운 순차처리 알고리듬을 제안한다. 먼저, 1) 기존의 순차처리 분석법중 대표적인 분석법인 RLS(recursive least square)의 문제점들을 검토하고, 2) 이를 개선하기 위해서 관측행렬(observation matrix)을 최적차수의 SVD(reduced-rank singular value decomposition)로 재구성하고, 3) 이에 견실개념(robustness concept)을 적용해서 최적의 성도변수(vocal tract parameter)를 찾아내고 역필터를 적용해서 음원(voice source)을 효과적으로 구분해낸다. 본 논문에서 제안된 방법으로 음원을 추정할 경우, 변화가 심한 음원파형을 잘 추정할 수 있으며, 음원의 특성을 구분해낸 성도 파라미터도 효과적으로 추정할 수 있다. 본 연구내용은 음성합성에서 자연성 개선 및 개인성 구현을 위해서 필수적이며, 다양한 형태의 음성을 표현하기 위해 사용되어질 수 있다. 또한, 음성코딩, 화자인식, 음성인식에서도 사용되어질 수 있다.
본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions; NEWFM) 기반의 웨이블릿 변환(wavelet transform)과 힐버트 변환(Hilbert transform)에 의해 추출한 첨점(peak)을 사용하여 뇌파(EEG)로부터 정상 파형과 간질 파형을 분류하는 새로운 방안을 제안하였다. NEWFM의 입력을 추출하는데 다음과 같은 3개의 단계가 수행되었다. 첫 번째 단계에서는 뇌파로부터 잡음을 제거하기 위해서 웨이블릿 변환을 사용하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 계수로부터 첨점(peak)을 추출하기 위해서 힐버트 변환을 사용하였다. 또한 크기가 큰 첨점을 추출하기 위해서 첨점의 평균값보다 큰 첨점만을 선택하였다. 세 번째 단계에서는 통계적 방법을 이용하여 첨점으로부터 NEWFM의 입력으로 사용할 16개의 특징을 추출하였다. NEWFM은 이들 16개의 특징을 입력으로 사용하여 99.25%, 99.4%, 99%의 정확도, 특이도, 민감도를 각각 구하였다. 향후 연구에서는 특징선택을 이용하여 16개의 특징으로부터 좋은 특징을 선택하여 정확도를 향상시킬 계획이다.
본 연구의 목적은 광용적맥파 해석에 중요하게 사용되는 최대 상승기울기(maximum dV/dt) 지점 검출 알고리즘 개발로, 미분 및 필터링을 통한 전처리 과정, 극점 검출과정, 역탐색 등의 후처리 과정으로 구성되는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 총 74,225개의 맥박파형을 사용한 검증을 수행하였으며, 동시에 측정된 심전도 QRS지점을 기준으로 최대 dV/dt 측정 위치 정확성을 판정하였다. 시뮬레이션 결과, 적응형 임계치 극점 검출 방법과 함께 사용하였을 때, 제안된 알고리즘은 기존 광용적맥파 상단, 하단극점 검출 알고리즘과 유사한 성능인 98.57%, 99.98%의 민감도와 특이도, 0.02%의 오검출율을 가지는 것으로 나타났다.
The aim of this investigation is to detect specific waveforms in a distribution line prior to the occurrence of a fault. Conditions were introduced such that a feeder remote terminal unit (FRTU) of the distribution automation system selects and stores fault waveforms from the different waveforms detected in the distribution line. In addition, an algorithm was developed to detect specific waveforms from the fault waveforms stored using the FRTU. This algorithm exploits the duration and periodicity of harmonic changes in voltage and current. The efficacy of the algorithm was confirmed based on the measurements of fault waveforms in an actual distribution line. The results indicated that faults in a distribution line can be predicted via experimental measurements.
실혈견(失血犬)에 있어서 염산(鹽酸)케타민 전신마취(全身麻醉)가 심전도(心電圖), 뇌파(腦波) 및 혈압(血壓)에 미치는 영향(影響)을 조사(調査)하였던 바 그 성적(成積)은 다음과 같았다. 심전도소견(心電圖所見)에 있어서는 동성빈맥(洞性頻脈)이 지속(持續)되었으나 심장조율(心臟調律)에는 특이(特異)한 변화(變化)가 나타나지 아니 하였다. 그러나 건강견(健康犬)에 있어서 염산(鹽酸)케타민 마취군(麻醉群)과 비교(比較)해서 파형(波形)의 변화(變化)와 S-T분절(分節)의 편위(偏位)가 경미(輕微)하게 있었으며 P-Q와 Q-T 간격(間隔)은 상대적(相對的)으로 다소(多少) 연장(延長) 되었다. 뇌파(腦波)는 건강견(健康犬)에 있어서의 염산(鹽酸)케타민 마취군(麻醉群)과 유사(類似)한 양상(樣相)을 보였으나, 그 진폭(振幅)은 약간 감소(減少)되었다. 혈압(血壓)은 마취후(麻醉後) 약간 하락(下落)되었으나 곧 마취전(麻醉前)으로 회복(恢復)되었으며, 악화(惡化)되지는 아니하였다.
화강암 내에 굴착된 2개의 시추공에서 획득한 다중주파수 송신신호에 의한 탄성파 초동신호를 분석하여 전단대에서 탄성파 전파 거동을 고찰하였다. 사용한 송신신호의 주주파수는 10-, 20-, 40-, 56-, 80 kHz 이다. 전단대 구간에서 탄성파 신호 파형의 분명한 특이사항은 발견할 수 없었으나, 전단대 구간에서 국부적인 속도감소가 모든 송신 주파수 기록에서 확인되었다. 전 구간에서 80 kHz 송신원 기록이 10 kHz 기록보다 다소 빠르게 측정되고 있으며, 최대 속도차이를 보이는 구간은 투수율시험에서 투수율이 제일 높게 측정된 구간이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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