The current vision-based approaches for emotion recognition, such as facial expression analysis, have many technical limitations in real circumstances, and are not suitable for applications that use them solely in practical environments. In this paper, we propose an approach for emotion recognition by combining extrinsic representations and intrinsic activities among the natural responses of humans which are given specific imuli for inducing emotional states. The intrinsic activities can be used to compensate the uncertainty of extrinsic representations of emotional states. This combination is done by using PRMs (Probabilistic Relational Models) which are extent version of bayesian networks and are learned by greedy-search algorithms and expectation-maximization algorithms. Previous research of facial expression-related extrinsic emotion features and physiological signal-based intrinsic emotion features are combined into the attributes of the PRMs in the emotion recognition domain. The maximum likelihood estimation with the given dependency structure and estimated parameter set is used to classify the label of the target emotional states.
For home healthcare, the unconstrained measurement of physiological signal is highly required to avoid the inconvenience of users. The recording and analysis of the fundamental parameters during sleep like respiration and heart beat provide valuable information on his/her healthcare. Using the air mattress sensor system, the respiration and heart beat movements can be measured without any harness or sensor on the subject's body. The differential measurement technique between two air cells is adopted to enhance the sensitivity. The balancing tube between two air cells is used to increase the robustness against postural changes during the measurement period. The meaningful frequency range could be selected by the pneumatic filter with balancing tube. ECG (Electrocardiography) and respiration sensor (plethysmography) were measured for comparison with the signal from air mattress. To extract the heart beat information from air pressure sensor, digital signal processing technique was used. The accuracy for breathing interval and heart beat monitoring was acceptable. It shows the potentials of air mattress sensor system to be the unconstrained home sleep monitoring system.
Jang, Duk-Soo;Song, Mira;Kim, Sun-hee;Kim, Jin-Baek;Kim, Sang Hoon;Ha, Bo-Keun;Kang, Si-Yong;Kim, Wook;Kim, Dong Sub
방사선산업학회지
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제5권3호
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pp.259-266
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2011
When plants undergo stress, Reactive oxygen species (ROS) which remove bad elements such as mildew and virus is activated in plant body. However, if ROS is excessively increased, plant will be harmed itself by destruction of cell and signal system and phenomenon of lipid peroxidation. In order to identify content of lipid peroxidation and activity of some enzymes scavenging ROS, phenotypical and physiological analysis was performed with two mutant lines, Till-II-877 and Till-II-894, comparing with cv. Dongan (WT). In phenotype analysis, two mutant lines give to well-conditioned growth better than WT in since 5 days after salt treatment. In enzyme activities, there was a modest difference in the content of catalase (CAT) and peroxidase (POD) between Till-II-877 and Till-II-894, two mutant lines showed high levels in CAT contents than WT. However, they express low levels in POD contents. In MDA analysis, the content of Till-II-877 was higher than that of WT, but Till-II-894 was lower. This result indicates that two mutants have different mechanism against salt stress.
본 연구의 목적은 수면상태 분석을 위한 분류기를 설계해줌과 동시에 생체신호를 기반으로 하여 수면상태 판별에 유효한 주요 특징벡터들을 추출함에 있다. 수면은 인간의 삶에 중요한 영향을 끼친다. 따라서 사람들이 수면부족 혹은 수면장애를 겪게 되면 집중력 감퇴, 인지기능 장애 등의 문제를 가질 우려가 생기게 되므로, 수면단계 판별에 관한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 피험자가 수면을 취하는 동안 피험자의 생체신호를 획득하였다. 획득 된 생체신호로부터 필터링 등의 전처리 과정을 통하여 특징들을 추출하여 주었다. 추출된 특징들은 유전 알고리즘과 신경망을 결합하여 만든 새로운 알고리즘의 입력으로 사용되었으며, 알고리즘은 수면단계 분석을 위하여 높은 가중치를 가지는 특징을 선택하여 주었다. 이에 따른 결과로 뇌파 신호와 심전도 신호 모두 사용 시 알고리즘의 정확도는 약 90.26%가 나왔으며, 선택되어진 특징은 뇌파 신호의 ${\alpha}$파와 ${\delta}$파의 주파수 파워와 심전도 신호의 SDNN(Standard deviation of all normal RR intervals)이다. 선택된 특징은 수면상태를 분류하는데 중요한 역할을 함을 알고리즘을 반복적으로 수행하여 확인하였고, 이 연구는 추후 수면장애의 진단 혹은 수면분석의 지침을 만드는데 사용가능할 것으로 사료된다.
Recently A virtual environment provides patient with stimuli which arouses phobia, and exposing to that environment makes him having ability to over come the fear. ECG and HRV are used in most virtual reality system. GSR is electrical impedance of biological tissues and the changes in impedance accompanying physiological activity. GSR is better than ECG or HRV for explaining mental states in other study. In this study, we will analysis GSR signal when a acrophobia patient and a normal is on high floor.
감정을 분류하는 대표적인 알고리즘에는 Support-vector-machine (SVM), Bayesian decision rule 등이 있다. 하지만 기존의 연구자들은 위와 같은 방법에는 문제점이 있다고 지적하였다. 이를 보완하기 위해 다른 연구자는 경사도를 이용하여 새로운 패턴인식 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 이 알고리즘을 통해 새로운 EEG 기반의 감정 인식 알고리즘을 제안하고 기존의 연구와 비교한다. 본 논문에서는 신뢰도 높은 자료를 얻기 위해 여러 논문에서 사용된 DEAP (a database for emotion analysis using physiological signals)를 사용하였다. 또한, 객관적인 검증을 위해 기존의 연구에서 사용된 4개의 뇌파 채널(Fz, Fp2, F3, F4)의 PSD (Power Spectral Density)를 특징으로 사용하여 감정의 2개 척도 (Arousal, Valence)를 분류하였다. 본 논문에서 실시한 교차검증 (4-fold)에 의하면 Valence 축에서 85%, Arousal 축에서 87.5의 정확도를 얻을 수 있었다.
Wearable physiological signal monitoring systems are regarded as an important sensing unit platforms in ubiquitous/mobile healthcare application. In this paper, we suggested the modified bipolar electrodes implemented on the portable heart activity monitoring system, which minimized the distance of electrodes formed on a attachable pad. The proposed electrode configuration is useful in mobile measurement environments, but has a disadvantage of reduced amplitude of the heart action potential. In order to overcome the shortcoming of the suggested electrode configuration, we implemented the amplifying circuit to increase the signal-gain and decrease the artifacts. For evaluations, we analyzed the specificity of measured cardiography using the proposed electrodes through the comparing of heart activity monitoring system with standard clinical ECG(lead2) by pearson correlation coefficients. The result showed that the average correlation coefficient is $0.903{\pm}0.036,\;0.873{\pm}0.072$ at V3, V4 chest lead position, respectively. Thus, the modified bipolar electrode is quite suitable to monitor the electrical activity of the heart in the situation of the mobile environment, and could be considered having high similarity with standard clinical ECG.
감성은 인간의 삶과 밀접한 관련을 가지고 있으며 이는 집중력, 학습능력 등 많은 부분에 영향을 주어 다양한 행동 패턴을 가지게 한다. 따라서 본 논문의 목적은 부정감성을 구분하기 위하여 생체신호를 기반으로 주요한 특징들을 추출하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 심전도, 뇌파, 피부 온도와 피부전도도를 기반으로 생체신호를 측정한 후, 선형분류기와 유전 알고리즘의 조합으로 정확하고 신속한 알고리즘 개발하고, 주요 특징을 추출하였다. 그 결과, 알고리즘은 최대 96.4%의 정확도를 가짐을 확인할 수 있었고, 추출된 파라미터는 심박변이도의 Mean, RMSSD, NN50과 뇌파의 전두엽 영역에서의 ${\sigma}$파와 ${\alpha}$파의 주파수 파워, 두정엽 영역에서 ${\alpha}$파, ${\beta}$파, ${\gamma}$파와 의 주파수 파워, 그리고 피부온도의 평균과 표준편차 값이었다. 이에 따라 각 각의 생체신호를 기반으로 한 추출 된 특징들은 부정감성의 분류에 있어 중요한 역할을 함을 확인할 수 있었다.
Mobilecomputer of offers more fundamental role than role assistance enemy of modem technology equipment and new Information Technology can reconsider, and reconstruct creatively accuracy of physiological concept. That military register symptoms are developed of disease, before far before rehalibitation, of for possibility that can intervene in process that motive change of military register symptoms after rehalibitation. But, that many parameters become analysis target and mathematical settlement and equalization system of noted data of that is huge, same time collection of all datas can lift difficulty etc.. These main weakness puts in structural relation between elements that compose system. Therefore, dynamics research that time urea of systematic adjustment has selected method code Tuesday nerve dynamics enemy who groping of approach that become analysis point is proper and do with recycling bioelectricity signal. Nature model of do living body signal digital analysis chapter as research result could be developed and scientific foundation groping could apply HSS (Hardware-software system) by rehalibitation purpose. Special quality that isdone radish form Tuesday of bioelectricity signal formation furthermore studied, and by the result, fundamental process of bodysignal in do structure circuit form of analog - digital water supply height modelling do can.
The physiological signals measured by Oriental Medicine instruments have been analyzed quantitatively in the view of the rule of promoting and counteracting relation of five evolutive phases theory. We tried to reduce the physiological signals measured by EAV(Elec-tro-Acupuncture according to Voll) and IR thermography to the representation of five evelutive phases. The EAV index and local skin temperature on acupuncture points of each phases measured and normalized so that the total value of five phases became unity. We assumed that the normalized EAV index and local skin temperature mean the deficiency or excess of Qi for each phases. The state of Qi distribution for each phases were approximately agree with the diagnostic pattern of O. M. doctor. Taking account of the Qi distribution state of·or the five evolutive phases, we performed a proper needle insertion on acupuncture points to induce the distinct change of Qi for each phases. We compared the measured results with the predictions of Qi variation by the rule of pro- moting and counteracting relation over the five evolutive phases. For all cases, the variation of Qi in the own phase on which a needle insertion was performed were exactly same to the theoretical prediction and partial agreement was shown for the other four phases. The same analysis was carried to the results of skin temperature measurements at accupoints. We found that the local skin temperature at accupoints of each phases shelved a finite change by the needle insertion and the behavior- of its change were strongly correlated to the rule of promoting and counteracting relation of five evolutive phases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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