http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Research on Classification of Human Emotions Using EEG Signal
무하마드 주바이르,김진술,윤장우,Zubair, Muhammad,Kim, Jinsul,Yoon, Changwoo Digital Contents Society 2018 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.19 No.4
Affective Computing은 HCI (Human Computer Interaction) 및 건강 관리 분야에서 다양한 애플리케이션이 개발됨에 따라 최근 몇 년 동안 관심이 높아지고 있다. 이에 필수적으로 필요한 인간의 감정 인식에 대한 중요한 연구가 있었지만, 언어 및 표정과 비교하여 심전도 (ECG) 또는 뇌파계 (EEG) 신호와 같은 생리적 신호 분석에 따른 감정 분석에 대한 관심은 적었다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 이용한 EEG 기반 감정 인식 시스템을 제안하고 감정 관련 정보를 얻기 위해 다른 뇌파와 뇌 영역을 연구 하였으며, 웨이블릿 계수에 기초한 특징 세트가 웨이블릿 에너지 특징과 함께 추출되었다. 중복성을 최소화하고 피처 간의 관련성을 극대화하기 위해 mRMR 알고리즘이 피쳐 선택에 적용된다. 다중클래스 Support Vector Machine을 사용하여 4 가지 종류의 인간 감정을 크게 분류하였으며 공개적으로 이용 가능한 "DEAP"데이터베이스의 뇌파 기록이 실험에서 사용되었다. 제안 된 접근법은 기존의 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보여준다. Affective computing has gained increasing interest in the recent years with the development of potential applications in Human computer interaction (HCI) and healthcare. Although momentous research has been done on human emotion recognition, however, in comparison to speech and facial expression less attention has been paid to physiological signals. In this paper, Electroencephalogram (EEG) signals from different brain regions were investigated using modified wavelet energy features. For minimization of redundancy and maximization of relevancy among features, mRMR algorithm was deployed significantly. EEG recordings of a publically available "DEAP" database have been used to classify four classes of emotions with Multi class Support Vector Machine. The proposed approach shows significant performance compared to existing algorithms.
Recent Activities of Solid Oxide Fuel Cell Research in the 3D Printing Processes
주바이르 마사우드,무하마드 주바이르 칸,암자드 후세인,하피즈 아흐마드 이시팍,송락현,이승복,조동우,임탁형 한국수소및신에너지학회 2021 한국수소 및 신에너지학회논문집 Vol.32 No.1
Solid oxide fuel cell (SOFC) has received significant attention recently because of its potential for the clean and efficient power generation. The current manufacturing processes for the SOFC components are somehow complex and expensive, therefore, new and innovative techniques are necessary to provide a great deal of cell performance and fabricability. Three-dimensional (3D) printing processes have the potential to provide a solution to all these problems. This study reviews the literature for manufacturing the SOFC components using 3D printing processes. The technical aspects for fabrication of SOFC components, 3D printing processes optimization and material characterizations are discussed. Comparison of the SOFC components fabricated by 3D printing to those manufactured by conventional ceramic processes is highlighted. Further advancements in the 3D printing of the SOFC components can be a step closer to the cost reduction and commercialization of this technology.