The purpose of this study was to define the effects of noise and background music on the trunk muscle fatigue during dynamic lifting and lowering tasks. Six healthy male subjects with no prior history of low back disorders participated in this study. The participants were exposed to two levels of background noise such as 40dB noise and 90dB noise and three levels of background music such as no music, slow music, and fast music. Six different combinations of background noise and background music were played while the participants were performing the lifting task at 15% level of Maximum Voluntary Contraction. Electromyography signals from six muscles were collected and fatigue levels were analyzed quantitatively. In results, the 90dB noise increased trunk muscle fatigue and slowed down the recovery. The trunk muscle fatigue was the lowest when the fast music was played for as background. After recovery, the 90dB noise increased trunk muscle fatigue. The trunk muscle fatigue was the lowest when the slow music was played for as background. The results can be useful to manage the cumulative fatigue of trunk muscles due to background noise and music during repetitive lifting and lowering tasks in industry.
ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상은 표적에 대한 RCS(Radar Cross Section)를 2차원 공간에 표현하며, 표적구분에 이용될 수 있다. 2차원 IFFT(Inverse fast Fourier Transform)를 이용하여 쉽고 빠르게 ISAR 영상을 만들 수 있다. 하지만 IFFT를 이용하여 만든 ISAR 영상은 측정된 주파수 대역 폭과 각도 영역이 작아질 경우 해상도가 떨어지게 된다. 이를 해결하기 위해 AR(Auto Regressive), MUSIC(Multiple SIgnal Classification), Modified MUSIC과 같은 고해상도 스펙트럼 예측 기법을 이용하여 주파수 대역 폭과 각도 영역이 작아도 높은 해상도의 ISAR 영상을 만들 수 있다. 본 논문에서는 IFFT, AR, MUSIC, Modified MUSIC 기법을 적용하여 만든 ISAR 영상을 이용하여 표적 구분에 이용하고, 표적 구분에 적절한 ISAR 영상을 얻기 위한 고해상도 기법을 연구한다. 그리고 표적 구분 결과를 보여준다.
본 논문에서는 등간격으로 배치된 환형배열센서를 이용하여 근거리 표적의 3차원 위치를 추정하기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 원거리 표적의 입사각 추정 알고리즘으로 추정한 근거리 표적의 입사각 (고각, 방위각)과 근거리 표적의 실제위치 (거리, 고각, 방위각)와의 대수적인 관계를 유도하고, 이를 3차원 MUSIC 스펙트럼의 극대값을 찾기 위한 경로로써 이용한다. 기존의 3차원 MUSIC 기법을 이용한 근거리 표적의 위치추정 기법에서는 3차원 탐색이 필요하나, 제안한 기법을 이용하면 경로를 초기화하기 위한 1번의 2차원 탐색과 경로를 추종하기 위한 1번의 1차원 탐색만이 요구되므로 연산량을 크게 감소시킬 수 있다.
본 연구는 단기간의 인공소음과 음악 청취에 대한 저작근의 반응을 조사하였다. 연구의 가설은 높은 소음은 작은 소음이나 음악에 비하여 저작근의 경도는 높이고 탄성도는 감소시킨다는 것이다. 15명의 지원자에게 60 dB 과 100 dB 의 소음과 음악을 각각 6분씩 들려주고 청취 전과, 청취 2분후, 4분후, 6분후에 tactile sensor system을 이용하여 교근과 측두근의 경도 및 탄성도를 조사하였다. 첫째날은 100 dB의 소음, 둘째날은 100 dB 의 음악, 셋째날은 60 dB 의 소음, 넷째날은 60 dB 의 음악을 청취한 후 조사하였다. 실험 결과, 60 dB, 100 dB 모두에서 소음과 음악 청취군 간에는 유의성 있는 차이가 대부분 없었으며, 60 dB, 100 dB군간의 비교에서 측두근에서는 유의한 차이가 없었으나 교근의 경우, 음악군에서는 탄성도에서, 소음군에서는 경도에서 유의한 차이를 보여주었다. 이는 소음의 종류에 관계없이 비록 음악이고 단기간의 청취일지라도 큰 소음인 경우에는 저작근의 수축을 야기할 수 있음을 의미한다.
GPS is vulnerable to jamming because of extremely low signal power. Many anti-jamming techniques are studied for complement this vulnerability. Anti-jamming techniques using array antenna are most effective technique and these techniques are required the DOA estimates. MUSIC algorithm and Root-MUSIC Algorithm are typical algorithms used in DOA estimation. Two algorithms have different characteristics, so the choice of an algorithm may depends on many factors such as the environment and the system requirements. The analysis and performance comparison of both algorithms is necessary to choose the best method to apply. This paper summarizes the theory of MUSIC and Root-MUSIC algorithms. And this paper extends both algorithm to estimate two-dimensional angles. The software simulator of both algorithms are implemented to evaluate the performance. Root-MUSIC algorithm has the computational advantage on ULA. MUSIC algorithm is applicable to any antenna array. MUSIC shows better estimation performance when number of array element is small while the computational load of MUSIC is much higher than Root-MUSIC.
GNSS의 재밍에 대응하는 기법은 입사되는 재밍 전력을 억제하는 항재밍 기법과 재밍신호원의 위치를 찾아내는 재머위치결정 기법이 주로 사용된다. 두 방법 모두 재밍신호의 방향을 탐지해야 하며 일반적으로 대표적인 도래각 결정알고리즘인 MUSIC이 사용된다. 그러나 MUSIC은 높은 분해능을 가짐에도 불구하고 모든 후보각에 대한 검색을 수행하므로 검색시간이 길다는 단점이 있다. 본 논문에서는 MUSIC의 목적함수를 Cholesky 분해를 이용하여 제곱 항들의 합 형태로 나타내고, 목적함수 계산 도중 일부의 합이 이미 기존의 최소값 보다 크면 계산을 중단함으로써 검색속도를 향상시키는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 동작은 소프트웨어 기반의 모의실험을 통하여 검증하였으며 기존 MUSIC 알고리즘과 비교하여 도래각 추정 성능은 같으나 검색속도가 최대 1.15배 향상됨을 확인하였다.
An algorithm is presented for estimating the 3-D location (i.e., azimuth angle, elevation angle, and range) of multiple sources with a uniform circular array (UCA) consisting of an even number of sensors. Recently the rank reduction (RARE) algorithm for partly-calibrated sensor arrays was developed. This algorithm is applicable to sensor arrays consisting of several identically oriented and calibrated linear subarrays. Assuming that a UCA consists of M sensors, it can be divided into M/2 identical linear subarrays composed of two facing sensors. Based on the structure of the subarrays, the steering vectors are decomposed into two parts: range-independent 2-D direction-of-arrival (DOA) parameters, and range-relevant 3-D location parameters. Using this property we can estimate range-independent 2-D DOAs by using the RARE algorithm. Once the 2-D DOAs are available, range estimation can be obtained for each source by defining the 1-D MUSIC spectrum. Despite its low computational complexity, the proposed algorithm can provide an estimation performance almost comparable to that of the 3-D MUSIC benchmark estimator.
Purpose: The purpose of this study was to estimate the effects of subliminal music with balance imagery training on balance and concentration. Methods: The participants were 45 seniors in an undergraduate school in Korea. The subliminal music with balance imagery training intervention was carried out for 20 minutes. Other interventions were also carried out for 20 minutes. 12 seniors(Group A) listened to subliminal music with balance imagery training, 12 seniors(Group B) listened to subliminal music, 11 seniors(Group C) received balance imagery training, and 10 seniors(Group D) had no intervention(Control group). The grid test is related to measured levels of concentration intensity. Romberg one legged standing test was carried out for 30 seconds. The collected data was analyzed by one-paired t test and one way ANOVA using the SPSS Windows 12 ver. program. Results: The major findings of this study were as follows: Concentration levels of Group A and C improved, and balance levels of Group C and D improved. There was a statistically significant decrease in concentration between Group A and B, Group A and C after intervention. Conclusion: These findings suggest that listening to subliminal music with balance imagery training may be useful in managing concentration in seniors. So it provides basic information for further concentration on improving education on music with balance imagery training.
A research project was conducted to assess the levels of noise exposed to "Noraebang" users and potential hazards to noise-induced hearing loss due to commercial Noraebang noise. A two-way, mixed-factors factorial design was employed for the experiment using independent variables of "noise source" (no- singer, 1-singer, and 2-singer conditions) and "music type" (Trot, Ballad, and Rock music) with 18 normal hearing subjects. Each singer group sang 5 popular songs of each music type in each signing condition, whereas background music was just played for the no-singer condition. For each music played/sung, equivalent continuous sound pressure levels and maximum sound pressure levels were measured for data analysis purposes. Pure-tone audiometry was applied for measuring subjects' hearing threshold levels before and after exposure to Noraebgang noise. The statistical analyses indicate that average continuous noise levels due to Noraebang leisure environment were very serious, especially when two people were singing (higher than 95 dBA). Furthermore, maximum noise levels often exceeded the OSHA's non-premissible 115 dBA level. Worse yet, hearing loss assessment implies that Noraebang facilities may pose a serious threat to noise-induced hearing loss, based on 6-8 dB loss at 125 Hz and 8 dB loss at 4000 Hz after about 1-hour Noraebang noise exposure.
본 논문에서는 스테레오 음악에 오디오 워터마크를 삽입하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 음악은 2개의 채널을 갖고 있기 때문에 기존 워터마킹 기술은 일반적으로 각 채널을 독립적으로 생각하고 처리하는 경우가 많다. 그러나 스테레오를 모노로 변환하는 과정에서 워터마크의 손실이 발생하는 경우가 많이 발생할 수 있다. 제안한 알고리즘은 스테레오를 모노로 변환하더라도 워터마크의 손실이 발생하지 않도록 워터마크를 삽입할 때 스테레오와 모노변환의 특성을 이용하였다. 제안된 알고리즘에 사용된 오디오 워터마크는 "Copyright"와 "Copy_free"라는 두 가지 정보를 터보코드를 이용하여 생성하였다. 두 워터마크는 9바이트(72비트)로 이루어져 있으며, 오류정정을 위하여 터보코드를 적용하면 222비트로 삽입해야 하는 정보량이 늘어난다. 222비트의 워터마크는 추가적인 오류에 강인하도록 1024비트로 확장하여 최종적으로 스테레오 음악에 삽입할 워터마크로 사용하였다. 평균적으로 SNR은 40dB를 넘어서서 전통적인 양자화 방식보다 10dB 이상의 음질 개선을 가져왔다. 이는 상대적으로 10배의 음질 개선도를 의미하는 것으로 매우 유의미한 결과이다. 또한 워터마크의 추출에 필요한 샘플길이는 1초 이내의 길이면 충분히 추출이 가능하고, 128Kbps의 비트레이트를 갖는 MP3 압축에 대해서도 모두 1초 이내 길이의 음악 샘플로부터 워터마크의 완전한 추출이 가능하였다. 전통적인 양자화 방식이 10초 길이의 샘플을 이용해도 대부분 워터마크의 추출에 실패한 것에 비하면 1/10에 불과한 길이로 워터마크의 추출이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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