사용자의 건강 및 인지 상태 모니터링을 위해 다양한 생체신호를 측정 및 분석하여 예측할 수 있다. 특히 최근 상용화되고 있는 웨어러블 센서 시스템을 이용하여 손쉽게 심전도나 액티그래피 움직임 정보를 사용자로부터 일상생활 중 장시간 얻어낼 수 있다. 그러나 사용자 상태 예측을 위한 기존 생체신호 분석 모델들은 생체신호 데이터의 성질을 최대한 반영하지 못하여, 본 논문에서는 최근 급속도로 발전하고 있는 인공지능 딥러닝 기술을 이용한 극복 방안에 대해 소개한다. 상태 모니터링의 구체적인 응용 예로 사용자 스트레스 및 수면 모니터링 분석에 생체신호 데이터 기반 딥러닝 기술을 적용하여 기존 모델보다 높은 성능을 보여주고 있다.
생체신호 기반 인터페이스 기술이란 근전도 및 뇌파와 같은 인위적으로 발생 가능한 생체 신호를 이용하여, 노약자나 장애인이 컴퓨터를 이용하는 데 있어서의 인터페이스(Human-Computer Interface)로 사용하거나 휠체어 등의 재활기기 구동 제어를 위한 명령어를 생성하기 위한 기술을 의미한다. 생체신호 기반 인터페이스는 센서를 몸에 부착하여 사용하며 사용자의 의도에 의해 자연스럽게 생성된 생체신호를 이용하기 때문에 가상현실, 착용형 컴퓨터나 지체 장애인용 인터페이스로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 이러한 생체신호 기반의 인터페이스에 관한 국내외 기술 동향과 현재 개발중인 HCI 시스템에 대한 개요에 대해 논하고자한다.
바이오센서와 디지털 섬유의 개발로 생체신호를 측정할 수 있는 디지털 의류는 개인의 건강, 독거노인 관리와 스포츠 활동 등 여러 분야에서 사용할 수 있다. 본 논문은 디지털 의류를 착용하여 24시간 측정된 생체신호와 GPS 정보 기반의 사용자의 스트레스 상태, 맥박, 위치, 운동량을 분석하기 위한 데이터베이스 구조와 표준 HL7 메타모델기반의 XML 문서로 저장하는 저장소를 설계한다. 저장된 정보를 분석하여 사용자의 시간에 따른 스트레스 상태 및 운동량 등을 확인 할 수 있다. 또한, 실시간으로 사용자의 맥박, 위치, 운동 강도, 응급상황을 파악할 수 시스템이다. 본 논문은 생체신호를 수집하여 분석하는 시스템구현에 대하여 기술한다.
의료 분야의 감성 및 심리 치료를 확장하여 이와 관련된 기술을 일반 생활에 접목하고, 또한 생체신호를 이용하여 보다 쾌적한 삶의 환경을 구축하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌전도(EEG : electroencephalogram)와 심전도(ECG : electrocardiogram)의 심박변이도(HRV : Heart Rate Variability)의 패턴을 분석하여 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 감성을 분류하고 추론하기 위한 감성추론시스템을 설계하고 구현하였다. 많은 감성 인식 연구가 얼굴이나 음성의 인식에 의하여 이루어지고 있으며, 생체신호를 이용한 추론 연구의 경우에도, 뇌전도나 심전도 등의 단일 생체신호의 분석에 의하여 이루어지고 있다. 본 논문에서는 단일 생체신호가 아닌 뇌전도와 심전도신호를 조합하여 복합적으로 분석함으로서 단일 생체신호의 분석 연구보다 추론의 정확도를 높였으며, 감성 추론을 위한 엔진으로지도 학습과 비지도학습의 RBFN(Radial Basis Function Network) 신경망을 적용하여 오류역전파 알고리즘의 지역 최소점과 수렴속도가 느린 단점을 보완하였다.
최근 직물전극을 의복에 적용하여 의복을 착용한 상태에서 심전도, 심박과 같은 생체신호를 측정하는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 그러나 대부분 직물전극의 경우, 높은 임피던스와 피부-전극 간의 불안정한 접촉으로 인해 생체신호를 측정하는 것은 매우어렵다는 문제점들이 지적되어 왔다. 이 논문에서는 피부-전극 간의 접촉을 향상시키기 위한 전극의 구조를 고안하여 의복에 적용함으로써, 착용자의 피부와 직물전극간의 접촉을 안정화 시킨 후, ECG(Electrocardiogram)를 측정하였다. 본 연구의 실험에 사용한 전극의 특성 분석 방법으로는 전극의 임피던스와 그에 따른 ECG 를 측정하여 SNR 분석을 실시하였다. 직물전극의 두 가지 구조와 직물전극과 트랜스미터 연결 스냅간 접촉 방식에 따른 ECG 측정을 비교한 결과, 전극 구조와 전도성 paste 사용 여부는 모두 ECG 측정에 영향을 미쳤다.
현대 사회는 의료 기술의 발달로 인한 인간 수명의 연장과 핵가족화로 인하여 혼자 지내는 노인이 많아지면서 응급상황 발생시 신속한 의료서비스를 받지 못하는 경우가 많아지고 있다. 또한 대표적인 성인병인 심혈관질환과 뇌졸중 그리고 노인의 건강에 치명적인 낙상의 발생율도 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 심전도, 체온, 사용자의 움직임 등의 생체신호를 획득하고 획득된 생체신호를 분석하여 심혈관질환, 뇌졸중, 낙상 등의 응급상황 발생시 응급의료센터와 보호자에게 구조메시지를 전송할 수 있는 시스템을 제안하였다. 시스템은 크게 생체신호 획득부와 모바일부 두 부분으로 나눌 수 있다. 생체신호 획득부는 사용자에 따라 생체신호의 추가, 제거가 어렵다는 단점을 보완하기 위해 심전도, 체온, 가속도 센서 모듈로 모듈화 하여 구성하였다. 모바일부는 생체신호 획득부로부터 전송된 생체신호의 처리 및 응급상황시 메시지 전송, 생체신호의 디스플레이 역할을 수행하며, 생체신호 획득부에서 획득된 생체신호는 블루투스 모뎀을 통하여 모바일부로 전송된다. 또한 모바일부에서 처리된 신호는 802.11b 무선랜을 통하여 PC로 전송된다.
어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크에 결합하여 언어 생성 모델에서 성능을 개선하였고, 이러한 성공은 다양한 신호처리 분야에 응용 및 확장되고 있다. 특정 입력 신호 부분에 선택적으로 집중함으로써, 어텐션 모델은 음성 인식, 이미지와 비디오 처리, 그리고 생체인식 등의 분야에서 더 높은 성능을 보여주고 있다. 어텐션 기반 모델은 심전도 신호를 이용한 개인식별 및 부정맥검출, 뇌파도 신호를 이용한 발작유형분류 및 수면 단계 분류, 근전도 신호를 이용한 제스처 인식 등에 사용되고 있다. 어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크의 해석 가능성과 설명 가능성을 향상시키기 위해 사용되기도 한다. 신호 처리 분야에서의 어텐션 모델 연구는 지속적으로 진행 중이며, 다른 분야에서의 잠재력 탐구에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 논문은 어텐션 메카니즘을 이용한 생체신호처리 연구 동향 분석을 수행한다.
일상생활에서 활용 가능한 다양한 종류의 생체 신호 획득 및 분석 방법이 연구되고 있다. 기존의 생체 신호 분석 방법은 표준화된 임계치를 사용하여 해석한 결과를 제공하며 신호 측정 당시의 상황이 고려되지 않아 잡음 혹은 외부 환경의 영향을 받기 쉬운 단점이 있다. 본 논문에서는 생체 신호뿐만 아니라 기타 정황정보를 기반으로 하여 개인화된 신호를 분석하기 위한 모델(Personalized Decision Making method, PDM)을 제안한다. 개인화된 신호 해석 모델은 사용자의 맥락 정보, 사용자의 맥락 정보, 사용자의 나이, 성별, 현재의 몸 및 정신 상태, 음식 및 카페인의 섭취 여부, 측정 시간 및 측정 요일 등을 기반으로 각 맥락 간의 연관 관계를 나타내고, 이상적인 사용자의 생체 신호 예측치를 베이즈 정리를 기반으로 획득한다. 개인화된 해석 모델(ACM)을 통해 표준 임계치를 적용한 해석에 비해 인식의 정확도를 높일 수 있으며, 다양한 측정시의 조건을 알면 현재 사용자의 건강상태를 개인화된 분석과 유사한 정확도로 예측이 가능하다. 제안한 방법은 현재 관측된 관측치의 분포를 모르더라도, 현재 사용자의 상태를 맥락정보를 기반으로 하여 예측할 수 있으므로, 일반적인 데이터 모델을 기반으로 개개인에 맞는 얼굴 표정을 인식하는 연구 등에 활용이 가능하다.
현대 사회는 의료 기술의 발달로 인한 인간 수명의 연장과 핵가족화로 인하여 혼자 지내는 노인이 많아지면서 응급상황 발생시 신속한 의료서비스를 받지 못하는 경우가 많아지고 노령화로 인한 심장관련 질환이 급격하게 증가하고 있다. 본 논문에서는 심전도, 체온, 움직임 등의 생체신호를 획득하고 획득된 생체신호를 분석하여 응급상황 발생시 응급의료센터와 보호자에게 구조 메시지를 보낼 수 있는 시스템을 제안하였다. 시스템은 크게 생체신호 획득을 위한 생체신호 획득부와 생체신호 처리 및 전송, 디스플레이를 위한 모바일 부로 나눌 수 있으며 블루투스를 통하여 서로 통신한다. 또한 모바일 부에서 처리된 신호는 802.11b WLAL을 통하여 PC의 데이터베이스에 저장된다.
최근 생체 신호 센싱 기능의 의류가 연구 개발되어 왔으나, 생체 신호 측정 시 착용자의 동작에 의한 치명적인 잡음이 발생하는 문제가 지속적으로 보고되어 왔다. 이에 본 연구는 심전도 센싱 의류를 기반으로 생체 신호 측정의 정확성을 향상시키기 위하여 착용자의 동작에 의한 영향을 최소화할 수 있는 심전도 센싱 스마트 의류의 모형을 개발하고자 하였다. '일자형 절개 타입', '십자형 절개 타입', '엑스형 절개 타입', '곡선 엑스형 절개 타입'의 총 네 가지 타입의 생체신호 센싱 스마트 의류의 시안을 설계하고 제작하였다. 디자인 시안은 민소매 형태의 남성용 티셔츠로 신축성 있는 소재를 사용하여 인체 굴곡을 따라 의복과 전극이 밀착될 수 있도록 하였으며, 트랜스미터를 이용하여 메인 컴퓨터로 데이터가 무선 전송되게 하였다. 본 연구에서는 개발된 4 가지 의류 타임을 기반으로 인체의 정지 및 동작 상태에서의 심전도 센싱 성능을 평가하기 위해 동작에 따른 전극의 변위를 측정하고, 심전도 측정 평가를 실시하여 SNR을 분석하였다. 본 실험 곁과를 반영하여 의류 디자인 시안의 수정 및 보완 과정을 거친 후, 최종적으로 동작 잡음을 최소화하는 생체신호 센싱 스마트 의류 디자인 모형을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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