• 한국항공우주학회지
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• 제32권9호
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• pp.88-93
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• 2004

본 논문에서는 기저선 제한조건을 이용하여 GPS 반송파 측정값에 바이어스 존재 여부를 보다 정확하게 판단하는 방법을 확인하고, 시뮬레이션을 통하여 이를 분석하였다. 기저선 제한조건은 추가적인 측정값으로 사용되며, 기존의 GPS 반송파 측정 방정식을 확장하는 형태로 사용된다. GPS 반송파 측정값만을 사용하는 경우와 기저선 제한조건을 함께 사용하는 경우에 대하여, 각각 검출확률(Detection Probability)를 계산하고 기저선 제한조건을 사용하는 경우 검출확률이 향상되는 것을 보이게 된다. 기저선 제한조건을 사용하는 것에 대한 장점을 통계적으로 증명하고 시뮬레이션을 통하여 수치적인 결과를 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.512-515
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• 2001

홀터 심전계는 휴대용 소형 심전도 기록기로서 신체에 부착한 후 일상생활을 계속하면서 심장의 운동 및 전위변화를 기록, 분석하여 심장질환의 유무를 판단하는데 유용하게 쓸 수 있으므로 연구가 활발하게 진행되고 있다. 깨끗한 심전도를 얻기 위해서는 심전도(ECG) 신호에 섞여있는 60Hz 전원 잡음, 기저선 변동, 근 잡음을 제거해야 된다. 홀터 심전계에서 심전도 신호를 기록하는데 있어서 가장 큰 문제를 야기하는 부문이 기저선 변동인데 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라서 발생하게된다. 그러한 기저선은 상하로 심하게 불규칙한 변동을 하면서 흔들리게 되어 심전도 신호를 진단하는데 어려움이 있으므로 기저선 변동을 제거하는 부분이 매우 중요하다. 본 연구에서는 아날로그 단에서 기저선 변동을 안정화하고 실시간으로 신호 처리할 수 있는 디지털 필터를 구현함으로써 기저선 변동을 제거하는 시스템을 설계하여 환자의 심장질환을 분석하는데 응용할 수 있도록 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.574-579
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• 2010

심전도 신호 잡음 중 기저선 변동 잡음은 신뢰성 있는 심장 질환 진단을 위해 반드시 제거되어야 하는 것으로서, 이를 위해 본 논문에서는 P, T파 및 QRS-complex를 동시에 배제하여 기저선 변동 잡음만을 추정할 수 있는 Morphology-pair를 제안한다. 즉, P, R, T파와 같은 국부 최대값(local maxima) 특성을 가지는 신호 영역과 Q, S파와 같은 국부 최소값(local minima) 특성을 가지는 신호 영역을 배제할 수 있는 각각의 Morphology 연산을 하나의 Morphology-pair로 정의하고, 이를 이용하여 추정된 기저선 변동 잡음 신호와 원 신호와의 차를 통해 기저선 변동 잡음 제거 신호를 도출한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT/BIH 데이터베이스를 이용한 실험 결과를 살펴봄으로써 기저선 변동 잡음이 효과적으로 제거됨을 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.2105-2112
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• 2010

심전도의 잡음 성분은 일정한 주파수대역에 분포하지 않고 측정자의 신체 및 환경조건에 따라서 다양한 형태의 신호로 나타난다. 특히 기저선 변동 잡음은 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라 0 ~ 2[Hz] 범위의 주파수 성분이 원 신호에 섞여 발생하기 때문에 신호를 분석하는 데 많은 어려움이 있다. 기저선 변동을 제거하기 위한 여러 방법들이 제안되어 왔으나 기존의 방법들은 많은 연산량으로 인한 처리시간이 길어지고 원 신호 성분을 왜곡시키는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 원신호의 변형을 줄이고 계산량의 복잡도를 최소화하는 효과적인 기저선 변동 제거 방법을 제안한다. 이는 신호의 기울기를 분석하여 기저선 변동 구간 및 굴곡점을 검출하고, 검출된 구간의 최소값에서 최대값까지를 근사화하여 원 신호에서 이를 감산함으로써 기저선 변동 곡선을 제거하는 방법이다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 MIT-BIH 데이터베이스 101번, 111번, 113번, 234번 레코드 중 기저선이 변동된 신호를 대상으로 0~2[Hz]와 2~40[Hz]의 주파수 대역에서의 평균자승오차를 각각 비교하였다. 실험결과 제안된 방법은 원신호의 왜곡과 계산량의 복잡도를 최소화하여 효과적으로 기저선 변동을 제거하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.1287-1294
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• 2001

심전도는 파형의 크기가 수 ㎷정도로 아주 작은 생체신호로서, 계측할 때 발생되는 잡음으로 인하여 해석하는데 어려움을 준다[1]. 깨끗한 파형을 얻기 위해서는 심전도 신호에 포함되어 있는 전원 잡음, 기저선 변동, 근 잡음을 제거해야 된다. 심전계에서 심전도 신호를 기록하는데 있어서 가장 큰 문제를 야기하는 부분이 기저선 변동인데 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라서 발생하게 된다. 그러한 기저선은 상하로 심하게 불규칙한 변동을 하면서 흔들리게 되어 심전도 신호를 진단하는데 어려움이 있으므로 기저선 변동을 제거하는 부분이 매우 중요하다. 본 연구에서는 실시간으로 신호처리 할 수 있는 디지털 필터를 구현함으로써 기저선 변동을 제거하는 시스템을 설계하여 환자의 심장질환을 분석하는데 응용할 수 있도록 하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.33-38
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• 2008

심전도의 기저선 변동은 심전도의 P-파 및 Q,-, R-, S-파를 검출하기 어렵게 하는 원인이 된다. 본 연구에서는 기울기추적파를 이용하여 심전도의 기저선 변동을 제거하는 두 가지 방법에 대하여 제시하고 비교하였다. 첫 번째 방법은 이미 제안된 것으로 상승기울기에 의한 기울기추적파를 이용하여 기저선을 제거하는 방법이고 둘째 방법은 제안할 근사적인 S파의 궤적을 적용하는 방법이다. 이 두 가지 방법 모두 기울기추적파를 이용한 방법이지만, 전자는 상승기울기 추적파와 ECG와의 차신호를 구하는 방법이고, 후자는 하강기울기 추적파에서 얻은 근사적인 S파의 궤적을 이용하여 기저선을 제거하는 방법이다. 이 방법들을 판별하기 위하여 MIT/BIH 데이터베이스의 심전도를 대상으로 실험하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.128-133
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• 2003

본 연구에서는 심전도 신호의 전처리 과정에서 원신호의 왜곡을 최소화하여 기저선을 제거 할 수 있는 웨이브렛 모함수를 결정하기 위하여, European S-T T database의 심전도 신호에 다양한 웨이브렛 모함수를 적용하여 기저선을 제거하였으며 제거효율을 평가하기 위하여 SNR과 RSE를 계산하였다. 실험결과 가장 우수했던 웨이브렛 모함수는 db8(diff: 27.12), coif5(diff: 25.32), sym7(diff: 25.13)이었으며, diff(meanSNR-meanRSE)의 값이 23미만으로는 심전도의 진단 파라미터까지 왜곡시키므로 사용할 수 없다는 것을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.107-117
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• 2014

본 논문에서는 심전도 파형에서 P, R, T-wave와 같은 local maxima 신호 영역과 Q, S-wave와 같은 local minima 신호영역을 제거하여 기저선 변동 잡음을 제거하기 위한 방법을 제시한다. 이를 위해 형태연산을 개선한 morphology-pair 연산을 심전도 파형에 적용하고, 그 결과 발생되는 돌출 파형을 제거하고자 중간 값 연산을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT/BIH 데이터베이스를 이용하였으며, 실험 결과 원 신호를 왜곡 하지 않고, 기저선 변동 잡음을 효과적으로 제거함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권1호
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• pp.162-171
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• 2017

심전도 신호에 있는 저주파 잡음 성분은 기저선 변동을 일으킨다. 본 논문에서는 기저선 변동이 있는 심전도 신호에 대하여 형태학 연산과 평활화 스플라인 연산을 사용하여 기저선 변동 잡음을 제거하였다. 형태학 연산만 이용하여 기저선 변동 잡음을 제거하는 경우, 사용한 구조요소에 따라 원 신호의 특징점 정보를 손상시킬 수 있다. 형태학 연산의 단점을 해결하기 위하여, 형태학 연산 후 평활화 스플라인 연산을 적용하였다. ECG 신호 처리를 위한 기존의 형태학 연산을 이용한 방법과 본 논문에서 제안된 방식을 MIT/BIH 데이터베이스에서 제공하는 심전도 임상 데이터에 각각 적용하여 비교하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안된 방식이 기존 방식보다 원신호에 대한 데이터 왜곡도가 낮음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권1호
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• pp.76-84
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• 2002

본 논문은 심전도 신호의 잡음제거에 있어 ST 세그먼트의 왜곡을 최소화함과 동시에 기저선 변동 잡음을 제거하기 위한 연구이다. 일반적인 표준필터와 적응필터는 심전도신호의 기저선 변동잡음을 제거하기 위해 주로 사용된다. 그러나 표준필터는 기저선 잡음의 시변 특성 때문에 고정된 주파수 대역으로 잡음을 제거하기가 어렵고, 적응필터를 이용하여 필터링 할 경우에는 참조신호를 설정하기가 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 시-지연신경망과 RBF 신경망을 이용하여 참조신호 없이 잡음을 제거하는 새로운 구조의 적응 필터를 제안하였다. 그리고 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 심전도데이터를 이용하였고, 실험결과에서 평균 잡음 제거비는 표준 필터가 -16.3[dB], 적응 필터가 -44.9[dB]이고 제안된 필터의 경우에는 -53.3[dB]로 나타나 다른 필터의 경우보다 우수한 잡음 제거 성능을 보였다.