• Title/Summary/Keyword: 생체 신호처리

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Review of media art contents using EEG with brain signals (뇌파 신호 처리용 EEG를 활용한 미디어 아트 콘텐츠에 관한 고찰)

  • Jun, Youngcook
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.155-156
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    • 2018
  • 뇌파 신호 등 생체 정보를 이용하여 상호작용적인 예술 콘텐츠를 설계 및 개발하는 방식에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 논문은 EEG로 뇌파 신호를 수집하여 인공지능 기법으로 처리한 후에 사용자와 매체가 상호작용하는 콘텐츠 개발의 사례를 소개한다. 게임 등의 엔터테인먼트 콘텐츠와 미디어아트 등으로 연계되는 방식을 소개한다.

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Extraction of Tongue Region for Heart Disease Diagnosis Using (심장질환진단을 위한 혀 영역 추출)

  • Cho, Dong-Uk;Kim, Bong-Hyun;Lee, Se-Hwan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.655-658
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    • 2005
  • 질병과 관련된 인간의 노력은 병의 치료보다는 몸의 이상 유무를 빠르게 진단하는 것과 이를 통한 예방에 초점을 맞춰져 있다. 이를 위해 혈액과 소변 검사등과 같은 검사부터 시작해서 초음파와 CT등 다양한 진단 기기가 발전되어 왔다. 그러나 인체는 스스로 자신의 질병 유무에 대한 인체의 생체 신호를 몸밖에 나타내게 되어 있다. 이를 해독하여 질병을 진단하는 것이 한방에서 주로 사용하는 방법이다. 따라서 본 논문에서는 한의학에 있어서 생체 신호를 해석하는 4대 질환 진단 방법 중 가장 중요한 망진(望診)에 대해 기술하고자 한다. 특히, 인체의 중심 기관인 심장에 대해 망진을 IT기술로 구현하고자 한다. 심장은 오관중 혀와 관계가 되어 있으며 따라서 심장에 대한 인간 생체 신호 해석시 혀는 중요한 분석 기관이 된다. 이를 위해 혀를 통해 인간의 생체 신호에 대한 결과를 반영하여 심장의 질환 여부에 대한 정보를 제공하여 주는 설진 시스템을 구축하고자 하며 우선적으로 본 논문은 얼굴 영상에서 혀 영역을 추출하는 방법에 대해 제안하고자 하며 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

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Design of Big Data Platform for Sound Bio-Signal Analysis from Medical Devices (의료기기에서 생성되는 사운드 생체신호 분석을 위한 빅데이터 플랫폼 설계)

  • Ko, Kwang-Man;Kim, Seongjin;Shin, Jung-Hoon;Youn, Hee-Sun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.04a
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    • pp.932-933
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    • 2014
  • 최근에는 의료 빅데이터 분야에서 의료기기, 의료전문가로부터 생성 또는 감지되는 사운드 생체신호(심장박동, 호흡, 맥박, 진맥) 데이터의 특징을 디지털 데이터로 추출하여 패턴 데이터로 변환한 후, 이를 빅데이터 분석 플랫폼 기반으로 분석하여 진료, 처방, 예방 등에 유용한 정보를 생성하는 모델 구축 연구가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 사운드 생체신호 특징을 디지털 데이터로 추출하여 (주)리아컴즈 NeoQubit 빅데이터 플렛폼을 기반으로 패턴 데이터를 분석하고 예측할 수 있는 모델을 제시한다.

Heart Rate Monitoring using Hologram based on Smartphone (스마트폰기반 홀로그램을 활용한 심박수 모니터링)

  • Chung, Hee-Won;Thap, Tharoeun;Moon, Chanki;Nam, Yunyoung;Lee, Jinseok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.04a
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    • pp.1051-1053
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    • 2015
  • 다양한 종류의 생체 신호들을 모니터링하는 연구들이 활발히 진행되면서 이제는 병원이나 전문기관뿐만 아니라 일상 생활 속 에서 사람들이 스마트폰을 이용하여 특별한 제약 없이 편리하게 측정 가능하다. 이러한 스마트폰의 특성을 살리고 그 중 카메라 PPG (Photo-plethysmography) 모듈을 통해 얻은 생체 신호 정보를 분석하여 사용자에게 분석된 정보를 보여줄 수 있다. 또한 얻은 생체 신호로 심박수를 구하고 얻어진 심박수 정보를 활용하여 이를 사용자에게 Hologram으로 보여주는 것을 목표로 한다.

Removal of Power-Line Interference from Medical Equipment in a Real-time Environment. (의료기기에서의 실시간 전력선 잡음제거에 관한 연구)

  • 이강민;이종수;김영길
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 1998.11a
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    • pp.565-568
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    • 1998
  • 본 논문에서는 의료기기 구현시 생체신호처리 과정에서 부가되는 전력선 잡음을 제거하기 위한 필터를 구현한다. 요즘 구현된 필터는 저주파 생체신호의 왜곡을 최소화하며, 전원 주파수의 고조파 성분만을 제거하는 특성을 가지며, 실시간 처리를 위하여 연산량을 최소화하도록 하였다.

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Bio-Sensing Convergence Big Data Computing Architecture (바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처)

  • Ko, Myung-Sook;Lee, Tae-Gyu
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.7 no.2
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    • pp.43-50
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    • 2018
  • Biometric information computing is greatly influencing both a computing system and Big-data system based on the bio-information system that combines bio-signal sensors and bio-information processing. Unlike conventional data formats such as text, images, and videos, biometric information is represented by text-based values that give meaning to a bio-signal, important event moments are stored in an image format, a complex data format such as a video format is constructed for data prediction and analysis through time series analysis. Such a complex data structure may be separately requested by text, image, video format depending on characteristics of data required by individual biometric information application services, or may request complex data formats simultaneously depending on the situation. Since previous bio-information processing computing systems depend on conventional computing component, computing structure, and data processing method, they have many inefficiencies in terms of data processing performance, transmission capability, storage efficiency, and system safety. In this study, we propose an improved biosensing converged big data computing architecture to build a platform that supports biometric information processing computing effectively. The proposed architecture effectively supports data storage and transmission efficiency, computing performance, and system stability. And, it can lay the foundation for system implementation and biometric information service optimization optimized for future biometric information computing.

A FSK Radio-telemetry System for Monitoring Vital Signs in UHF Band (UHF 대역 FSK에 의한 생체신호 무선 전송장치의 개발)

  • Park D.C.;Lee H.K.
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.21 no.3 s.61
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    • pp.255-260
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    • 2000
  • This paper presents a radio-telemetry patient monitor. which is used for intensive cal?e units. emergency and surgical operation rooms to monitor continuously patients' vital signs. The radio-telemetry patient monitor consists of a vital sign acquisition unit. wireless data transmission units and a vital sign-monitoring unit. The vital sign acquisition unit amplifies biological signals, performs analog signal to serial digital data conversion using the one chip micro-controller. The converted digital data is modulated FSK in UHF band using low output power and transmitted to a remote site in door. In comparison with analog modulation. FSK has major advantages to improve performance with respect to noise resistance with fower error and the potential ability to process and Improve quality of the received data. The vital sign-monitoring unit consists of the receiver to demodulate the modulated digital data, the LCD monitor to display vital signs continuously and the thermal head printer to record a signal.

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Bio-Data Classification Using Tensor-based Data Generation Model (텐서 기반 데이터 생성 모델을 이용한 생체데이터 분류)

  • Yoon, Dongwoo;Park, Hyeyoung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.7-8
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    • 2007
  • 생체데이터란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체신호를 통틀어 일컫는 것이다. 본 연구에서는 생체데이터를 위한 팩터 분석 모델에 텐서 개념을 적용하여, 2차 텐서로 표현된 데이터를 위한 생성모델을 제안한다. 이 모델을 바탕으로 데이터로부터 분류에 핵심이 되는 정보를 안정적으로 추출하여 유사도 함수를 만들고 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 벡터형태의 데이터에 대한 생성 모델을 사용한 경우보다 우수한 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.

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