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      • KCI등재

        근력 보조가 가능한 말단 장치 형태의 보행 재활 로봇의 개발

        김정준(Jung-Joon Kim),명주(Myeong-Ju Kim),곽노식(No-Sik Kwak),창휘(Chang-Hwi Kim),형식(Hyeongsic Kim),정엽(Jung-Yup Kim) 대한기계학회 2018 大韓機械學會論文集A Vol.42 No.8

        본 논문은 보행 재활이 필요한 환자들을 위해 하지 근력 보조가 가능한 보행 재활 로봇의 개발에 대하여 서술하였다. 최근 상용화된 대표적인 보행 재활 로봇들의 경우 비싼 가격, 큰 부피, 고 중량, 불편한 착용 등의 단점들로부터 대중화 및 시장성에 한계를 보여왔다. 이러한 한계점들을 해결하기 위하여 본 연구로부터 세 가지 전략이 적용된 새로운 보행 재활 로봇을 개발하였다. 첫째, 말단 장치의 위치 및 각도 궤적이 정상인의 발 보행 궤적과 일치하는 5절 링크 메커니즘 및 발 착지면을 최적화 설계하였다. 둘째, 두 개의 링크 메커니즘의 크랭크축을 단 하나의 기어드 모터 구동축으로 결합하여 전체 기구부를 구동시키도록 함으로써 비용, 무게 및 부피를 최소화하였다. 셋째, 환자의 장애 정도에 따른 세 가지 보행 재활 모드를 제안하였으며, 특히, 기구부에 장착된 센서들로부터 보행 의도를 인식하고 이로부터 하지 근력을 효과적으로 보조할 수 있도록 하였다. 최종적으로 EMG센서를 통해 각 보행 재활 모드에 따른 근력 보조 성능을 실험적으로 검증하였다. This paper describes the development of a walking rehabilitation robot capable of lower body power assistance. Recently commercialized walking rehabilitation robots have several drawbacks such as high price, large volume, heavy weight, and uncomfortable fit; hence, they still have limitations in terms of popularity and marketability. To resolve these issues, we developed a novel walking rehabilitation robot with three strategies. First, a five-link mechanism and curved foot landing surface were optimally designed so that the position and angle trajectories of the end-effector can coincide with the foot walking trajectory of a normal person. Second, the price, weight, and volume were minimized by connecting the two link mechanisms with a shaft and driving it using a single-gear motor. Third, we proposed three walking rehabilitation modes based on the degree of disability and walking intention. Finally, the power assist performance of each mode was experimentally verified through EMG measurement.

      • KCI등재

        ECG 신호에서 적응적 불응기를 이용한 R-wave 검출 알고리즘

        김정준(Jung-Joon Kim),진섭(Jin-Sub Kim),박길흠(Kil-Houm Park) 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.50 No.5

        본 논문에서는 심장의 심근세포의 탈분극과 재분극을 반영하는 불응기(Refractory Period)를 이용한 R-파 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 R-파의 특징과 가변 불응기를 이용하여 R-정점을 검출한다. 먼저 상대적으로 높은 전위 점을 R-정점 후보로 추출하고, 그 후보 점에 대해 첨도와 전위를 고려한 불응기를 구한다. 다음으로 불응기내에서 R-파의 형태학적 특징을 이용하여 R-정점을 검출한다. 제안 알고리즘은 적은 연산을 가지므로 실시간 처리가 가능하다. 제안한 알고리즘을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 레코드에 적용한 결과 99.7% 이상의 매우 우수한 검출율을 보였다. In this paper, R-wave detection algorithm using refractory period to reflect the depolarization and repolarization of the myocardial cells of the heart is proposed. The proposed algorithm detects R-peaks using the features of R-wave and variable refractory period. First, the proposed algorithm extracts candidate R-peaks that have a relatively high potential and calculates the refractory period based on the kurtosis and potential for candidate R-peaks. Next, R-peak is determined by morphological features of the R-wave within the refractory period. In addition, due to less computation in the proposed algorithm, real-time processing is possible. The algorithm is applied to all records of the MIT-BIH arrhythmia database and the obtained results show a competitive detection rate of over 99.7%.

      • KCI등재

        ECG 신호에서 적응적 불응기를 이용한 R-wave 검출 알고리즘

        김정준,진섭,박길흠,Kim, Jung-Joon,Kim, Jin-Sub,Park, Kil-Houm 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.50 No.11

        본 논문에서는 심장의 심근세포의 탈분극과 재분극을 반영하는 불응기(Refractory Period)를 이용한 R-파 검출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 R-파의 특징과 가변 불응기를 이용하여 R-정점을 검출한다. 먼저 상대적으로 높은 전위 점을 R-정점 후보로 추출하고, 그 후보 점에 대해 첨도와 전위를 고려한 불응기를 구한다. 다음으로 불응기내에서 R-파의 형태학적 특징을 이용하여 R-정점을 검출한다. 제안 알고리즘은 적은 연산을 가지므로 실시간 처리가 가능하다. 제안한 알고리즘을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 레코드에 적용한 결과 99.7% 이상의 매우 우수한 검출율을 보였다. In this paper, R-wave detection algorithm using refractory period to reflect the depolarization and repolarization of the myocardial cells of the heart is proposed. The proposed algorithm detects R-peaks using the features of R-wave and variable refractory period. First, the proposed algorithm extracts candidate R-peaks that have a relatively high potential and calculates the refractory period based on the kurtosis and potential for candidate R-peaks. Next, R-peak is determined by morphological features of the R-wave within the refractory period. In addition, due to less computation in the proposed algorithm, real-time processing is possible. The algorithm is applied to all records of the MIT-BIH arrhythmia database and the obtained results show a competitive detection rate of over 99.7%.

      • 모바일 장치를 위한 공간 MMDBMS의 설계 및 구현

        김정준(Jung-Joon Kim),강홍구(Hong-Koo Kang),윤재관(Jae-Kwan Yun),한기준(Ki-Joon Han) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ

        최근에 무선 인터넷과 이동 컴퓨팅 기술이 발전하고, 휴대 전화, PDA와 같은 이동 단말기가 보편화됨에 따라 사용자의 위치 정보를 활용하는 위치 기반 서비스(LBS : Location Based Service)가 다양한 분야에서 제공되고 있다. 모바일 환경에서 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 모바일 장치에서 대용량의 공간 데이타를 신속하게 처리하고 효과적으로 관리하기 위한 공간 MMDBMS(Main Memory Database Mangement System)가 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 PC용 MMDBMS인 HSQLDB를 확장하여 모바일 장치에서 공간 데이타를 효율적으로 관리할 수 있는 공간 MMDBMS를 설계 및 구현하였다. 공간 MMDBMS는 OGC의 공간 데이타 모델을 따르며, 공간 데이타 특성에 적합한 압축 기법인 산술 코딩 기법을 제공하고, 모바일 장치에 적합한 MBR 압축 및 해슁 기법을 이용한 공간 인덱스를 지원한다. 그리고, 모바일 장치의 낮은 성능의 프로세서에서 공간 데이타 디스플레이 기능을 제공하고, 모바일 장치와 디스크 기반 GIS인 ZEUS 사이에서 공간 데이타 import/export의 성능 향상을 위한 데이타 캐쉬 기능을 지원한다.

      • 치매가 있는 후두암 환자에서 술 후 방사선치료 중 발생한 인두피부누공

        김정준(Jung Jun Kim),강주용(Ju Yong Kang),최익준(Ik Joon Choi),이명철(Myung-Chul Lee) 대한두경부종양학회 2019 대한두경부 종양학회지 Vol.35 No.2

        Pharyngocutaneous fistula is a relatively common, but serious complication after pharyngeal or laryngeal cancer surgery. It can cause wound infection, longer hospitalization period and sometimes carotid artery rupture which can be fatal. Recently, we experienced a 63-year-old larynx cancer patient who had dementia and alcoholic liver cirrhosis for underlying diseases. He underwent total laryngectomy and both neck dissection, and pharyngocuta-neous fistula occurred during postoperative radiotherapy. Pharyngocutaneous fistula during postoperative radiotherapy has not yet reported in the literature, and there are few reports about pre and postoperative management of dementia patient after head and neck cancer surgery. Therefore, we report this case with a brief review of literature.

      • KCI등재

        2.14-GHz 대역 고효율 Class-F 전력 증폭기 개발

        김정준,문정환,장헌,일두,전명수,범만,Kim, Jung-Joon,Moon, Jung-Hwan,Kim, Jang-Heon,Kim, Il-Du,Jun, Myoung-Su,Kim, Bum-Man 한국전자파학회 2007 한국전자파학회논문지 Vol.18 No.8

        본 논문에서는 Freescale사의 Si-LDMOSFET 4-W 소자를 이용하여 고효율 class-F 전력 증폭기를 구현하였다. Class-F 전력 증폭기를 구현하는데 있어서 모든 하모닉 성분들에 대해 원하는 임피던스를 갖도록 조정하기는 불가능하기 때문에 2차와3차 하모닉 성분만을 조율하여 회로의 간결함과 동시에 상대적으로 높은 효율을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에 설계된 증폭기는 보다 정확하게 하모닉 성분을 조율하기 위해, LDMOSFET의 대신 호 등가 모델에서 가장 큰 영향을 미치는 drain-source capacitance(Cds)와 bonding inductance(Lb)를 추출하여 하모닉 조율 회로를 설계하였다 제작된 고효율 class-F 전력 증폭기의 측정 결과 drain-efficiency(DE) 65.1%, power-added-efficiency(PAE) 60.3%의 효율을 얻을 수 있었다. We have implemented a highly efficient 2.14-GHz class-F amplifier using Freescale 4-W peak envelope power(PEP) RF Si lateral diffusion metal-oxide-semiconductor field effect transistor(LDMOSFET). Because the control of the all harmonic contents is very difficult, we have managed only the $2^{nd}\;and\;3^{rd}$ harmonics to obtain the high efficiency with simple harmonic control circuit. In order to design the harmonic control circuit accurately, we extracted the bonding wire inductance and drain-source capacitance which are dominant parasitic and package effect components of the device. And then, we have fabricated the class-F amplifier. The measured drain and power-added efficiency are 65.1 % and 60,3 %, respectively.

      • KCI등재

        실시간 약통 분류를 위한 계층적 신경회로망

        김정준(Jung-Joon Kim),태훈(Tae-Hun Kim),류강수(Gang-Soo Ryu),이대식(Dae-Sik Lee),이종학(Jong-Hak Lee),박길흠(Kil-Houm Park) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회논문지 Vol.23 No.3

        의약품을 자동 포장하는 시스템에서는 캐니스터(Canister)에 해당 약을 정확히 보충할 수 있는 해당 약통과 캐니스터와의 일치 여부를 판단하는 정합 알고리즘이 필수적이다. 본 논문에서는 약화사고 방지를 위해 많은 종류의 약통을 분류하기 위한 분류 성능뿐만 아니라 실시간으로 처리할 수 있는 상·하 계층으로 구성된 계층적 신경회로망을 제안한다. 먼저 약통 정보를 나타내는 라벨 영상으로부터 다수의 저 차원 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터를 사용하여 하위계층의 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-layer Perceptron) 신경회로망을 학습한다. 다음으로 학습된 MLP의 중간층 출력을 입력으로 사용하여 상위계층의 MLP를 학습한다. 100개의 약통에 대해 좌우 30도까지 회전한 영상에 대해 제안한 계층적 신경회로망의 분류 성능 시험과 실시간 연산처리 성능의 우수함을 보였다. In The matching algorithm for automatic packaging of drugs is essential to determine whether the canister can exactly refill the suitable medicine. In this paper, we propose a hierarchical neural network with the upper and lower layers which can perform real-time processing and classification of many types of medicine bottles to prevent accidental medicine disaster. A few number of low-dimensional feature vector are extracted from the label images presenting medicine-bottle information. By using the extracted feature vectors, the lower layer of MLP(Multi-layer Perceptron) neural networks is learned. Then, the output of the learned middle layer of the MLP is used as the input to the upper layer of the MLP learning. The proposed hierarchical neural network shows good classification performance and real-time operation in the test of up to 30 degrees rotated to the left and right images of 100 different medicine bottles.

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