최근까지 맥진기에 대한 연구 및 상용화 요구가 지속되고 있으나 재현성 확보에 어려움을 겪고 있다. 이러한 재현성을 평가하는 중요 파라미터 중 하나는 맥압의 크기이다. 그러나 맥안은 동잡음에 매우 취약한 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 동잡음에 강한 맥진기 개발을 위하여 동잡음을 자동으로 검출하고 맥 측정구간에서 동잡음이 있는 구간을 제외함으로써 맥진기의 신뢰도를 높일 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 동잡음 검출 시스템은 3축 가속도 센서, 근전도, 2축 기울기 센서로 구성하였으며, 시스템의 적합성을 평가하기 위하여 신장, 굴곡, 회전의 세 가지 동작에 대한 센서별 출력 신호 특성을 살펴보았다. 또한 맥진 센서를 맥진 위치에 적용한 상태에서 고주파 동잡음 및 저주파 동잡음을 유발하여 각 센서별 출력 신호 특성을 살펴보았다. 그 결과 저주파 동잡음은 근전도, 가속도 신호, 기울기 신호 순으로 동잡음 발생을 확인할 수 있었으며, 안정된 맥파 신호는 고주파 동잡음과 비슷하게 근 수축이 중단된 뒤 약 2초가 경과한 후에 얻어지는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 사실을 근거로 동잡음 검출 규칙을 설정하였으며, 이를 구현한 동잡음 검출 알고리즘을 제안하였다.
움직임 영상에서 에지 검출을 이용하여 잡음을 예측하는 방법을 제안한다. 에지 검출은 잡음 예측에 영향을 주는 구조와 세밀함을 제거하는 역할을 한다. 에지를 검출하기 위하여 잡음에 강한 소벨과 형상학 닫힘 연산자를 사용한다. 제안하는 잡음 예측 방법은 다양한 종류의 동영상에 효율적으로 적용될 수 있으며 기존 잡음 예측 방법들 보다 향상된 결과를 가진다. 또한, 제안하는 알고리즘은 영상과 비디오 응용에서 효율적으로 적용할 수 있다.
심전도는 측정 기기에서 발생하는 전기적 잡음이나 근육에서 발생하는 근전도에 의한 잡음, 전극을 부착한 사람의 움직임에 의한 동잡음 등에 민감한 특성을 보인다. 또한 심장의 이상으로 인하여 왜곡이 심하게 발생하므로 심전도에서 의미 있는 구간을 검출하기 위해서는 이들을 보완하는 알고리즘이 필수적이라 할 수 있다. 논문에서는 심전도 분석의 보조를 위하여 입력된 심전도가 가지는 잡음과 왜곡을 제거하고 구간의 위치를 출력하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 관련 알고리즘 중, 가장 널리 알려진 'Pan & tompkins algorithm'을 시스템에 이식하였고 알고리즘의 각 단계를 알아보기 쉽게 출력하는 인터페이스를 구성하였다. 시스템의 기능을 확인하기 위해 MIT/BIH 데이터베이스를 이용하였으며, 잡음과 왜곡이 심하여 육안으로 구간을 확인하기 힘든 심전도에서도 높은 구간검출 정확도를 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 피부전기활동을 이용한 졸음 검출시 발생되는 동잡음 제거법을 제안하였다. 운전 조작시 발생하는 동잡음을 제거할 수 없는 기존의 핸들형 전극의 문제점을 해결하기 위하여 두 종류의 손목형 전극을 개발하였으며, 세 종류의 전극을 비교 실험한 결과, type I 전극을 개선한 손목형 전극 II가 동잡음 제거에 가장 효과적이었다. 가상 운전 실험을 통하여 동잡음 판별기준(IRI$\leq$10과 1.1$\leq$dNz)을 설정하고 이 기준을 동시에 만족하는 경우의 Nz값을 동잡음 발생이전의 Nz값으로서 치환하는 동잡음 제거 알고리즘을 개발하였다. 가상 및 도로 주행 실험결과 제안된 알고리즘은 동잡을 성공적으로 제거할 수 있었으며, 본 연구에서 제안된 알고리즘의 개선된 전극을 이용하여 구현된 시스템은 동일한 영향을 받지 않고 각성상태를 정확히 측정할 수 있음을 확인하였다.
동영상에서 움직임 검출을 위해서 가장 일반적으로 사용하는 방법은 차영상을 이용하는 방법이다. 그러나 프레임 단위의 차영상을 이용할 때 간혹 카메라, 그래버 카드, 또는 기상 조건에 따라 가우시안 잡음이 발생할 경우 이를 극복하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 움직임 검출이 사람이나 차량과 같이 객체의 크기가 큰 경우를 추출한다는 가정 아래, 차영상으로 생긴 가우시안 잡음 형태가 들어간 영상에서 형태학적 필터링 및 이진화를 동시에 수행하여 움직임 검출에 있어서 에러가 발생하는 부분을 감소시켜 대략적인 큰 물체의 움직임을 검출할 수 있음을 확인하였다. 따라서, 안개가 낀 날과 같이 차영상에서의 한계를 극복하는 대안으로서 움직임을 추정하는 곳에 사용될 수 있다.
최근 다양한 분야에서 사진, 동영상 등과 같이 비정형 데이터를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 중에서도 영상을 활용하는 연구들은 영상에 포함된 정보를 사용하기 위하여 많은 영상처리 기법들을 사용하고 있다. 에지 검출은 영상에서 정보를 추출하기 위해 많은 영상처리 응용 프로그램에서 사용되는 기본 도구이다. 그러나 잡음이 포함된 영상은 에지와 잡음이 모두 고주파 성분을 가지고 있기 때문에 에지 검출을 수행하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 잡음이 감소된 에지를 추출하는 방법으로 선형모형과 표준편차를 이용하였다. 화소 블록에 포함된 화소들의 표준편차와 선형모형의 적합으로 얻어진 잔차에 대한 표준편차의 차이로 에지를 검출하였다. 에지 검출의 결과는 영상처리 분야에서 대표적으로 사용되는 소벨 에지 검출기의 결과와 비교하였다. 잡음이 포함되지 않은 영상은 소벨 에지 검출 결과와 제안한 에지 검출의 결과가 유사하게 나타나고, 제안한 방법이 다양한 수준의 잡음이 추가된 영상에서 잡음에 의한 에지가 적게 나타나는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 맥박 측정에서 생기는 잡음들 중 많은 오류를 생기게 하는 동잡음 개선을 위하여 회로를 제안하고 설계하였다. 기존의 맥박추정 장비에서 가변저항, 광원 스위칭, 디지털 필터를 사용함으로써 정확도 향상을 위한 연구를 하였다. 손가락에서 광전용적맥파를 측정시 측정부의 광원을 2개를 사용하고, 이를 스위칭을 통해 파형을 측정을 하였다. 실험에서 PPG의 측정은 반사형 방식을 사용하고 이를 광원스위칭을 통해 신호를 받아들였다. 이를 저주파통과필터와 고주파통과필터를 사용하여 0.5~5Hz대역을 필터링 함으로써 PPG이외의 잡음을 제거하고 신호를 검출하였다. 검출된 파형을 지수가중이중필터로 필터링을 함으로써 정확성을 높였다. 이를 통하여 광원스위칭을 통한 PPG의 출력과 발광다이오드 한 개를 사용한 출력을 비교 분석을 보여줄 것이다.
유비쿼터스 헬스케어 환경을 위해서는 생체 정보를 실시간으로 정확하게 측정하는 것이 중요할 뿐만 아니라, 이러한 생체 정보 측정 장치는 저전력으로 설계되어져야 한다. 본 논문에서는 지금까지 사용되어 오던 손가락 프로브의 불편함을 없애기 위해 피에죠 필름 센서를 이용하여 손목의 요골 동맥으로부터 심장의 동기 신호인 맥파를 측정하였다. 본 논문에서는 두장의 피에죠 필름 센서를 이용하여 맥파신호와 동잡음 참조 신호를 추출하여 적응 잡음 제거기에 적용함으로써, 동잡음 제거된 맥파 신호를 얻을 수 있었다. 동잡음 제거된 맥파 신호를 이용하여 생체 정보를 얻을 수 있었다.
시간영역 필터와 공간영역 필터를 연결한 움직임 적응적 동영상 잡음 제거기법을 제안한다. 움직임 적응적 시간영역 필터에서는 전처리 공간영역 필터를 활용하여 잡음에 강인한 움직임 검출을 수행하고, 움직임의 양에 따라 적응적으로 필터링 강도를 조절한다. 동영상에 내재된 시간적 연관성을 충분히 활용하기 위해, 잡음이 있는 입력 영상은 시간영역 필터에 의해 처음으로 처리된다. 따라서 시간적 연관성이 큰 동영상에서, 영상의 세밀한 부분을 잘 보존하며 잡음을 제거할 수 있다. 움직임 검출을 위해 사용되는 전처리 공간영역 필터와는 다르게, 후처리 공간영역 필터는 시간영역 필터의 강도와 전처리 공간영역 필터에서 얻어진 공간영역 자기유사성 탐색 결과를 바탕으로 공간영역 필터링을 수행한다.
광용적맥파를 이용하여 일상생활에서 심장 박동을 관찰하고 심장 박동의 이상을 경고할 수 있는 저렴하면서도 간단한 심박 측정 장치를 구성하고 심장박동을 검출하였다. 심장박동의 검출을 위해 Ring형 광용적맥파 센서를 635nm의 적색 LD와 Si Photodiode로 제작하였다. 제작된 Ring형 광용적맥파 센서는 잡음 및 오차로 작용하는 외부 광원을 차단하였으며, 동(動)잡음의 영향을 최소화하기 위해 측정부위에 밀착하도록 하였다, 측정결과 제작된 센서는 심장박동 신호를 외부 영향 없이 안정적인 검출이 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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