• Title/Summary/Keyword: 생체전기신호

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생체신호 취득을 위한 DxR 플랫폼 설계 (DxR Platform Design for Bio-Signal Acquisition)

  • 전기만;손재기;김영환
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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    • pp.714-715
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    • 2009
  • DxR 플랫폼은 바이오 공간융합 생체신호들의 데이터 수집 및 분석, DB 구축을 위한 하드웨어 시스템 개발을 위한 목적으로 설계된 제품으로 실시간 생체신호처리 임베디드 운영체제 탑재 및 S/W 적용이 가능한 다기능 Indoor용 바이오/공간 융합형 플랫폼이다. 본 플랫폼의 주요 특징은 기존 미디어 프로세서 성능보다 더욱 향상된 500Mhz MIPS의 프로세서가 적용되어 시스템 전체의 성능향상이 되었다는 점이며, 다양한 입출력 Port 들을 통해, 생체신호처리에 활용할 수 있고, 유.무선 네트워크 기능을 통해, 수집된 정보의 저장 및 전송을 위한 유연한 환경을 제공할 수 있다.

생체신호 기반 IoT 디퓨저 개발을 위한 기초연구 (Preliminary Study of Biomedical Signal-based IoT Diffuser)

  • 양윤라;신항식
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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    • pp.1417-1418
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    • 2015
  • 본 연구에서는 사용자 생체신호 및 주변 환경정보를 기반으로 스트레스 이완을 돕는 IoT 디퓨저 시스템 설계와 구성을 다룬다. 개발된 디퓨저는 스마트폰 어플리케이션과 연동되어 사용자의 맥박수를 전달 받고, 또한 내장된 온습도센서에서 측정된 사용자 주변 환경정보와도 연동되어 발향 및 조명 효과를 제공한다. 개발된 디퓨저 시스템은 사용자의 심박이 다소 빠르거나 사용자에게 스트레스를 줄 수 있는 온습도 환경이 감지되는 경우 스트레스 경감과 관련된 발향 및 조명색 제어를 통해 사용자의 스트레스 조절을 도울 수 있다.

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위전도신호의 측정 및 분석시스템 개발 (Development of Detection and Analysis System for Electrogastrographic Signal)

  • 한완택;김인영
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.261-268
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    • 1998
  • 위전도는 피부전극을 이용하여 위에서 발생하는 전기신호를 측정하여 위운동상태를 측정하는 비관혈적인 검사방법이다. 본 연구에서는 임상적으로 유용한 위전도신호 측정 및 분석시스템을 개발하였으며, 개발시스템은 크게 하드웨어(생체증폭기, 필터)와 소프트웨어(유저인터페이스, 분석알고리듬, 환자데이터베이스)로 구성된다. 개발시스템의 생체신호증폭기는 신호분석에 용이하도록 3채널로 구성되어 있으며, 신호의 저장 및 분석은 PC에서 수행하도록 구성되어 있다. 위수축 정보의 획득을 위해서 분석신호는 16Hz로 샘플링하였으며, 위전도신호분석은 임상이용에 유용한 여러 가지 분석 파라메터를 추출할 수 있도록 하였다. 개발된 시스템은 동물실험을 통하여 성능을 평가하였으며, 현재 환자를 대상으로 임상시험이 진행중이다.

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의용생체공학(2)

  • 홍승홍
    • 한국정밀공학회지
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    • 제2권1호
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    • pp.33-40
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    • 1985
  • 의료의 고도화를 위해서는 각종 생체현상의 계측기술이 중요시된다. 그림1과 같은 생체현상의 계측과 감시를 위한 계통도에서와 같이 생체에서 얻어지는 정보를 바르게 계측하여 평가하기 위해서는 앞에서 기술한 생체의 물성에 관한 지식이 필요하다. 다음에 전극, 변환기등의 각종 새로운 센서의 개발이 중요하며, 그리고서 얻어지는 데이터를 증폭하여 전송하는 기술과 데이터를 처리하여 표시하거나 기록하는 방법도 중요하다. 지금까지는 측정이 불가능하다고 생각되어진 것들을 가능하게 하기 위한 새로운 센서의 개발과 정성적으로만 측정되었던 것들까지도 정량적으로 측정되는 새로운 계측시스템이 고안되어 비관혈계측의 경향으로 연구되고 있다. 이들 센서들 중에는 생체의 활동전위를 검출하는 전극과, 활동전위 이외의 일반생체현상을 변환기(transducer)를 이용하여 전기신호로 변환하여 검출하는 센서가 있다.

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심전도 신호의 특징 값을 이용한 암호화 (Encryptions of ECG Signals by Using Its Fiducial Features)

  • 김정환;김경섭;신승원
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.2035-2036
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    • 2011
  • 네트워크 기반 서비스를 이용하여 심전도 신호를 전송하는 과정에서 심전도의 특징 값을 조합한 one-time 템플릿 기반의 암호키를 생성하고 또한 이를 이용하여 심전도 신호를 암호화 하고자 하였다. 결과적으로 심전도 신호의 암호화/복호화 과정을 통하여 환자의 정보를 보호할 수 있는 생체 신호의 송수신 보안을 구현하고자 하였다.

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주기성을 가지는 생체신호의 u-health 단말 기간 실시간 압축 전송 방법에 관한연구 (A Study of Compression Communication Method for U-health Device having Periodic Bio-Signal)

  • 이상준;강대훈;김진권;이명호
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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    • pp.1975-1976
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    • 2008
  • 본 연구는 주기성을 가지는 생체신호의 U-Health 단말 기간 실시간 압축 전송 방법에 관한 것이다. 개발된 알고리즘은 5단계의 과정으로 나누어지는데, 첫 번째 단계는 신호의 차분을 구하고, 두 번째 단계로 심전도 신호의 한 주기를 구분하여 저장한다. 세 번째 단계는 차분되어 저장된 데이터의 DCT를 수행하고, 네 번째 단계는 윈도우 필터를 수행한다. 다섯 번째 단계는 최종 압축 단계로서 허프만 압축 알고리즘을 수행한다. 마지막으로는 최종압축이 이루진 데이터를 정해진 프로토콜에 의해 데이터 전송을 수행하는 단계이다.

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주 성분 분석법을 이용한 심자도 및 유발자게 신호에서 펄스 잡음 및 뇌자도 잡음 제거 (Noise Reduction for the MEG and MCG using the PCA)

  • 이동훈;장경섭;김인기;정동현;최중필;김기태;이흥규;허영;안창범
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2786-2788
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    • 2003
  • 본 논문에서는 생체자기신호의 잡음제거 기법 중 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘을 사용하여 효과적으로 노이즈를 제거하기 위한 방법을 제안하였다. 61 채널 SQUID 시스템을 이용하여 심자도 신호를 측정하였고, 40 채널 SQUID 시스템을 이용하여 뇌자도 신호를 측정하였다. 그리고, 측정한 신호 성분들을 제안한 방법을 이용하여 주성분들을 분리하였고, 이들 중에서 노이즈 성분을 추정하여 측정한 신호에서 제거하였다. 이러한 방법을 이용한 결과, 심자도 신호에 존재하는 펄스 노이즈로 인하여 왜곡된 생체 자기 신호의 노이즈를 감소 시킬 수 있었으며, 뇌자도 신호에 존재하는 외부 노이즈 성분을 제거하여 임상 진단에 유용한 데이터를 얻을 수 있었다.

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뇌전도와 심박변이를 이용한 감성 분석 알고리즘에 대한 연구 (A Study on Algorithm of Emotion Analysis using EEG and HRV)

  • 전기환;오주영;박순희;정연만;양동일
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권10호
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    • pp.105-112
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    • 2010
  • 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.