• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.35-38
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• 2010

본 논문에서는 일상생활 속에서 무자각적으로 생체신호를 측정하고 분석하여 감성을 평가할 수 있는 임베디드 시스템에 관하여 연구하였다. 지속적으로 변화하는 감성을 일관적이며 신뢰성이 높은 생리적인 방법으로 평가하기 위해 심전도(ECG:Electrocardiogram), 맥파(PPG:Photoplethysmogram)의 두 가지 생체신호를 측정하고, 무선전송(Bluetooth) 장치를 이용하여 측정한 생체신호를 실시간으로 노트북PC로 전송하여 분석하였다. 생체신호의 분석방법은 FFT(Fast Fourier Transform)과 전력스펙트럼밀도(Power Spectrum Density)를 이용한 주파수 분석방법으로 두 생체신호의 특정 주파수 대역이 가지는 자율신경계의 활성도의 비율을 분석하여 비교 연구하였다. 또한 보다 빠르고 정확한 감성을 평가하기 위하여 분석알고리즘의 연산을 최소화 하였으며 그래프를 이용한 분석결과의 시각화를 하였다. 본 논문에서는 무자각적인 생체신호 측정 시스템을 이용하여 다양한 상황에서 생체신호를 측정하고, 개발한 분석 알고리즘으로 분석한 결과의 차이를 연구하여 정확도 및 신뢰도를 기준으로 감성을 평가하기 위한 분석 시스템을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.236-241
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• 2000

가상환경 하에서의 임장감을 객관적으로 계측하기 위한 방법으로 생체신호를 이용한 감성의 계측을 시도하였다. 여러 가지 가상환경 하에서 뇌파, 심전도, 호흡 등 다 채널의 생체신호를 계측하고 이때 피실험자가 느끼는 객관화된 임장감 지표들을 동시에 평가하여 이를 신경 회로망을 이용하여 분석하였다. 계측된 생체 신호를 사전 처리하여 일차적인 생체분석 지표들을 도출하고 이를 신경회로망의 입력으로 활용하였다. 임장감을 분석할 수 있도록 신경회로망을 학습시키고, 이를 이용하여서 가상환경 하에서 계측된 생체신호를 분석하여 임장감을 정량화하여 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.319-321
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• 2012

u-Health Care 시스템은 장기요양 환자 및 만성질환 보유자에게 의료비 절감 및 수준 높은 의료서비스를 제공 할 수 있는 방안이다. 이러한 의료 서비스를 제공하기 위해 필요한 구성으로 본 논문에선 생체신호 취득 단말기, 신호를 전송하는 스마트폰, 신호를 분석해 환자의 건강 기저선을 분석 할 수 있는 서버로 나뉠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환자에게서 체온, 혈압, 혈당, 산소포화도, 맥박, 심전도, 근전도에 해당하는 생체신호를 수집하는 u-Health Care 시스템을 구성하고 환자의 생체신호를 숫자형 데이터, 심전도, 근전도로 분류해 환자의 생체신호를 분석, 건강이상 상태를 파악하는 자동 분석 시스템을 구현 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.337-339
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• 2012

최근 인간공학 및 감성공학 분야에 대한 관심이 크게 증가하여 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 바이오피드백 인터페이스 기술에 대한 기초 연구로서 복합 생체신호를 처리하고 모델링 하는 시스템을 만드는 것은 매우 중요하며 이러한 기술들의 궁극적 역할은 쾌적한 삶의 환경을 제공하는 것이므로 생체 신호 분석을 기반으로 한 인간 중심의 시스템이 미래 기술의 핵심 키워드가 될 것이다. 본 논문에서는 생체신호(EEG, ECG)분석을 통해 사용자의 집중도 및 감정 상태를 인식하고 사용자의 의도를 효과적으로 반영 가능한 바이오피드백 인터페이스를 설계하였다. 기존의 단일 생체신호를 이용한 인터페이스 기법에 비해 복합 생체신호를 분석함으로써 사용자의 상태 및 의도를 판단함에 용이하고 활용성이 향상 되도록 하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.559-564
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• 2006

최근에 들어서 생체신호분석을 통하여 여러 가지 사용자 상태를 파악하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 대표적인 것이 GSR(전기피부반응, galvanic skin response), BVP(blood volume pressure), 호흡 등의 생체신호가 사람의 흥분 정도, 정신적 부담, 감정변화에 따라 달라지는 특성을 활용하는 것이다. 본 연구에서는 디지털 TV, 혹은 IPTV 의 컨텐츠를 감상하는 환경 하에서 시청자의 생체신호의 변화 패턴을 분석하여, 그 분석 결과로부터 TV 프로그램이나 디지털 컨텐츠에 대해 시청자가 느끼는 만족도, 집중도, 흥미 여부 등을 추론하고자 하였다. 즉, 주어진 컨텐츠를 감상하는 동안 시청자로부터 얻어낸 생체신호를 분석한 시청 정보 데이터가 프로그램에 대한 선호도와 관련을 가질 수 있는지 검증한 기초 연구 결과를 제시한다. 또한 이 결과를 통해 프로그램에 대한 시청자의 반응을 객관적으로 측정하고 실시간으로 반영할 수 있도록 하는 TV 프로그램 추천 시스템의 구현 가능성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.11a
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• pp.449-467
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• 2003

뇌전도(EEG), 심전도(ECG) 와 같은 생체 전기신호는 카오스적 특성을 가지고 있으므로, 신호특성 분석에 비선형 도구를 사용하므로 의미있는 정보를 얻을 수 있다. 분석하는 데에는 주파수 특성, 변이 특성과 같은 생체시스템의 상태를 검증하는 방법이 주로 이용되어 왔다. 이에 본 연구에서는 심장 맥파의 RR 간격의 값을 획득하여 비선형 분석하는 도구로 Hurst Exponent 값의 변화를 모델화 하여 두 개의 비교대상 집단을 대상으로 차별성을 검출하는데 그 목적이 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.12
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• pp.19-26
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• 2010

In this paper, we studied about the Embedded System of the biosignal measurement and analysis to sensibility evaluation in daily life for non-intrusive. This system is two kinds of measuring biosiganls(Electrocardiogram:ECG, Photoplethysmography:PPG) and analyzed by real-time wireless transmission to notebook PC using bluetooth for consistent and reliability of physiological way to assess continuously changing sensibility. Comparative studied of an autonomic nerve system activity ratio on characteristics frequency band of two kinds of biosignal analyzed frequency way using the Fast Fourier Transform(FFT) and Power Spectrum Density(PSD). Also the key idea of this system is to minimize computing of analysis algorithm for faster and more accurate to assess the sensibility, and the result of the visualization using graph. In this paper, we evaluated the analysis system to assess sensibility that measuring various situation in daily life using a non-intrusive biosignal measurement system, and the accuracy and reliability in comparison with difference of result by development analysis system.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.4C
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• pp.283-289
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• 2012

Web-based physiological signal monitoring system can provide appropriate healthcare services to transmit bio-signal processing, analysis of bulk in medical centers. Therefore, we constructed a design of system to analyze effect of cardiac associated auricular acupuncture reflexology based on physiological signals. System to analyze effect cardiac associated auricular acupuncture reflexology, which carried out analysis and measurement of bio-signal to apply cardiac-related biometrics input in biometric image and voice signal. In addition, we also confirmed through statistical analysis actual home healthcare system to performance evaluation of system on subjects 20.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.3
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• pp.299-306
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• 2013

The purpose of this research is to analyze the questionnaire of oriental medicine and bio-signal data and to identify the correlation between symptoms of oriental medicine and bio-signal in order to develop the customization model for individual patients. First, this research analyzes the questionnaire data using the developed questionnaire for oriental medicine symptoms and selects the optimized questionnaires for identifying the symptoms. Using data mining technologies with the selected questionnaires, this research divides the normal group and the group with symptoms. Finally, this research identifies the correlation between the questionnaire for oriental medicine symptoms and electrogastrogram signal.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.12
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• pp.1485-1491
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• 2019

As the type and size of vital signs become extensive at the moment lately, a research is actively progressing to define vital signs as big data and analyze it. We generally use a similar method of processing big data on social network as a way to treat vital signs as big data. Vital Sign Big Data should be extracted as feature data, stored separately, and analyzed with various analytical instruments. In other words, it should ensure interoperability and compatability of data, and the index expression in analytical tools should be concise. For this end, I defined the vital sign as the standard meta-model base of HL7 in this dissertation, and I propose a model for analyzing vital signs using OCL, the OMG's standard mathematical specification language. In addition, the proposed model can be confirmed the applicability by figuring out the consumption of calories using ECG data.