본 논문은 감정변화와 관련이 높다고 알려져 있는 생체정보인 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 심박변이도(HRV)를 바탕으로 사용자의 감정상태를 추론하여 치유음악을 추천해주는 시스템을 제안한다. 사용자의 생체정보를 기반으로 사용자의 감정상태를 평온, 집중, 긴장, 우울의 4가지 단계로 분류하는 감성추론 시스템을 설계하고, 각각의 감정상태에 따라 적절한 카테고리의 음악을 추천함으로써 사용자의 스트레스 정도를 완화시키고자 한다.
본 논문에서는 반도체 방식의 직접 터치식 capacitive type 지문인식센서의 신호처리를 위한 회로를 제안하였다. 센서로부터의 capacitance의 변화를 전압의 신호로 전환하기 위해서 charge-sharing 방식의 회로를 적용하였다. 지문센서 감도저하의 가장 큰 원인인 sensor plate에 존재하는 parasitic capacitance를 제거하여 ridge와 valley 사이의 전압차를 향상시키기 위하여 기존과는 다른 아날로그 버퍼회로를 설계 적용하였다. 센서 하부회로와의 isolation 대책을 통하여 ESD 및 노이즈방지를 위한 설계를 실시하였다. 제안된 신호처리회로는 128$\times$144 pixel 규모의 회로로 구현되었다. 본 설계회로는 향후 생체인식을 이용한 정보보호용 지문인식 시스템에 응용될 수 있으리라 본다.
본 연구에서는 여러 가지 생체 신호 중 심전도 신호를 대상으로 하여 개인별 구분이 가능한 특이점이 검출 되는지 기계 학습을 통하여 검증하였다. 심장 질환이 없는 정상인을 대상으로 수집한 신호로 부터 8가지 기점 특징을 추출하였으며, 동일 오류율과 AUC를 평가 척도로 하여 SVM 분류기를 이용한 경우 개인별 특이점이 효과적으로 구분됨을 확인하였다.
본 논문은 웨어러블 디바이스의 한 종류로써의 스마트와치에 적용할 수 있는 헬스케어 기술에 대한 제안이다. RED LED와 IR LED를 통해 얻어진 신호로부터 아날로그 필터 증폭을 통해 얻어진 PPG신호를 이용하여 생체신호인 심박수와 $SpO_2$를 측정하여 보았다. 이 신호를 블루투스 통신을 통해 PC에서 데이터를 받아 보았고, 추후에 스마트폰과 연동하여 실용적으로 사용 될 수 있다.
현재 스마트 가전의 새로운 시장수요를 만족하기 위해 IoT 기술을 이용한 제품의 기술 차별화(센서, AI 등)가 많은 호응을 얻고 있다. 그러나 에어컨 제품은 융합기술의 초기 단계에 있다. 따라서 에어컨 제품은 IoT를 넘어 정보 생산, 수집, 처리, 저장 및 서비스 개발의 ICT 기술이 필요한 분야이다. 우리가 제안하는 기술은 IR-UWB를 이용한 비접촉방식의 생체신호를 수집 및 저장한다. 생체신호에 따라 에어컨의 방향을 제어하고 사용자의 수면을 모니터링하여 최적의 숙면 환경을 제공한다. 그리고 불쾌지수 환경에 따라 에어컨의 최적조건과 감성조명의 변화로 쾌적함과 안락함을 제공할 수 있는 서비스 알고리즘을 제안한다. 본 연구를 통하여 생체신호, 불쾌지수 및 감성조명의 ICT 기술을 에어컨 서비스를 사용자들이 이용할 수 있도록 알고리즘을 연구하였다.
본 연구에서는 현대인들의 일상생활 중 대부분의 시간을 보내는 좌식생활 중에 무구속적으로 장시간 심장활동상태를 모니터링하기 위한 의자형 무구속 심전도 모니터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 시스템은 옷을 입은 상태에서도 측정이 가능하며, 동잡음에도 비교적 강한 장점을 가진다. 이를 위하여 의자의 등받이 부분에 무구속 전극을 배치하였으며, 미세한 생체신호를 증폭하고, 측정 시 발생 할 수 있는 동잡음 및 기저선의 변화, 상용전원에 의한 전원잡음을 제거하기 위하여 증폭기 및 필터를 설계하였다. 또한 제어부와 무선전송부를 구현하여 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고 생체신호를 PC와 스마트폰으로 전송함으로써 일상생활 중 지속적인 심장활동 상태의 모니터링이 가능하다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 Ag/AgCl 전극을 사용한 시스템과 비교 실험을 수행하였으며, 실험 결과 구현된 시스템의 무구속적으로 심장활동 상태 모니터링이 가능함을 확인하였다.
근전도 신호(electromyogram)의 시변 비정상(time varying nonstationary) 특성은 신호의 정확한 모델링 및 인식에 제약 조건으로 받아들여 졌다. 특히, 최근 들어 장애자들을 위한 보철제어분야에서 근전도 신호를 이용한 기능적 전기 자극을 위한 FES(funcitonal electrical stimulation) 시스템에 있어 근전도 신호의 파라메터 인식은 중요한 요소로서 작용한다. 그러나, 근전도 신호는 자세의 변화 및 근육 피로도 등의 요인에 의해서 시변 비정상 특성을 띠고 있기 때문에 시간에 따라 변하는 인식 파라메터를 정확하게 인식할 수 있는 새로운 알고리즘의 개발과 실시간 처리가 가능한 컴퓨터 하드웨어의 설계가 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 시평면의 근전도 신호를 이산 여현 변환(discrete cosine transform)을 이용하여 변환 평면으로 옮긴 다음 상태 방정식(state space equation)을 써서 변환 평면상에서의 AR(autoregressive) 모델을 세우고 주어진 근전도 신호에 대해 모델 파라메터를 추정하였으며, 제안한 알고리즘은 실시간 처리를 위하여 2개의 독립적인 중앙 연산 처리 장치를 갖춘 INMOS사의 IMS T-805 병렬 처리 컴퓨터를 이용하여 동시 다발적인 연산을 수행함으로서 알고리즘의 연산 효율을 높였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 모델의 추정 오차에 영향을 미치는 입력 자기상관 행렬(input correlation matrix)의 condition number의 변화 및 평균자승오차(mean square error)를 구하여 기존의 SLS(sequential least square) 알고리즘과 비교하였다.
태아 심음을 측정하기 위한 기존의 자기상관 함수 법은 처리과정이 간편한 반면에 많은 문제점을 가지고 있다. 초음파 도플러 신호가 열악할 경우 고전적인 자기상관 함수 법은 문턱 값의 선정과 창 함수 크기에 매우 민감하다. 특히 데이터 손실이 생길 때 정확한 태아 심박동 수를 찾기가 어렵다. 이들 문제점들을 보완하기 위하여 초음파 도플러 신호로부터 정확한 태아 심박동 수를 찾는 고해상 피치검출 알고리듬이 제안되었다. 이 알고리듬은 자기상관 함수법 보다 정확하고, 잡음에 강하며, 높은 신뢰성을 갖으나 계산량이 많아 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 실시간 처리에 적합한 새로운 태아 심음 추출 알고리듬을 제안하고, 제안된 알고리듬을 적용한 실시간 태아 심음 감시시스템에 관하여 연구하였다.
The object of speech processor for cochlear implants is to deliver speech information to the central nerve system. In this study we have presented the method which simulate speech processing and coding strategy for cochlear implants and simulated two different processing methods to the 12 adults with normal ears. The formant sinusoidal coding was better than the formant pulse coding In the consonant perception test and learning effects.(p < 0.05)
최근 생체의 단층영상 촬영기법으로 각광을 받고 있는 OCT (Optical Coherence Tomography)는 백색광 간섭계를 근간으로 하여 생체의 깊이 정보를 얻어낸다. 2-D 또는 3-D의 입체영상을 얻기 위해서는 1축 또는 2축의 횡방향 스캔이 필요하다. 횡방향 스캔 기법은 SEM (Scanning electron microscope)이나 공초점현미경 (Confocal microscope) 등에서 널리 사용되고 있으므로 기술적인 흥미는 적으나 축방향 (깊이 방향)의 정보 취득 방법은 OCT만의 특징으로 아직 기술적으로 해결 되어야될 부분이 많다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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