http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
GA-SVM을 이용한 뇌파신호의 비선형 및 주파수 집중판별 특징선택
이지은(JeeEun Lee),유선국(SunKook Yoo) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.11
논문은 뇌파신호로부터 추출된 비선형특징과 주파수특징들로부터 집중을 판별하는데 중요한 역할을 하는 특징을 선택하는 것에 목적이 있다. 집중력은 뇌가 자극을 인지하며 일어나는 활동의 한 종류로 학습능력과 밀접한 관련을 가지며 사고 및 질병과도 상관관계를 가진다. 본 논문에서는 비선형분석 및 주파수분석을 통하여 총 13개의 특징을 추출하여주었다. 추출된 특징들은 서포트벡터머신(SVM) 기반의 유전알고리즘(GA)의 입력으로 사용되었으며 분류기를 통하여 집중상태를 분류 및 중요한 특징들을 선택하였다. GA-SVM을 이용하였을 때 분류기의 정확도(약 87%)는 SVM만 이용하였을 경우(약 84%) 혹은 한 종류의 특징들을 사용한 경우보다 높아짐을 확인하였고, 이 때 최종적으로 3개의 주요특징(NRP, δ,θ파의 주파수밴드파워)을 선택되었다. 이에 따라 본 연구는 추후 집중판별을 위한 실시간 분석 시스템에 사용 가능할 것으로 사료된다. The purpose of this paper is to select important features to detect attention stage using non-linear and frequency band features from EEG(Electroencephalographic). Attention is one of brain cognitive activities and has correlation with learning ability, accidents and diseases. In this paper, 13 features were extracted by non-linear and frequency band analysis. The features are used as inputs for GA(Genetic algorithm) based SVM(Support vector machine) to classify attention stage and select critical features. The classification accuracy (87%) of GA-SVM is higher than that of SVM alone (83%) and use of both non-linear and frequency band feature sets improves the classification accuracy in comparison non-linear or frequency band feature sets alone. The optimized selection parameters are NRP(Number of recurrence plot), δ and θ. The reduced set of parameters can be used for a real-time attention classification system.
이식형 의료기기의 추적 및 회수 관리를 위한 통합전산관리시스템 설계
박순만(Soonmahn Park),유선국(Sunkook Yoo) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.48 No.5
본 연구는 유통되는 이식형(implantable) 의료기기의 추적(tracking) 및 회수(recall) 처리를 신속하고 정확하게 수행할 수 있는 통합 전산 관리시스템 설계하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 최신 FDA 규정을 만족하는 시스템을 MSF/CD 설계방법론을 기반으로 설계하였다. 추적과 회수의 주요한 4가지 가상 시나리오를 설정하고 workflow diagram을 작성하여 개념설계하였다. 또한 business workflow를 만족하는 서버의 논리 DB를 개발하여 논리설계 단계까지 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템으로 이식형 의료기기의 심각한 부작용 등 문제 발생 시 신속하고 정확한 추적과 회수 처리가 가능하여 이식형 의료기기를 장착한 환자의 생명유지 및 국민 건강 보호를 위한 정부 차원의 효율적인 관리가 가능할 것으로 사료된다. Medical implant devices are one of the targets of the US’s Food & Drug Administration (FDA) for tracking in case of a serious adverse event since they are directly connected to the lives of patients. The US law stipulates that the public health agency shall order implantable device makers to track their product down to the patient level if a serious adverse event has occurred or defects have been discovered; in reality, however, the agency can pass on the responsibility for tracking or recalling faulty devices to the manufacturers or use mass media. This article proposes an efficient tracking and recall management system and examines four main virtual scenarios based on such. This research seeks to suggest a system that enables FDA to perform accurate and prompt tracking and recall management for patients’ enhanced safety.