맥박은 뇌 심혈관질환의 증상을 판단하거나 운동 부하 조절 기준의 지표로서 사용될 수 있다. 다라서 u-Helalthcare 관점에서 보면, 맥박은 well-ness와 ill-ness의 목적에 모두 적용될 수 있다. 논문에서는 안드로이드 스마트폰과 착용형 맥박 센서를 이용하여 맥박 모니터링 서비스를 제공하는 시스템을 개발하고, 그 실행 예를 보인다. 서비스는 맥박 모니터링시 그래프 형태의 맥박 추이도 제공, 맥박 수치가 정상 범위를 벗어날 경우에는 알람 제공 등의 기능을 포함한다. 이 시스템은 운동이나 환자 관리에 효과적으로 적용가능하다.
본 논문에서는 이동이 힘들거나 자주 건강관리가 필요한 노약자나 임산부들에게 좀 더 신속하고 빠른 진단 서비스를 제공하기 위해 단말기에서 맥박을 측정하여 Bluetooth를 통하여 모바일 폰에 전송하고 원격에서 모바일 폰을 통해 전송된 맥박파형 데이터를 분석하고자 한다. 팔목에 착용하는 형태의 단말기에는 체온측정을 위한 온도센서, 맥박측정을 위한 Piezo Vibration Sensor, 움직임 체크를 위한 가속도센서와 자이로센서가 장착되어있다. 이 센서들을 이용하여 측정된 데이터들을 모바일 폰의 Wi-Fi를 통해 서버로 전송하여 원격에서 의사가 담당환자를 체크할 수 있도록 하고자 한다.
구형 관입시험에 의한 얼음의 균열을 연구 하였다. $-10^{circ}C$에서 S2 기둥얼음의 시편(152mm X 152mm X 152mm)에 stainless 강으로 된 구(지름 25.4mm)로 하중을 가하였다. 구형indentor는 얼음 시편의 장축인 기둥방향에 수직으로 하중을 가하였으며 이때 변위율은 0.038mm/s로 하여 단조증가 하중 시험을 하였다. 하중을 가하기 시작하면 indentor 하부에서 crushing 이 발생하고, 하중이 증가함에 따라서 방사선 균열 또는 횡균열이 성장하여 splitting 또는 spallation이 발생하였다. 단조증가 하중 때와 동일한 indentor를 사용하여 하중 및 비하중율 0.5KN/s로 맥박하중을 가할 때 이들 방사선 균열 및 횡 균열이 발생 성장하였다. 첫 맥박 하중의 크기는 1KN으로 하고 그 뒤 계속 이어지는 시험은 맥박 하중의 크기를 증가시킨 뒤 행하였으며 균열 길이는 맥박과 맥박 사이에서 계측 하였다. 기타 취성고체에서 관찰 되었던 것과 같이 방사선 균열 및 측면균열의 길이는 impression 반지름과 하나의 지수법칙이 성립함을 보여주었다.
최근 사람들의 평균 수명이 늘어남으로써 노령인구, 장애인, 주기적으로 자신의 건강상태를 확인하는 사람 등에게 원격 의료서비스를 제공하기 위한 건강관리에 관심이 고조되고 있다. 가정생활에서의 기초적인 건강상태 확인 및 의료 도우미 시스템은 고가의 의료장비를 이용하지 않고 저렴한 비용으로 확인이 가능해야 하며 간단한 방식으로 활용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 광센서를 이용하여 손가락 끝의 맥박신호 정보를 검출하고 맥박신호의 이상 유무나 맥박간격의 규칙성 정보를 분석할 수 있는 3G 네트워크 기반의 맥박측정 시스템을 개발하고 적합성을 검토하였다.
사람들의 평균 수명이 늘어남으로써 건강에 대한 관심도가 매우 높아지고 있다. 그에 따라 사람들은 자신의 몸 상태를 체크하며 주기적으로 자신의 건강상태를 확인하기 위해 정기검진을 받는다. 그러나 평소 자신의 맥박이나 혈압의 체크를 통하여 건강관리 및 질병예방이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 간편하게 얻을 수 있으면서도 기본적이고 유용한 정보를 많이 가지고 있는 맥박신호를 혈액량에 따라 투과율의 변화를 측정할 수 있는 광센서를 이용한 방법과 압전 센서를 사용하여 손목의 요골동맥의 압력을 측정하여 맥박을 측정할 수 있는 휴대용 맥박측정 시스템을 구현하였으며 두 방법으로 제작된 시스템을 비교연구 하였다.
본 논문에서는 수면 중에 사용자의 건강상태를 모니터링 하기 위한 U-health 시스템으로 맥박 수와 맥박 파형 검출 회로를 제안하였다. 제안된 검출 회로의 출력은 배터리의 교체 없이 장시간 사용하기 위하여 건강 상태에 따라 맥박 수 또는 맥박 파형이 선택된다. 이러한 동작을 위해 제안된 신호 검출 회로는 ADC 모드 또는 카운트 모드로 동작하는 이중 모드 ADC와 간단한 디지털 로직으로 구성된 판별기를 사용하였다. 우선 초기에는 카운트 모드로 동작하는 이중 모드 ADC를 통해 4초 동안의 맥박 수를 검출한다. 검출된 맥박수는 판별기에서 1분간 누적한 뒤 건강 상태를 판별한다. 건강 이상 등으로 맥박 수가 설정된 정상 범위를 벗어난 경우 이중 모드 ADC는 ADC 모드로 동작하며 맥박 파형을 1kHz의 샘플링 주파수로 10bit의 디지털 데이터로 변환한다. 데이터는 버퍼에 저장하였다가 620kbps의 속도로 RF Tx를 통해 단말기로 전송한다. 이때 RF Tx는 모드에 따라 1분 혹은 1ms 간격으로 동작한다. 제안된 신호 검출 회로는 $0.11{\mu}m$ 공정으로 설계하였으며 $460{\times}800{\mu}m^2$의 면적을 차지한다. 측정결과 제안된 검출 회로는 1V의 동작 전압에서 카운트 모드에서는 $161.8{\mu}W$, ADC 모드에서는 $507.3{\mu}W$의 전력을 소모한다.
맥박산소측정기는 비침습적으로 사용자의 혈중 산소포화도(percentage oxygen saturation of haemoglobin: SpO2)를 측정 및 모니터링 하는 기기이다. 맥박산소측정기를 포함한 대부분의 개인건강기기 (Personal Health Device: PHD) 들은 데스크톱 컴퓨터에 비해 제한된 리소스를 가지므로, 측정한 데이터를 근거리의 매니저 (스마트폰, PC)에 전송하고, 매니저를 통해 원격의 모니터링 서버로 전송하는 방식을 사용한다. 따라서 개인건강기기와 매니저 간의 통신 프로토콜은 상호호환성의 관점에서 중요한 연구 분야이다. 이에 본 논문에서는 개인건강기기에 관한 국제 표준인 ISO/IEEE 11073 (X73) 프로토콜 기반 산소포화도 전송 에이전트의 설계 결과를 제시한다. 본 논문의 에이전트는 맥박산소측정기가 측정한 사용자의 산소포화도 및 맥박 수를 X73 메시지로 생성하여 매니저에게 전송하는 임베디드 프로그램으로 세션핸들러, 메시지 핸들러, 그리고 메모리 핸들러로 구성된다. 세션 핸들러는 원격 모니터링 서버와의 통신 세션 연결, 해제를 담당하고, 메시지 핸들러는 X73 메시지의 생성 및 해석을 담당한다. 메모리 핸들러는 맥박산소측정기 메모리에 저장된 맥박 및 산소포화도를 추출한다. 본 논문의 산소포화도 전송 에이전트를 사용함으로써, 맥박산소측정기는 x73 표준을 따르는 여러 매니저들과의 통신이 가능하게 되며, 이를 통해 맥박산소측정기와 매니저 간 상호호환성을 보장할 수 있다.
광용적맥파(PPG: photoplethysmogram) 신호는 심전도(ECG: electrocardiogram) 신호와 더불어 가장 많이 측정이 되는 생체 신호 중 하나이다. 광용적맥파 신호를 이용하여 측정할 수 있는 정보들은 혈류의 속도, 혈액 중 산소 포화도 등을 측정할 수 있다. 이들을 측정하기 위한 기반 정보는 맥박 정보이다. 광용적맥파 신호로부터 맥박을 측정하기 위하여 동적 잡음이 필수적으로 제거 되어야 한다. 기존 방법은 팔의 움직임을 나타내는 가속도 신호를 이용하여 동적잡음을 제거 하였지만 이는 계산 복잡도를 증가시켜 실시간으로 맥박을 추정하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 광용적맥파 신호만 사용하여 신호를 측정함과 동시에 맥박을 추정해내는 알고리듬을 제안한다.
현재 대다수의 맥박(또는 심박) 측정 장치는 electrodes와 PPG로 국한되어 있다. 그러나 electrodes는 착용자의 불편감과 수입 의존성에 의한 높은 가격이라는 단점을 가지고 있으며, PPG는 동잡음에 약하다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 PPG와 flexible sensor를 동시 적용하여 상호 작용하게 함으로서 각 센서들의 단점을 보완 해줄 수 있는 하이브리드형의 맥박 측정 장치에 대하여 연구하였다.
본 논문에서는 섬유근접센서를 이용하여 측정한 맥박을 평가하기 위해 Biopac MP150에서 획득한 Electrocardiography(ECG)와의 관계를 보았다. 섬유근접센서는 요골동맥에서의 맥박을 측정하기 위해 $5{\times}5$ 크기로 설계하였고, 전처리 과정과 필터링을 거쳐 획득한 데이터 값은 ECG 데이터와 Peak Point의 개수를 비교하여 올바른 맥박이 측정되었는지를 판단하였다. 그 결과 섬유근접센서와 MP150에서 측정한 두 데이터의 Peak Point가 모두 동일한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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