The aim of this study is to collect driver's psychophysiological signal under various road condition and to select and quantify psychophysiological variables for diagnosis of road-driver compatibility. A 4x4 vehicle with measuring devices was developed to collect driver's psychophysiological signal and collected driver's psychophysiological signal under various road conditions. The collected data were analyzed by the temporal pattern of signal overtime. Thirteen bio-signals with consistent pattern were selected and quantified in terms of slope and amplitude of the signal. These quantified values could be used as a part of tool to diagnose the road-driver compatibility.
The speech signal processing in the auditory system can be analysized based on two representations : Average discharge rate and Temporal discharge pattern. But the average discharge rate representation is restricted by the narrow dynamic range because of the rate saturation and the two tone suppression phenomena, and the temporal discharge pattern representation needs a sophisticate frequency analysis and synchrony measure. In this paper, a simple representation is proposed : using a model considering the interaction of Cochlear fluid-BM movement and a haircell model, the feature of speech signals (formant frequency and pitch of vowels) is easily estimated in the Average Synchronized Rate.
As new car technology is developing, temporal interaction is needed in automotive. Rhythmic pattern is one of the practical examples of temporal interaction in vehicle. To recognize rhythmic pattern and its input medium, dictionary learning is applicable algorithm. In this paper, performance and memory requirement of the learning algorithm is tested and is sufficiently good for use this acoustic sound.
The transient nature and complex geometries of two-phase gas-liquid flows cause fundamental difficulties when measuring flow velocity using an electromagnetic flowmeter. Recently, a current-sensing flowmeter was introduced to obtain measurements with high temporal resolution (Ahn et al.). In this study, current-sensing flowmeter theory was applied to measure the fast velocity transients in slug flows. The velocity fields of axisymmetric gas-liquid slug flow in a vertical pipe were obtained using Volume-of-Fluid (VOF) method, and the virtual potential distributions for the electrodes of finite size were also computed using the finite volume method for simulating slug flow. The output signal prediction for slug flow was carried out from the velocity and virtual potential (or weight function) fields. The flowmeter was numerically calibrated to obtain the cross-sectional liquid mean velocity at an electrode plane from the predicted output signal. Two calibration parameters are proposed for this procedure: a flow pattern coefficient and a localization parameter. The flow pattern coefficient was defined by the ratio of the liquid resistance between the electrodes for two-phase flow with respect to that for single-phase flow, and the localization parameter was introduced to avoid errors in the flowmeter readings caused by liquid acceleration or deceleration around the electrodes. These parameters were also calculated from the computed velocity and virtual potential fields. The results can be used to obtain the liquid mean velocity from the slug flow signal measured by a current-sensing flowmeter.
The transient nature and complex flow geometries of two-phase gas-liquid flows cause fundamental difficulties when measuring flow velocity using an electromagnetic flowmeter. Recently, a current-sensing flowmeter was introduced to obtain measurements with high temporal resolution (Ahn et $al.^{(1)}$). In this study, current-sensing flowmeter theory was applied to measure the fast velocity transients in slug flows. To do this, the velocity fields of axisymmetric gas-liquid slug flow in a vertical pipe were obtained using Volume-of-Fluid (VOF) method and the virtual potential distributions for the electrodes of finite size were also computed using the finite volume method for the simulated slug flow. The output signal prediction for slug flow was carried out from the velocity and virtual potential (or weight function) fields. The flowmeter was numerically calibrated to obtain the cross-sectional liquid mean velocity at an electrode plane from the predicted output signal. Two calibration parameters are required for this procedure: a flow pattern coefficient and a localization parameter. The flow pattern coefficient was defined by the ratio of the liquid resistance between the electrodes for two-phase flow with respect to that for single-phase flow, and the localization parameter was introduced to avoid errors in the flowmeter readings caused by liquid acceleration or deceleration around the electrodes. These parameters were also calculated from the computed velocity and virtual potential fields. The results can be used to obtain the liquid mean velocity from the slug flow signal measured by a current-sensing flowmeter.
The goal of this study is simulation of optimal search pattern of ships based on performance surface which are reflected underwater environmental. The process is as follows. First, temporal and spatial environmental database are extracted in complex environment and input hull mounted SONAR system parameters. The environmental database and SONAR system parameters are substituted to SONAR equations, and calculate signal excess, detection probability, detection range. And then, the performance surface, which can be used to provide operational insight of SONAR detection performance, are pictorialized. Finally, optimal search pattern of ships are simulated using genetic algorithm based on performance surface. And then, we certify optimal search pattern in various ways.
The aim of this study is to compare the methods in analyzing bio-signals representing measure driver's psychophysiological staus. This study has considered three approaches: first, the deterministic approach calculating the mean and standard deviation of bio-signal, second, probabilistic approach converting driver's bio-signal values to probability density function and identifying individual state relative to overall distribution, and third, diagnostic approach identifying the pattern change of signal over certain period of time. For evaluation of analysis methods, driver's bio-signal was collected under various road conditions, and three analysis approaches were applied respectively. In result, the deterministic approach was found to be simple to use, but generated a large variability of bio-signal. The probabilistic approach provide a relative status of individual driver among overall population, but too much affected by temporal variability of individual driver. The diagnostic approach seemed to reasonably find driver's psychophysiological change over certain period of time, but still needs to develop quantification method of the bio-signal.
Neuromuscular difference between normal subjects and low-back pain patients has been identified in terms of neural excitation signal measured by Electromyography (EMG) under the dynamic flexion/extension trunk motion. Ten healthy subjects and ten low-back pain patients were recruited for this study. New parameters and normalization technique were introduced to quantify the muscle excitation pattern among the flexor-extensor pairs of muscles : rectus abdominis (RA)-erector spinae (ES at L1 and L5 level), external oblique (EO)-internal oblique (IO), rectus femoris (quadricep : QUD)-biceps femoris( hamstring : HAM), and tibialis anterior (TA)-gastrocnemius (GAS). Results indicated that the temporal EMG pattern such as peak timing difference between the hip flexor (QUD) and extensor (HAM) and the duration of coexcitation between ES at L5 and RA muscle pairs showed a statistically significant difference between normal subjects and low-back pain patients. Improtantly, this study presented a new technique to identify the dynamic muscle excitation pattern that canb be least affected by EMG-length-velocity relationship. Further study can performed to validate this method for clinical application to quantitatively identify the low-back pain patients in the future.
We can predict spatial acoustic pressure distribution on the plane of interest by using acoustic holography. However, the information embedded in the distribution plot is usually much more than what we need: for example, source locations and their overall propagation pattern. One possible candidate to solve the problem is complex envelope analysis. Complex envelope analysis extracts slowly-varying envelope signal from a band signal. We have attempted to extend this method to space domain so that we can have spatial information that we need. We have to modulate two dimensional data for obtaining spatial envelope. Although spatial modulation basically follows the same concept that is used in time domain, the algorithm for the spatial modulation turns out to be different from temporal modulation. We briefly describe temporal complex envelope analysis and extend it to spatial envelope of 2-D acoustic field by introducing geometric transformation. In the end, the results of applying the spatial envelope to the holography are envisaged and verified.
The effects of acute ethanol on the high K+ induced $Ca^{2+}}$ signals were examined from primary cultures of cerebellar granule neurons. $Ca^{2+}}$ signals were measured with Calcium Green-1 based microscopic video imaging. Because $Ca^{2+}}$ signal was low in most of granule neurons without stimuli, high KCI was used for depolarization. In most case, acute exposure to ethanol reduced the peak amplitude of the $Ca^{2+}}$ signals, induced by high K+, even though low concentration of ethanol(2~10mM) was used and the effects lasted more than 30min. In was also possible to see differences of ethanol inhibition, i.e. the temporal pattern of $Ca^{2+}}$ signal reductions and the strength of inhibition of $Ca^{2+}}$ signals in cerebellar granule neurons. These results indicate that low concentration of ethanol has diverse actions on the $Ca^{2+}}$ signals in cerebellar granule neurons.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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