최근 의료기술의 발전으로 인하여 응급의료 서비스가 병원에서 가정으로 변화되고 있다. 이와 관련하여 예방 또는 조기진단을 위한 연구가 활발해지고 있다. 특히, 생체신호를 모니터링하여 다양한 u-헬스케어 응용 서비스에 적용하고 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다양한 센서로부터 측정된 의료정보 보호 및 보안 기술을 제안하고자 한다. 특히, 생체신호는 개인의 주요 정보이면서 프라이버시와 관련된 정보이기 때문에 보호 및 관리를 위해 2차원 코드화 기술인 QR 코드를 적용하였다. 클라이언트 단말에서는 QR 코드를 분석하여 확인할 수 있도록 하였다. 끝으로 제안한 플랫폼 상에서 의료영상정보와 생체신호의 통합 이미지 파일 생성과 배포를 확인하는 응용서비스를 통해 수행 결과를 보였다.
본 논문은 Smart Card의 일종인 비 접촉 IC 카드의 내부 데이터를 사용하여, 생체인식 요소인 홍채폐턴을 이용한 사용자 인증 시스템의 인증률 향상을 도모한 연구이다. 먼저, CCD 카메라로 입력 받은 안구영상에서 홍채영역을 추출하고, GHA(Generalized Hebbian Algorithm)웨이트를 이용하여 PCA(Principal Component Analysis) Coefficient를 Smart Card 내부에 저장한다. 사용자 인증시에는 실시간으로 입력되는 사용자의 생체 인식 정보와 카드 내부의 사용자 생체 인식 정보를 비교하여, 동일한 경우에 그 인식 정보를 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 분류하였다. 본 논문에서는 실시간 테스트 실험 결과 이전에 개발된 시스템보다 사용자의 인증률이 우수해 짐을 보였다.
신경신호의 계측은 신경계의 연구에 필수적인 도구로 최근 반도체미세전극기술 등 수십, 수백개의 채널로부터 신경신호를 기록할 수 있는 방법들이 발달함에 따라 많은 수의 뉴런으로부터 신경 신호를 측정하여 컴퓨터로 그 신호를 처리할 수 있는 시스템의 필요성은 더욱 커지고 있다. 본 연구에서는 최대 16채널의 신경신호를 실시간에 측정하여 기록하고, 저장된 신호로부터 활동전위를 검출하며, 단일 뉴런들로부터의 신호를 분류하여 spike train의 형태로 저장한 뒤 여러 뉴런들간의 상관관계를 분석하기 위한 spike train 해석이 가능한 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 보통사양의 PC이외에는 단지 신호획득보드만을 포함하여 다채널미세전극으로부터 뉴런의 신호를 측정, 증폭하여 호스트PC로 전송하고 저장하며 이로부터 활동전위를 검출하여 단일뉴런으로부터의 spike train으로 분류할 수 있다. 또한 저장된 spike train들로부터 신경회로망을 이루는 여러뉴런 들간의 관계를 분석하여 기능들이 시스템에 포함되어있다. 개발된 시스템을 사용하여 개구리 감각 신경의 신호를 실시간에 동시기록하여 활동전위을 검출하고 특징추출방법과 principal component analysis를 이용하여 분류한 뒤 spike train 해석을 수행하였다.
재택건강관리 시스템은 주로 정상인들로부터 빈번하게 측정한 생체신호의 실시간 처리과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 측정되는 심전도 신호에서 DRS를 검출하기 위한 단순화된 알고리즘과 검출된 QRS의 정상과 비정상 여부만을 분류하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 기존에 사용되고 있는 실시간 QRS 검출 알고리즘을 세분화하여 단순화된 QRS 검출 알고리즘을 제안함으로서 저가형 소형 단말기에서도 사용이 가능하도록 하였다. 또한 검출된 QRS들로부터 QRS 폭, R-R 간격, DRS 형태변수를 추출하여 QRS의 정상과 비정상을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 단순화된 QRS 검출기의 성능과 정상과 비정상의 분류성능은 각각 약 99%와 96%로 나타났다. 본 논문에서 제안된 QRS 검출과 분류를 위한 알고리즘들은 복잡한 신호처리 과정이 필요치 않으므로 재택건강관리 시스템에서의 실시간 심전도처리에 사용될 수 있을 것이다
본 연구에서는 사용자의 생체 신호를 반영한 감성 컴퓨팅 게임을 개발하였다. 생체 신호 측정을 위해 GSR(Galvanic Skin Response), FSR(Force Sensing Resistor), 온도 센서(Infrared Thermometer)를 장착한 마우스를 제작하였다. 해당 마우스를 통해 게임을 하는 사용자의 생체 신호를 비침투적으로 측정한다. 측정된 데이터는 실시간으로 처리되어 사용자의 긴장도를 3단계로 구분하며 구분된 긴장도는 반영되어 NPC(Non-Player Character)의 정서 반응과 스토리 분기의 변화를 가능하게 한다. NPC의 반응과 스토리 분기의 제작을 위해 Live 2d, Inkle Script를 사용하였다. 본 연구를 통해 사용자의 생체 신호를 이용한 감성 컴퓨팅 게임 제작에 하나의 방법론을 제시한다.
u-healthcare 시스템은 센서 네트워크로부터 수집된 대량의 생체신호를 신속히 처리 분석하여 의료진에게 전달함으로써 시간과 장소에 관계없이 환자에게 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있다. 현존하는 u-healthcare 시스템들은 단지 환자의 건강 상태만을 모니터링 한다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크에 기반한 u-health 모니터링의 프로토타입을 구현하고 검증하였다. 이 시스템은 수집된 생체 신호를 신속히 분석하여 의학적으로 의미 있는 결과를 도출하는 것이 용이하다. 이 모니터링 시스템은 피검자의 이상 데이터 수집 시에만 서비스 제공자에게 데이터를 전송한다. 이러한 방법은 모니터링부와 서비스 제공자사이의 무선 데이터 패킷의 부하를 줄일 수 있다. 실시간 생체 신호 모니터링 시스템을 구현함으로 유-헬스 서비스가 가능하게 되고 의료서비스의 효율성을 향상시킨다.
여러 가지 생체신묵를 측정하여 마이크로침퓨터 안에 기억시켜 두고 생체 내부 기관의 상태를 파악할 수 있도록 적절한 프로그램을 선택하여 그 신묵를 처리할 수 있는 신묵 처리 시스템을 구성하였다. 이 시스템의 특징은 EEG, ECG 등 여러 가지 생체 신묵를 하나의 시스템으로 처리할 수 있게 한 점이다. ECG 파형은 3개 채널로 동시 측정 기록한 후 심전 벡터위를 작성하여 심박수, 심실흥분시간, 심전 백터의 절대치와 각등과 함께 CRT 함면상에 나타나게 하였다. EEG 파형은 CRT상에 주파수 성분별로 빈도와 상대진폭을 나타나게 하였다.
지금까지 EMG신호를 이용한 보철제어의 역사적 고찰과 기술적인 고려사항, 실제적인 예, 그리고 전망등에 관하여 살펴보았는데 "근육이 세계를 움직인다."는 말처럼 근전도신호는 인간-기계 상호연결에 무한한 잠재성을 보여주기 때문에 앞으로 이분야에 많은 연구가 필요하리라 생각된다. 더우기, 앞으로 몇년안에는 근육전기 제어(Myoelectric control)외에 신경으로 부터 추출된 제어신호를 이용한 신경전기제어(Neuroelectric control)도 가능하리라 믿는다. 특히, 근전도 신호처리에 관한 연구결과는 실제로 로보트제어에 기여를 하고 있는데 그 예로 Saridis의 연구결과를 들 수 있겠다. 그러므로, 근전도 신호처리에 관한 연구는 산업용 로보트 개발에도 크게 도움이 될 것이다. 최근의 첨단과학 즉, 전자공학, 컴퓨터공학, 제어공학, 반도체공학, 기계공학, 생체공학을 위시한 각 기술분야의 급격한 진보와 생리학, 체육학등 기초만 아니라 "Bionic Person" 혹은 "Artificial Man"을 가능하게 할 것이다.ificial Man"을 가능하게 할 것이다. 것이다.
급격한 노령화가 의료 시설의 부족과 이로 인한 국민 건강의 질적 하락을 가져올 가능성이 점차 높아지고 있으며 의료비 상승의 부담을 해소하기 위해 선진국에서는 서비스 단가를 낮추기 위한 의료 기관들의 원격의료가 확대되고 있는 추세이다. 유헬스케어는 인체에서 발생하는 물리적, 화학적 현상의 변화를 감지하여 처리 가능한 전기적 신호로 변환하고 측정된 신호 중에서 원하는 정보만을 선택하기 위한 분석과정, 시각화 과정을 통해 결과를 피드백하여 관련정보, 경고, 알람 등을 사용자에게 제공하는 과정을 통해 서비스되고 있다. 하지만 센서를 신체에 직접 부착하는 전통적인 생체계측 방법은 일상생활에 불편을 주고 거부감이 발생할 수 있다. 따라서 일상생활에 불편함을 주지 않고 지속적으로 생체 정보를 측정할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 일상생활에 불편을 주지 않고 지속적으로 생체정보를 모니터링 할 수 있는 IR-UWB 기반의 비접촉. 무구속적인 호흡측정 시스템을 제안한다.
신장 질환은 고혈압과 당뇨등에 대한 합병증으로 많이 발생되며 병이 상당 부분 진행이 되어야만 자각 증세가 있는 질환이다. 따라서 신장 질환은 예방이 중요하며 이를 위한 기술적 방법론이 개발되어야 한다. 현재는 소변 검사를 통한 단백뇨와 혈액 검사에 의지하여 질환의 유무와 진행 정도를 파악하고 있지만 이를 생체 신호 분석을 통해 행한다면 질환 예방등에 유익한 방법이 되리라 여겨진다. 본 논문에서는 이를 위해 신호 처리 기법을 적용하여 신장 질환을 판단하는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 음성 신호를 분석하고 신장과 관련이 되어 있는 오관인 귀에 대한 영역을 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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