본 논문은 생물 조기 경보 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 이 시스템은 모니터링 데몬을 이용해 간헐적으로 데이터 사건을 생성하고, 이 데이터 집합으로부터 특징 매개변수들을 추출한다. 특징 매개변수는 6개의 변수(x/y 축 좌표, 거리, 절대 거리, 각도, 프랙털 차원)를 가지고 유도된다. 특히 프랙털 이론을 사용해 제안 알고리즘은 입력된 특징들이 독성 환경에 있는지 아닌지의 유기물 특성을 정의한다. 추출된 특징 데이터를 학습하기 위한 적절한 알고리즘을 위해 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 확장된 학습 알고리즘(UChoo)을 사용한다. 그리고 본 알고리즘은 특징 집합들이 모니터링 데몬에 의해 주기적으로 추가된다는 BEWS의 특징을 극복하기 위해 확장된 데이터 표현 방법을 이용하는 학습 방법을 포함한다. 이 알고리즘에서 결정트리 분류기는 확장된 데이터 표현에서 가중치 매개변수를 사용하는 부류 분포 정보를 정의 한다. 실험 결과들은 제안된 BEWS가 환경적인 독성을 탐지하는데 이용 될 수 있음을 보인다.
In this paper, we have investigated effects of two specific meditations (Chinese qigong meditation and Kundalini yoga meditation) on the heart rate variability (HRV), which is a well-known quantitative measure of autonomic balance, of skilled students. To analyze the effects, the MIT/BIH physionet database was utilized. The database includes RR intervals of eight skilled Chinese qigong meditators (5 women and 3 men; age range 26-35) and four skilled Kundalini yoga meditators (2 women and 2 men; age range 20-52). RR intervals of each subject were measured before and during the meditations. For HRV analysis, we have used typical four HRV parameters - the low frequency to high frequency power ratio (LF/HF ratio), SD2/SD1 ratio, sample entropy, and fractal dimension. The LF/HF ratio was calculated by the autoregressive spectrum and the SD2/SD1 ratio was derived from the Poincar$\grave{e}$ plot. The sample entropy was computed from the phase space plot and the fractal dimension was estimated by the Higuchi's algorithm. In the experiments, the Wilcoxon signed rank test was employed because we used small datasets and compared HRV parameters before and during the meditations. As a result, we have found increment of the LF/HF and SD2/SD1 ratios in both meditations; whereas the sample entropy is decreased during the meditations. In addition, the fractal dimension is increased during the Chinese qigong meditation; whereas it is decreased during the Kundalini yoga meditation. The results show that the sympathetic nervous system is generally more activated in skilled Chinese qigong and Kundalini yoga meditators, but the activation of the parasympathetic nervous tone is suppressed.
기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 SAS(Self Affine System) 기법과 다중 스케일 인자를 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 기반 영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 치역 블럭에 대해 모든 정의역 블럭을 탐색하는 것이 아니라, 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 기법을 도입하여 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨 블록을 정의역으로 선택한다 그래서 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 한다. 그리고 SAS 기법의 단점인 화질이 떨어지는 단점을 개선하기 위해, 각 레벨별로 서로 다른 스케일 인자를 사 용하여 화질을 개선한다. 그 결과 화질에는 영향을 미치지 않고 부호화 시간과 압축률이 개선되고, 점진적 전송이 가능한 알고리듬을 제안한다.
Kim, Yong-Hon;Jang, Jong-Whan;Jeong, Jae-Gil;Park, Doo-Yeong
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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제15권2E호
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pp.85-91
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1996
New very low bit rate segmentation video image coding technique is proposed by segmenting image into textually homogeneous regions. Regions are classified into one of three perceptually distinct texture classes(perceived constant intensity, smooth texture, and rough texture) using the Human Visual System(HVS) and the fractals. To design very low bit rate video image coder, it is very important to determine the best block size for estimation the fractal dimension and the thresholding of the fractal dimension for each texture class. Good quality reconstructed images are obtained with about 0.10 to 0.21 bit per pixel(bpp) for many different types of imagery.
This study was one of a series of studies on application of machine vision and image processing to extract the geometrical features of plants and to analyze plant growth. Several algorithms were developed to measure morphological properties of plants and describing the growth development of in-situ lettuce(Lactuca sativa L.). Canopy, centroid, leaf density and fractal dimension of plant were measured from a top viewed binary image. It was capable of identifying plants by a thinning top viewed image. Overlapping the thinning side viewed image with a side viewed binary image of plant was very effective to auto-detect meaningful nodes associated with canopy components such as stem, branch, petiole and leaf. And, plant height, stem diameter, number and angle of branches, and internode length and so on were analyzed by using meaningful nodes extracted from overlapped side viewed images. Canopy, leaf density and fractal dimension showed high relation with fresh weight or growth pattern of in-situ lettuces. It was concluded that machine vision system and image processing techniques are very useful in extracting geometrical features and monitoring plant growth, although interactive methods, for some applications, were required.
Nonlinear analysis of various phenomena has been developed with improvement of computer. The characteristics form nonlinear analysis are available in monitoring and diagnosis state of system. There are many nonlinear property in cutting process, but nonlinear signals have been considered as noise. In this study, nonlinear analysis technique is applied and it will be verified that cutting force is chaos by calculating Lyapunov exponents,fractal dimension and embedding dimension. The relation between characteristic parameter calculated form sensor signal and various cutting condition is investigated.
This paper proposes the optimization of ultrasonic signal recognition in ferrite carbon steel weld zone using neural networks. For these purposes, the ultrasonic signals for defects as porosity, incomplete penetration and slag inclusion in the weld zone are acquired in the type of time series data. And then their applications evaluated feature extraction based on the time-frequency-attractor domain(peak to peak, rise time, rise slope, fall time, fall slope, pulse duration, power spectrum, and bandwidth) and attractor characteristics (fractal dimension and attractor quadrant) etc. The proposed neural networks system in this study can enhances performance of ultrasonic signal recognition.
본 연구에서는 표면처리를 달리한 폴리에스테르/면 교직물에 대한 표면특성의 측정기법을 비교·검토하였다. 시료로는 미처리 직물과 silicone 처리 직물, pu 코팅직물, silicone/pu 처리 직물을 이용하였다. 측정 기법은 비접촉식 방법으로 위치에 따른 직물 표면잔털의 grey scale을 FFT하여 그 대수값의 관계식의 기울기값을 결정하였다. 또한, 레이저 변위센서를 이용한 촉각 측정 장치에 의해 표면 거칠기와 표면마찰 계수를 측정하였다. 접촉식 방법으로는 평판과 직물을 접촉시켜 영상처리에 의해 접촉면적을 정량하고 fractal 차원을 도출하였다. KES-FB system에 의해 표면특성을 측정하였다. 주관적 접촉감각 평가는 표준환경에서 20명의 여성을 대상으로 실시하였고 분석에 ANOVA와 상관분석을 이용하였다. 측정기법에 따른 표면특성치와 주관적 감각평가치의 상관분석 결과, 접촉식 방법인 KES-FB에 의한 방법보다 다른 접촉식 방법인 영상처리에 의한 접촉면적, fractal 차원과 비접촉식 방법인 FFT 분석에 의한 기울기 및 레이저 변위센서에 의한 표면거칠기 결과가 주관적 접촉감각과 더욱 밀접한 관련이 있는 것으로 나타나 접촉 감각을 객관화하는데 보다 타당한 것으로 나타났다.
홍채 인식(Iris Recognition)은 동공과 흰자위 사이에 있는 홍채의 모양 패턴이 평생 변하지 않고, 사람마다 다른 패턴을 가진다는 특성을 이용하여 개인을 식별하는 기술로, 생체인식(Biometrics) 부분에서는 탁월한 식별력 및 신뢰성을 인정 받고 있다. 상당수의 기존 연구들은 원천 특허를 채택한 상태에서 성능 개선을 연구해 왔기 때문에 원천적인 한계를 가지고 있었다. 본 논문은 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 특징을 추출하는 기존 방식과 다르게 프랙탈(Fractal) 방법으로 압축된 다수의 원 영상에 대해 입력된 영상의 유사도를 측정, 개인을 식별하는 새로운 홍채인식 방법을 제안한다. 이를 통해 타 연구들에서 제안했던 특별한 최적화 알고리즘을 사용하지 않고도 크게 떨어지지 않는 인식률을 얻을 수 있다.
This paper describes a complexity measure algorithm based on nonlinear dynamics(chaos theory). In order to quantify complexity or regularity of biomedical signal, this paper proposed fractal dimension-1 and fractal dimension-2 algorithm with digital filter. Approximate entropy algorithm which measure a system regularity are also compared. In this paper investigate what we quantify of biomedical signal. These quantified complexity measure may be a useful information about human physiology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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