• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2683-2684
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• 2004

심전도는 심장의 기능을 나타내는 중요한 생체전기신호의 일종이다. 이 논문에서는 Bluetooth 무선 규격을 사용하여 PC나 PDA로 송신이 가능한 휴대형 심전도 측정장치를 개발하였다. 개발된 시스템은 다채널 심전도를 측정하여 무선으로 전송하여 mobile device (PDA)나 PC 등에 실시간 디스플레이가 가능하다. 무선 전송에서 Bluetooth 규격을 사용함으로써 소형화 및 다중 채널로의 확장이 용이하고, 서로 다른 기기간의 간섭을 배재 할 수 있었다. 무선 전송기능과 이동성을 갖추고 있어 헬스기기나 실버의료기기 등 다양한 응용에 적용이 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.358-359
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• 2012

본 연구에서는 범용적인 건강 모니터링에 활용할 수 있는 생체신호인 심전도를 일반 가정 내에서 뿐만 아니라 일상생활 중에서도 실시간으로 편리하게 측정할 수 있도록 초소형 저전력의 착용형 심전도 계측시스템을 구현하였다. 이를 위하여 표준 12-lead법이 아닌 모바일 또는 휴대용 장치에 적합한 2-lead법을 사용하여 심전도 계측부를 구현하였고, 심전도 계측부를 베이스 노드로 하여 심전도 신호를 가정 내 또는 실외에서도 무선으로 전송 할 수 있도록 구현하였다. 먼저 가정 내에서는 저 전력 무선센서노드를 이용하여 심전도 신호를 실시간으로 PC에 전송하여 모니터링이 가능하도록 구현 하였고, 실외에서는 저전력 통신 방식인 Bluetooth 2.0을 사용하여 스마트폰으로 심전도 신호를 실시간으로 전송해 모니터링 할 수 있도록 구현하였다.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1996 no.11
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• pp.175-177
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• 1996

본 논문에서는 일반 심전도 모니터링 장비가 갖는 이동성 및 상시성의 제한을 극복하여 공중무선망을 이용한 심전도 모니터링 장치에 관한것으로서 특히, 활동중인 사람의 심전도 데이터를 공중 무선 통신망에서 제공하는 망써비스를 이용하여 원거리 모니터링 센터에서 모니터링 및 응급조치를 하는 시스템에 관한 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.233-234
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• 2012

무선 심전도 모니터링 기술로 인해 환자가 병원 내 어디에 있든 이들의 심전도를 원격에서 상시 관찰하는 것이 가능해 졌다. 그러나 무선 구간은 에러에 취약할 수 밖에 없으며 그 결과 원격 모니터에서 복원한 심전도 신호는 왜곡될 수 밖에 없다. 본 연구에서는 이러한 문제를 완화하여 복원 심전도 신호의 판독 가능성을 높이기 위한 두 가지 손실 데이터 보간 기법을 소개하고 그들의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.624-627
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• 2008

본 연구에서는 유비쿼터스 헬스케어를 위하여 비침습적으로 측정기 가능하고, 많은 건강정보를 포함하고 있는 심전도(electrocardiogram, ECG)와 광전용적맥파(photo plethysmograph, PPG)를 측정하고자 하였다. 이를 위하여 배터리로 구동 가능한 초소형의 심전도 및 맥파측정 시스템의 구현을 위하여 각각의 신호를 검출 및 신호처리하기 위한 회로를 구현하였다. 그리고 계측된 심전도 및 맥파신호의 무선전송을 위하여 초저전력 무선센서네트워크 기술을 적용한 무선 생체신호 전송시스템을 구현하였다. 계측된 심전도의 R파 정점과 인체의 말초부위에서 측정한 맥파의 기준점 사이의 시간인 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)을 분석하여 심장에서 말초부위까지 혈관의 물리적 특성을 평가함으로써 동맥경화와 같은 혈관질환의 사전모니터 링이 가능한 시스템을 구현하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.222-226
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• 2008

본 논문에서는 장시간 심전도를 측정하더라고 착용의 불편함을 최소화하기 위해 가슴에 착용 가능한 벨트형 심전도 전극을 제작하였다. 그리고 심전도 신호의 검출을 위하여 초저전력 계측시스템을 구현하였으며, Zigbee호환의 무선노드를 이용하여 계측된 심전도 신호를 PC측으로 무선 전송하는 시스템을 구현하였다. 또한 착용을 통해 장시간 심전도 측정이 가능하도록 움직임에 따른 동잡음을 제거하고자 하였으며, 이를 위해 적응 신호처리기법을 사용하였다. 그리고 가변 기준값을 이용하여 보다 정확한 심전도 R피크를 검출하고자 하였다. 구현된 적응신호처리와 R피크검출의 성능을 평가하기 위하여 MIT-BIH 데이터를 이용한 잡음제거성능 및 피크검출 실험을 수행하였으며, 실제 피검자를 대상으로 활동 중 심전도 계측 실험을 통해 구현된 시스템의 성능평가를 수행하였다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.20 no.1
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• pp.75-80
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• 1999

Since a Holter monitor records a patients' ECG when he is in motion, it can monitor complex heart disease effectively. But it can not handle a sudden heart disease because the diagnosis process will be done only after 24 hours. So in this study, a model of ambulatory monitoring system using wireless data communication network is proposed. And a mobile ECG equipment and a doctors' terminal are developed for the proposed system implementation. As a result, we can evaluate that the proposed ambulatory monitoring system is suitable for the management of ambulatory patients who may be at risk form sudden cardiac abnormalities.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.137-140
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• 2010

본 연구에서는 일상생활에서 보다 편리하게 건강모니터링을 수행하기 위해 신체에 착용 가능한 심전도 및 맥파 계측 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 배터리로 구동 가능한 초소형의 심전도 및 맥파 측정 시스템을 구현하였으며, 계측된 생체신호의 무선전송을 위해 초저전력 무선 센서네트워크 기술을 적용한 무선 생체신호 전송시스템을 구현하였다. 무선으로 전송된 심전도 및 맥파 신호는 잡음 제거 및 심박동을 검출하기 위하여 전처리과정과 적응 가변형 문턱치를 적용하였으며, 검출된 심박동으로부터 동맥순환계의 긴장도 및 유순도의 변화를 반영하는 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)을 계산하였다. 구현된 무선 맥파전달시간 계측시스템과 기존 상용시스템의 비교 평가를 수행함으로써 구현된 시스템의 유용성을 평가하고자 하였으며, 혈압 및 맥파전달시간의 동시계측을 통해 자세 변화에 따른 혈압의 변화 및 맥파전달시간의 변화양상을 관찰함으로써 혈압과 맥파전달시간의 관계를 추정하고자 하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.3
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• pp.27-33
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• 2009

With the upcoming u-healthcare era, a way of measurement for vital sign monitoring of cardiac patients is changing as well. In existing measurement of cardiac patients, various wire in ECG measuring equipment has caused much discomfort and inconvenience. In order to decrease the problem, we are developing an efficient measurement of ECG signal using Wireless sensor network. In this paper, we present a way to reduce amount of data by transmitting ECG data collected from radio electrocardiogram sensor based on Zigbee after calculating cardiac rate. And in order to control the error which can be caused by the different ECG signal intensity each individual can has, we also suggest an adaptive pulse measurement model which can measure heart rate with correcting according to different ECG intensity. To verify the suggested model, sensor application was developed and the data was acquired in TinyOS 2.0 environment and the adaptive pulse measurement model was evaluated through the data from the experiments.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.3
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• pp.89-95
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• 2015

Compresses sensing (CS) technique is beneficial for reducing power consumption of biopotential acquisition circuits in wireless healthcare system. This paper investigates the maximum possible compress ratio for various biopotential signal when the CS technique is applied. By using the CS technique, we perform the compression and reconstruction of typical electrocardiogram(ECG), electromyogram(EMG), electroencephalogram(EEG) signals. By comparing the original signal and reconstructed signal, we determines the validity of the CS-based signal compression. Raw-biopotential signal is compressed by using a psuedo-random matrix, and the compressed signal is reconstructed by using the Block Sparse Bayesian Learning(BSBL) algorithm. EMG signal, which is the most sparse biopotential signal, the maximum compress ratio is found to be 10, and the ECG'sl maximum compress ratio is found to be 5. EEG signal, which is the least sparse bioptential signal, the maximum compress ratio is found to be 4. The results of this work is useful and instrumental for the design of wireless biopotential signal monitoring circuits.