Recently, as e-learning technology advances, interaction and data exchange between lecturers and learners have become very important. In addition, accuracy of data delivery and efficiency of system implementation should be ensured. Considering these aspects, SignalR is the most suitable communication method for constructing an audience response system in e-learning. Existing audience response systems require separate wireless devices and have problems with system compatibility. SignalR, on the other hand, is capable of operating in all environments including PC programs, web, Android, and iOS, and has an advantage of being easy to develop applications. As such, SignalR is widely used in chatting functions for small scale, real-time communication system, and it has never been used to implement an audience response system. Thus, for the first time in this paper, an audience response system using SignalR was proposed and an experiment was conducted on whether it was applicable at the e-learning education field. Therefore, from the results fo an experiment, a variety of e-learning environments can be built through the audience response system using SignalR proposed in this paper.
The existing R-peak detection research suggests improving the distortion of the signal such as baseline variations in ECG signals by using preprocessing techniques such as a bandpass filtering. However, preprocessing can introduce another distortion, as it can generate a false detection in the R-wave detection. In this paper, we propose an R-peak detection algorithm in ECG signal, based on primitive signal in order to detect reliably an R-peak in baseline variation. First, the proposed algorithm decides the primitive signal to represent the QRS complex in ECG signal, and by scaling the time axis and voltage axis, extracts multiple primitive signals. Second, the algorithm detects the candidates of the R-peak using the value of the voltage. Third, the algorithm measures the similarity between multiple primitive signals and the R-peak candidates. Finally, the algorithm detects the R-peak using the mean and the standard deviation of similarity. Throughout the experiment, we confirmed that the algorithm detected reliably a QRS group similar to multiple primitive signals. Specifically, the algorithm can achieve an R-peak detection rate greater than an average rate of 99.9%, based on eight records of MIT-BIH ADB used in this experiment.
약용식물로 재배되고 있는 지모를 대상으로 McFISH 기법을 이용하여 45S와 5S rDNA 유전자의 염색체상의 위치를 확인하여 물리지도를 확립하였다. 2쌍의 45S rDNA는 1번 염색체의 단완 말단과 3번 염색체의 동원체 부위에서 관찰되었고, 1번 염색체의 signal이 3번 염색체에서의 signal보다 더 강하게 나타났다. 한 쌍의 5S rDNA signal은 45S rDNA signal과 함께 3번 염색체의 동원체 부위에서 관찰되었다.
Whether a person is feeling sleepy or reasonably awake is important safety information in many areas, such as humans operating in traffic or in heavy industry. The changes of body signals have been mostly researched by looking at electroencephalogram(EEG) signals but more and more other medical signals are being examined. In our study, an electrocardiogram(ECG) signal is measured at a sampling rate of 100 Hz and used to try to distinguish the possible differences in signal between the two states: awake and drowsy. Practical tests are conducted using a wireless sensor node connected to a wearable ECG sensor, and an ECG signal is transmitted wirelessly to a base station connected to a server PC. Through the QRS complex in the ECG analysis it is possible to obtain much information that is helpful for diagnosing different types of cardiovascular disease. A program is made with MATLAB for digital signal filtering and graphing as well as recognizing the parts of the QRS complex within the signal. Drowsiness detection is performed by evaluating the R peaks, R-R interval, interval between R and S peaks and the duration of the QRS complex..
In this paper, we propose a method to minimize the baseline wandering that make hard to detect R wave in ECG. This method uses a different signal between ECG and ascending slope tracing waves to minimize the baseline wandering. When the slope of ECG signal maintains the value or falls, the ascending slope tracing wave fellows ECG signal directly, and this wave holds that value of ECG signal when the slope begins to rises in a certain time(=hold time). After this hold time, this wave traces ECG signal again. To evaluate this minimizing method for baseline wandering, the experiments are carried out with 5 ECG data in the database of MIT/BIH. R waves in the proposed different signal are detected by using descending slope trace waves and compared with the annotation file. The results show that the proposed method Is sure to minimize the baseline wandering in ECG.
본 논문에서는 두 사람의 합쳐진 심전도 신호를 분리하여 개인의 심전도 신호로 복원하는 방법을 제안한다. 합쳐진 심전도 신호를 분리하기 위해, 두 사람의 평균 심전도 신호를 사전에 측정하여 가지고 있다고 가정한다. 평균 심전도 신호는 합쳐진 심전도 신호에서 개인의 심전도 신호를 식별하는데 활용될 수 있다. 심전도 신호는 거의 주기 신호의 특성을 가지고 있기 때문에, 자기상관성을 구하면 심박 수의 배수마다 높은 피크 값을 가진다. 이를 통해 각 개인의 심박 주기를 파악할 수 있다. 파악된 두 사람 각각의 주기와 평균 심전도 신호를 이용하여 각각의 R-peak가 어느 사람의 R-peak인지 분류할 수 있다. 즉, 각 사람의 평균심전도 신호를 찾아진 R-peak위치에 배치하여 각 사람의 심전도신호의 추정신호를 만든 뒤 각 신호에 가중치를 얼마나 줘야 하는지 LMSE 최적화를 통해 계산된다. 이 가중치를 기반으로 복원신호를 만들어낸다. 이 복원신호에 에러 신호를 각 복원신호의 비율만큼 더해주는 추가 보정작업을 거침으로써 보다 실질적인 신호로 복원한다. 실험 결과를 통해 합쳐진 심전도 신호가 성공적으로 개인의 심전도 신호로 분리되는 것을 알 수 있다.
고속철도 시스템에서 열차의 안전 운행을 지원하기 위해서 사용되는 이동통신기술로서 LTE-R(: Long Term Evolution-Railway)은 열차의 고속이동환경에 적합한 핸드오버기술을 갖추어야 한다. 본 논문에서는 철도통신시스템에서 사용되는 LTE-R 네트워크의 핸드오버 성능을 분석하고 이를 토대로 핸드오버 수행 조건을 제시한다. 성능 분석은 NS(: Network Simulator)-3를 기반으로 하는 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하며 성능 파라미터로는 SINR(: Signal to Interference and Noise Ratio), RSRP(: Reference Signal Received Power) 및 데이터율을 사용한다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.202-207
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2002
EOC (Electro-Optical Camera) of KOMPSAT-1 (Korea Multi-Purpose SATellite) has been producing land imageries of the world since January 2000. After image data are acquired by EOC, they are transmitted from satellite to ground via X-band RF signal. Then, EOC image data are generated and pass through radiometric and geometric corrections to generate standard products of EOC images. After radiometric correction on EOC image data, Modulation Transfer Function (MTF) compensation is applicable on EOC images with user's request for better image quality. MTF compensation is concerned with filtering EOC images to minimize the effect of degradations. For Image Receiving and Processing System (IRPE) at KOMPSAT Ground Station (KGS), Wiener filter is used in MTF compensation for EOC images. If the Pointing Spread Function (PSF) of EOC system is known, signal-to-noise power spectra ratio is the only factor in the determination of Wiener filter. In this paper, MTF compensation in IRPE at KGS is introduced and MTF compensated EOC 1R images are generated using Wiener filters with various signal-to-noise power spectra ratios. MTF compensated EOC 1R images are correlated with EOC 1R images for observing linearities between them. As a result, the effect of signal-to-noise power spectra ratio is shown on MTF compensated EOC 1R images.
Purpose: We studied the changes in motor response time and stop signal response time following visuomotor skill learning of a stop signal task in young healthy subjects. This study also was designed to determine what an effective practice is for different stop signals in the stop signal task (SST). Methods: Forty-five right-handed normal volunteers without a history of neurological dysfunction were recruited. They all gave written informed consent. In all subjects, motor reaction time (RT) and stop signal reaction time (SSRT) were measured for the stop signal task. Tasks were classified into three categories: predictable-stop signal task (P-SST) practice group random-stop signal task (R-SST) practice group control group. Results: Motor reaction time in the P-SST was significantly reduced when comparing pre- and post-tests (p<0.05). Stop signal reaction times in the P-SST and the R-SST were significantly reduced following motor skill learning (p<0.05). Also, the reaction time of the R-SST was shorter than that of the P-SST. Conclusion: These findings indicate that practice of an SST improves motor performance and stop function for some stop signals in the SST. P-SST practice was effective in the stop function of regular movement because of faster of the motor prediction and preparation but the R-SST was effective in the stop function of movements because of faster motor selection.
카메라 시스템에서 일반적인 Noise Reduction방법은 Noise간에 서로 Correlation이 없고 Independent한 White Noise이며, Zero Mean Noise라는 가정 하에 설계된 것이다. 본 논문에서는, 실제 Non-zero Mean Noise 현상을 규명하고, 이에 의해 발생한 Low Level Signal의 Boost-up 및 High Level Signal의 Drag-down을 Correction하여 화질을 개선하기 위한 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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