본 논문에서는 휴대용 개인정보 단말기를 이용하여 개인의 생체신호를 보다 쉽게 취득하고 분석하는 시스템을 제안한다. 바쁘게 사는 현대인들이나, 거동이 불편한 환자들에게 병원을 직접 내원하여 검사를 받거나 진단을 받는 일은 큰 부담이 아닐 수 없다. 이에 본 연구에서는 원격지에서의 병원이나 타 의료장치에서 취득된 생체신호를 유비쿼터스 환경에서 블루투스로 전송하고 이 데이타를 블루투스가 내장된 PDA에서 획득하여 화면상에 다양한 표현방법으로 표현하는 생체신호 획득 시스템 구현을 목표로 한다. 이와 같은 시스템을 구현함으로서 이전의 생체신호와 현재의 생체신호를 쉽게 비교하고 분석할 수 있으며, 자신의 건강상태를 자가 점검하거나 의료기관의 의사에게 보내어짐으로서 검진 받을 수 있는 원격진료가 가능하다.
우리는 감성 공학에 기반하여 일상 생활 속에서 비침습적이면서 사용하기 간편한 광전용적맥파신호를 계측하고 분석하는 이어폰형 생체 신호 측정 시스템에 관하여 연구하였다. 생체 신호 측정 시스템에서는 광전용적맥파(photoplethysmograph, PPG)와 3축 가속도로 생체 신호와 운동 신호를 활용하였다. 수신된 생체 신호인 광전용적맥파 신호는 Peak 검출 및 전처리 알고리즘을 통하여 심박동변동성(heart rate Variablity,HRV)에 대한 시계열 정보로 변환하고 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transfirm, FFT)과 전력 스펙트럼 밀도 분석(Power Spectrum Density, PSD)방법으로 교감과 부교감 신경 활성도 변화를 관측하였고, 운동 센서로 움직임을 관측하였다. 수신부 시스템은 안드로이드 기반의 자바 어플리케이션으로 스마트 폰에서 구현하였고, 송신부인 이어폰 생체정보 측정모듈로 맥파를 측정하여 상황에 따라 변화하는 자율 신경계의 활성도비율을 확인하였다.
모바일 컴퓨팅과 웨어러블 기술의 발전으로 인하여 일상생활 속에서 생체신호를 측정하는 다양한 웨어러블 디바이스가 개발 및 보급이 되면서, 생체신호를 활용한 건강관리서비스가 주목 받고 있다. 최근에는 다양한 생체신호 분석 툴을 활용하여 건강관리서비스가 개발 및 연구되고 있다. 대부분의 생체신호 분석 연구는 Matlab을 활용한다. 그러나, Matlab으로 개발한 알고리즘을 시스템에 적용하기 위해서는 소스의 변환 작업이 필요하다. 소스의 변환 작업을 생략할 수 있는 스마트 인터페이스를 제공하고자 한다. 본 논문은 Matlab에서 개발한 알고리즘을 시스템에 적용하기 위한 변환 기술을 생략하고, 소스 파일 자체를 시스템에서 실행시키기 위한 인터페이스를 개발한다.
최근 u-healthcare 서비스 분야에서 단일 시점의 일반화된 치료가 아닌 장시간 개개인의 특성이 반영된 진료와 의료 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기존의 생체 신호 해석은 임상적인 실험을 통해 얻은 표준화된 임계치를 이용해 분석하는 일관된 판단 방법이 주를 이루었다. 본 논문에서는 미래형 홈 환경에서 사용자에 따라 다른 신호 해석을 지원하는 사용자 적응적 생체 신호 해석 방법을 제안한다. 생체 신호 해석은 사용자의 컨텍스트와 환경 컨텍스트를 통합하는 모듈과, 지식표현 기법을 적용한 개인화된 추론 모듈로 구성된다. 제안된 방법은 사용자 정황 정보를 고려하여 사용자 적응적인 생체 신호 해석을 지원하며, 환경 컨텍스트를 고려하여 환경의 변화에 영향을 최소화하는 생체 신호 해석을 지원한다. 또한 사상의학 이론을 생체신호 해석에 동적으로 적용할 수 있는 틀을 제공한다. 이는 추후 미래형 홈 환경에서 다양한 종류의 센서와 함께 개인화된 맞춤형 재택 건강관리 서비스에 활용할 수 있다.
본 논문은 사회적 상호작용 결여로 감정 기복이 심하고 스트레스로 인해 정서불안 증세를 보이는 자폐 범주성 장애아동의 감정 상태를 인식하기 위한 목적으로 4가지 감정 자극에 대하여 생체신호를 분석하고 K-Means 알고리즘을 적용하여 획득한 정보로부터 감정 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 실험구성은 참가자가 주어지는 감정자극 영상을 시청하는 동안 맥파 및 피부전도 센서를 이용하여 생체신호를 측정한 후 자율신경 비율을 나타내는 LF/HF의 심박 정보와 피부 반응 정보를 정량적으로 분석하였고, 추출된 정보로부터 K-Means 알고리즘을 적용하여 감정 상태를 분류하는 과정으로 진행된다. 총 3명의 일반인을 대상으로 실험을 진행하였으며, 4가지 감정 자극에 대한 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정을 이용한 감정인식 방법이 제시되는 감정 자극을 충분히 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 한의학의 관점에서 몸과 마음의 상호작용에 대한 이론에 기반하여 사용자의 주의를 파악하기 위해 필요한 생체 신호의 센싱방법을 제안한다. 생체 신호는 음양오행의 각 부분의 반응을 살필 수 있는 체표의 자극 반응점인 경혈점에서 GSR을 이용하여 측정한다. 제안된 방법은 기존의 서양의학에 기반한 생체 신호 특징 분석을 다른 관점에서 해석할 수 있는 틀을 마련한다. 추출된 생체신호는 감정, 의도 분석에 활용될 수 있으며 추후 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 인간과 컴퓨터간의 원활한 상호작용을 위한 개인화된 인터페이스 제공에 사용될 수 있다.
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.
스트레스는 스트레스 요인에 반응하는 신체와 정신의 변화과정으로, 외부의 자극을 받으면 혈압, 심박동수, 호흡수가 증가하게 된다. 이러한 생체신호로 인간의 스트레스 요인을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 선박조종시뮬레이션을 이용해 예비(견습)도선사가 도선접안 중 체감하는 스트레스의 정도와 특성을 생체신호 변화를 활용하여 실증적으로 분석하였다. 선박조종시뮬레이션에서 추출한 엔진 사용량, 타각 사용량, 속력 및 예선 사용량과 스트레스 분석을 위해 Heart BPM, SDNN, RMSSD의 3가지 심박변이도 파리미터의 상관관계를 분석하였다. 분석결과, 6회 중 4회의 시뮬레이션에서 Heart BPM은 지속적으로 상승하고 SDNN은 하강하여 시간에 따라 스트레스가 상승하는 것으로 분석되었다. 특히 예선 사용시점에서 변화의 폭이 큰 것을 확인하였다. RMSSD는 단기주기(1분간격) 측정 파라메터로 실험자가 느끼는 순간의 위험에 따라 그래프 변화폭이 심한 것으로 분석되었다. 전체적으로 엔진, 타각, 예선의 사용시점에 따라 큰 변화를 보였으며, 실험자들의 선박운용 행위에 따라 생체신호 변화를 보였다고 사료된다. 분석결과를 바탕으로 도선사에게 스트레스를 미치는 요소를 판별하여 도선접안 중 스트레스가 높아지는 순간에 인적사고를 예방할 수 있는 시스템적 보완을 마련하고자 한다.
스쿼트운동은 안전하고 효과적인 운동성과를 기대할 수 있는 중요한 프리웨이트운동의 하나로 하체강화운동에 가장 효과적인 운동으로 알려져 있다. 인터렉티브 스쿼트운동 장치를 활용하여 동적인 운동과정을 단순화하여 스쿼트 운동 동작을 모델링하고 이를 기반으로 한 생체신호 및 동작 분석을 수행할 수 있으며 또한 장치를 통해 사용자 자세교정을 통해 올바르고 효과 높은 스쿼트운동 과정을 확립할 수 있다. 제안된 모델링을 기반으로 설계된 풋플레이트에 위치한 로드셀의 검출된 신호를 활용하여 스쿼트동작을 생체신호검출과 검출된 신호처리과정을 거쳐 스쿼트운동의 오류동작을 검출해 내는 신호출력을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안된 인터랙티브 스쿼트운동장치의 설계방법과 동작의 안전성 분석방법은 생체역학 신호처리 방법에 기인하며 사용자의 스쿼트 운동자세를 해석을 위한 검출된 생체신호 및 동작신호를 통해 올바르지 못한 스쿼트 동작을 교정함으로서 바른 스쿼트 운동을 유도할 수 있으며 연구 결과를 VR 장치에 적용하거나 운동 평가를 위한 장치로 활용할 수 있다.
We have examined and analyzed the status of policy, R&D investments, patents and market share of physiological signal measurement technologies for major countries including Korea, the United States, European Union and Japan. Korea is generally inferior to the others in terms of priority of industrial policy, R&D investment, number of patents, technological level and world market share. However, Korea could recover competitiveness, with intensive government supports for this technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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