• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.433-438
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• 2013

저속 전기자동차에 사용되는 차량 간 충돌방지 센서의 간섭저감 방법에 대하여 연구하였다. 앞차에서 송신되는 기준신호를 수신하여 앞차와의 거리를 감지하는 차량 충돌방지용 거리센서는 뒤차를 향하여 발신되는 자차의 송신신호에 의해 간섭되는 것을 피하기 위하여 다양한 방법이 시도된 바 있다. 본 연구에서는 자차 송신기에서 발신되는 신호에 의한 영향을 위상소거법을 사용하여 감소시켜 -12dB 의 감쇄 비를 실현하였다. 본 연구에서 시도한 위상소거법은 종래의 시분할 송수신 방법에 비해 연속적인 감시가 가능한 장점이 있다.

• Current Optics and Photonics
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• 제5권3호
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• pp.213-219
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• 2021

We describe a single-channel rubidium (Rb) radio-frequency atomic magnetometer (RFAM) as a receiver that takes magnetic signal resonating with Zeeman splitting of the ground state of Rb. We optimize the performance of the RFAM by recording the response signal and signal-to-noise ratio (SNR) in various parameters and obtain a noise level of 159 $fT{\sqrt{Hz}}$ around 30 kHz. When a resonant radiofrequency magnetic field with a peak amplitude of 8.0 nT is applied, the bandwidth and signal-to-noise ratio are about 650 Hz and 88 dB, respectively. It is a good agreement that RFAM using alkali atoms is suitable for receiving signals in the very low frequency (VLF) carrier band, ranging from 3 kHz to 30 kHz. This study shows the new capabilities of the RFAM in communications applications based on magnetic signals with the VLF carrier band. Such communication can be expected to expand the communication space by overcoming obstacles through the high magnetic sensitive RFAM.

• 감성과학
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• 제18권3호
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• pp.63-70
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• 2015

본 연구는 1/f fluctuation의 ${\alpha}$기울기 따라 구성된 사운드를 들었을 때 감정 스트레스 업무에 종사하고 있는 피험자들의 심박 변화를 확인하고자 하였다. 기존의 연구에서는 주로 사용자의 심리상태 안정시키는 효과 또는 생리적 안정성에 1/f fluctuation의 ${\alpha}$기울기가 관계가 있는 것으로 보고되었다. 본 연구에서는 1/f fluctuation 수준을 총 3가지 나누어 제작한 사운드를 독립변수로 사용하였다. 독립변수는 감정노동 종사자에게 제시하여 그에 따른 심장반응을 측정하였다. 종속변수는 네 가지로 BPM(Beat Per Minute), VLF(Very Low Frequency), SDNN(Standard Deviation of NN intervals), 그리고 HF(High Frequency) 파워(Power)값을 확인하였다. 분석결과 기울기가 3인 1/fluctuation 사운드는 각성효과를 보였다. 기울기 1, 2인 사운드는 이완효과가 있는 것을 통계적으로 검증하였다. 이러한 1/f fluctuation 사운드의 특성을 활용해 감정 노동자들의 스트레스를 완화시키기 위한 서비스에 응용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 디지털정책학회지
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• 제1권2호
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• pp.61-69
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• 2022

논문은 광용적맥파(photoplethysmography, PPG) 센서에서 획득한 생체 신호, ICT 기술 및 데이터 기반의 혈당수치 예측 모델을 개발하고 검증하는 연구이다. 혈당 예측은 기계학습의 MLP 아키텍처를 이용하였다. 기계학습 모델의 입력층은 심박수, 심박변이도, 나이, 성별, VLF, LF, HF, SDNN, RMSSD, PNN50의 10개의 입력노드와 은닉층은 5개로 구성된다. 예측모델의 결과는 MSE=0.0724, MAE=1.1022 및 RMSE=1.0285이며, 결정계수(R²)는 0.9985이다. 비채혈방식으로 디지털기기에서 수집한 생체신호 데이터와 기계학습을 활용한 혈당 예측 모델을 수립하고 검증하였다. 일상에 적용하기 위해 다양한 디지털 기기의 기계학습 데이터셋 표준화와 정확성을 높이는 연구가 이어진다면 개인의 혈당 관리에 대안적 방법이 될 수 있을 것이다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.136-142
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• 2014

Distinct features in heart rate signals during the driver's wake and sleep states could provide an initiative for the development of a safe driving systems such as drowsiness detecting sensor in a smart wheel. We measured ECG from health subjects ($23.5{\pm}2.5$ in age) during the wake and drowsiness states. The proposed method is able to detect R waves and R-R interval calculation in the ECG even when the signal includes in abnormal signals. Heart rate variability(HRV) was investigated for the time domain and frequency domains. The STD HR(0.029), NN50(0.044) and VLF power(0.0018) of the RR interval series of the subjects were significantly different from those of the control group (p < 0.05). In conclusion, there are changes in heart rate from wake to drowsiness that are potentially to be detected. The results in our study could be useful for the development of drowsiness detection sensors for effective real-time monitoring.