• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.205-208
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• 2001

본 논문은 Biometrics분야 중 다른 생체학적 특징보다도 정확도면에서 가장 뛰어난 특징인 안구의 홍채 패턴을 이용하여 사용자를 인증 하는 시스템에 관한 연구이다. 입력된 안구 영상으로부터 전처리과정을 거쳐 극좌표 변환을 통해 홍채 패턴을 추출한 후 웨이블릿 변환을 이용하여 특징패턴을 압축하였으며, PCA(Principal Component Analysis:주성분 해석)의 한 종류인 GHA(Generalized Hebbian Algorithm)를 사용하여 등록된 사용자의 패턴 DB 에서 Basis 배열을 추출하고, 구축된 Basis 배열과 입력 영상 패턴과의 비교 Matching을 통하여 사용자를 인증하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.175-178
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• 2008

본 논문은 생체 신호들 중 데이터 획득이 간편한 심전도와 맥파를 실시간으로 취득하여 기계학습 기법인 SVM (Support Vector Machine)알고리즘과 클러스터링 기법인 k-NN (Nearest Neighbor)알고리즘을 적용한 인간의 감정을 분석하는 시스템에 대한 연구결과를 제시한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제10권2호
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• pp.97-101
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• 1989

N1 and N2 gross neural action potentials were measured from the round window of the guinea pig cochlea at the onset of the acoustic stimuli. N1-N2 audiograms were made by means of regulating stimulant intensities in order to produce constant N1-N2 potentials as criteria for different input tone pip frequencies. The lowest threshold was measured with an input tone pip I5 dB SPL in intensity and 12 KHz in frequency when the animal was in normal physiological condition. The procedure of experimental measurements is explained in detail. This experimental approach is very useful for the investigation of the Cochlear function. Both noN1inear and active functions of the Cochlea can be monitored by N1-N2 audiograms.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.417-418
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• 2014

본 논문에서는 무선 바이오센서 기반에서 동물 생체측정 정보를 이용한 질병 예방 감시 시스템을 설계하였다. 제안 시스템은 바이오센서를 이용하여 동물의 심박, 호흡수, 운동량을 측정할 수 있는 모듈을 개발하고 생체 신호를 계측하여 신호 처리된 정보를 Zigbee 무선 통신모듈을 이용하여 원격 데이터베이스에 전송하도록 설계하였다. 모니터링 시스템에서는 수집된 생체 정보의 연속적인 변화를 통하여 가축의 이상여부를 판단하고 질병 발생여부를 조기에 발견할 수 있게 가축의 상태정보를 제공한다. 본 연구결과는 향후 축산 농가의 질병 감시를 통하여 질병의 확산을 차단할 수 있는 긴급대처시스템을 구축하는데 활용 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.550-552
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• 2022

최근 사물인터넷(IoT) 기기가 활성화됨에 따라 웨어러블 장치 환경에서 장기간 모니터링 및 수집이 가능해짐에 따라 생체 신호 처리 및 ECG 분석 연구가 활성화되고 있다. 그러나, ECG 데이터는 부정맥 비트의 불규칙적인 발생으로 인한 클래스 불균형 문제와 근육의 떨림 및 신호의 미약등과 같은 잡음으로 인해 낮은 신호 품질이 발생할 수 있으며 훈련용 공개데이터 세트가 작다는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 ECG 1D 신호를 2D 스펙트로그램 이미지로 변환하여 잡음의 영향을 최소화하고 전이학습과 메타학습의 장점을 결합하여 클래스 불균형 문제와 소수의 데이터에서도 빠른 학습이 가능하다는 특징을 갖는다. 따라서, 이 논문에서는 ECG 스펙트럼 이미지를 사용하여 2D-CNN 메타-전이 학습 기반 부정맥 분류 기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.437-446
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• 2006

모바일 컴퓨터는 현대기술의 보조적 역할보다는 중추적인 역할을 제공하고 새로운기술을 생리학적 개념의 정확성을 재고하고, 창조적으로 재건할 수 있다. 병적징후들이 질병으로 발전되기 휠씬 이전에 재활전, 후 변화를 유도하는 과정에 개입할 수 있는 가능성을 제공해 준다. 그러나 많은 파라미터가 분석대상, 수학적 처리 및 얻어진 데이터의 평준화 시스템의 거대함, 모든 데이터의 동시수집이 어려움 등을 들 수 있다. 이러한 주점은 시스템을 구성하는 요소들간의 구조적인 연관성에 두고 있다. 따라서 본 연구에서는 시스템적 조절의 시간적 요소가 지니는 역학연구가 분석핵심이 되는 접근법의 모색이 타당하고 재활용 생체전기 신호를 바탕으로 하는 신경역학적 코드화 방법을 채택했다. 연구결과, 생체신호 디지털 분석장치의 바탕모델이 개발할 수가 있었고 학문적인 모색을 목적으로 재활치료용HSS(Hardware-software system)를 적용시킬 수가 있었다. 나아가 모바일기반의 생체전기 신호형성의 비전형화된 특성이 연구되었고 그 결과, 생체계측 신호의 기본적인 과정을 아날로그-디지털 송수신장치의 구조회로 형태로 모델링 할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제3권2호
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• pp.55-59
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• 2017

본 연구는 무선통신 방식에 따른 통신 코드를 통해 생체신호를 전달하는 과정을 확인하였다. 생체 시스템은 ECG, PPG, Bluetooth으로 구성하여 신호를 받았고, 통신방식은 국제표준으로 IEEE802.15.1에 따라 진행하였으며, 주파수이동에 필요한 대역통신방식으로 신호를 산출하여 전송하였다. 무선통신으로 받은 신호를 표현하기 위해 사용된 프로그램은 Serial Chart, Processing, App Inventor를 구성하여 신호가 원활하게 전송됨을 확인하였다. 따라서 신호처리에 따른 실시간 그래프를 위한 코드와 프로세싱을 활용한 Serial Chart 그래프의 정량적 유추가 진행되면 원활한 무선통신 방식의 개선효과가 있을 것으로 예상된다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.171-174
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• 2005

본 논문에서는 인가의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 학습 알고리즘(Hippocampal Learning Algorithm)을 개발하여 RFID를 이용한 생체인식 시스템을 제안한다. 입력되는 얼굴 영상 데이터들은 NMF(Non-negative Matrix Factorization)를 이용하여 특징이 구성되고, 이러한 특징들은 해마의 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CA1영역에서는 단층 신경망에 의해 단기기억과 장기기억으로 나누어서 저장되고 해당 특징의 누적 개수가 문턱치(threshold)를 만족하면 장기 기억 장소로 저장시키도록 한다. 위와 같은 개념을 바탕으로 구현되는 RFID 생체인식 시스템은 특징의 분별력과 학습속도면에서 우수한 성능을 보일 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.45-50
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• 2021

최근 IT기술이 발달함에 따라 다양한 생체신호 측정 기기에 대한 연구 및 관심이 높아지고 있으나, 가장 대표적인 생체 신호 중 하나인 심전도, 특히 부정맥 신호 검출과 관련한 연구는 미비한 현실이다. 부정맥은 그 발병원인이 다양하며 발병이후 예후가 좋지 않으므로 조기진단을 통한 예방치료가 최선이다. 하지만 부정맥을 진단하기 위한 도구인 24시간 홀터 심전계는 사용지속시간의 제약, 일상생활로 인한 동잡음 분석의 어려움, 위험상황에서 사용자의 실시간 알람 기능에 단점을 보인다. 본 연구에서는 장시간 연속 측정이 가능한 심전도 및 맥박 모니터링 기기와 실시간 모니터링 앱, 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 측정한 값의 경향성을 확인하였다. 향후 연구에서는 심전도 신호 측정 분석의 정량적 결과 도출에 관한 연구가 필요하며, 이를 바탕으로 하는 부정맥 신호 검출 알고리즘 개발과 관련한 추가 연구를 진행해야 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.62-69
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• 2022

의료현장에서는 최근 디지털 헬스케어의 중요성이 대두되면서, 다양한 형태의 생체신호 측정 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호 중 가장 중요한 신호로 심전도를 들 수 있으며, 특히 부정맥 환자에 있어 심전도 신호의 연속 모니터링은 매우 중요하다. 부정맥은 동결절(sinus node), 동빈맥(sinus tachycardia), 심방조기수축(atrial premature beat, APB), 심실세동 (ventricular fibrillation) 등으로 그 발병원에 따른 형태가 다양하며, 발병 이후의 예후가 좋지 않으므로 일상 중 연속 모니터링은 부정맥의 조기 진단과 치료방향 설정에서 매우 중요하다. 부정맥 환자의 심전도 신호는 매우 불안정하며, 부정맥을 자동 검출하기 위한 주요 특징점으로 작용하는 정확한 R-peak 포인트의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 연속 측정하는 홀터 심전도 모니터링 기기와 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 부정맥 데이터베이스를 통해 심전도 신호의 R-peak 효용성을 확인하였다. 향후 연구에서는 다양한 발병원인으로 인한 부정맥의 형태적 구분 및 예측을 위한 알고리즘과 임상 데이터에 근거한 유효성 검증에 관한 추가 연구가 필요하다.