• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.1
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• pp.67-74
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• 2020

사용자의 건강 및 인지 상태 모니터링을 위해 다양한 생체신호를 측정 및 분석하여 예측할 수 있다. 특히 최근 상용화되고 있는 웨어러블 센서 시스템을 이용하여 손쉽게 심전도나 액티그래피 움직임 정보를 사용자로부터 일상생활 중 장시간 얻어낼 수 있다. 그러나 사용자 상태 예측을 위한 기존 생체신호 분석 모델들은 생체신호 데이터의 성질을 최대한 반영하지 못하여, 본 논문에서는 최근 급속도로 발전하고 있는 인공지능 딥러닝 기술을 이용한 극복 방안에 대해 소개한다. 상태 모니터링의 구체적인 응용 예로 사용자 스트레스 및 수면 모니터링 분석에 생체신호 데이터 기반 딥러닝 기술을 적용하여 기존 모델보다 높은 성능을 보여주고 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.20 no.4 s.94
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• pp.67-81
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• 2005

생체신호 기반 인터페이스 기술이란 근전도 및 뇌파와 같은 인위적으로 발생 가능한 생체 신호를 이용하여, 노약자나 장애인이 컴퓨터를 이용하는 데 있어서의 인터페이스(Human-Computer Interface)로 사용하거나 휠체어 등의 재활기기 구동 제어를 위한 명령어를 생성하기 위한 기술을 의미한다. 생체신호 기반 인터페이스는 센서를 몸에 부착하여 사용하며 사용자의 의도에 의해 자연스럽게 생성된 생체신호를 이용하기 때문에 가상현실, 착용형 컴퓨터나 지체 장애인용 인터페이스로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 이러한 생체신호 기반의 인터페이스에 관한 국내외 기술 동향과 현재 개발중인 HCI 시스템에 대한 개요에 대해 논하고자한다.

• Smart Media Journal
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• v.3 no.4
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• pp.35-40
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• 2014

As small sized bio-sensors and digital yarns are developed, digital wear measuring vital signs can be used for individuals' health, the elderly care and sports activities. This paper discusses a database structure for analyzing stress state, pulses, positions, exercise amount of user based on vital signs measured for 24 hours measured by the wear and GPS information, and a storage for storing XML documents following a standard HL7 meta-model. By analyzing the stored information, the system identifies the stress state and exercise amount of users. Pulses, exercise intensity and emergency situations can be also detected by the system in real time. This paper discusses the implementation of a system enabling to acquire and analyze vital signals to understand user behavior patterns.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.10
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• pp.105-112
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• 2010

In this paper, the bio-signals, such as EEG, ECG were measured with a sensor and their characters were drawn out and analyzed. With results from the analysis, four emotion of rest, concentration, tension and depression were inferred. In order to assess one's emotion, the characteristic vectors were drawn out by applying various ways, including the frequency analysis of the bio-signals like the measured EEG and HRV. RBFN, a neural network of the complex structure of unsupervised and supervised learning, was applied to classify and infer the deducted information. Through experiments, the system suggested in this thesis showed better capability to classify and infer than other systems using a different neural network. As follow-up research tasks, the recognizance rate of the measured bio-signals should be improved. Also, the technology which can be applied to the wired or wireless sensor measuring the bio-signals more easily and to wearable computing should be developed.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.58-61
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• 2009

최근 직물전극을 의복에 적용하여 의복을 착용한 상태에서 심전도, 심박과 같은 생체신호를 측정하는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 그러나 대부분 직물전극의 경우, 높은 임피던스와 피부-전극 간의 불안정한 접촉으로 인해 생체신호를 측정하는 것은 매우어렵다는 문제점들이 지적되어 왔다. 이 논문에서는 피부-전극 간의 접촉을 향상시키기 위한 전극의 구조를 고안하여 의복에 적용함으로써, 착용자의 피부와 직물전극간의 접촉을 안정화 시킨 후, ECG(Electrocardiogram)를 측정하였다. 본 연구의 실험에 사용한 전극의 특성 분석 방법으로는 전극의 임피던스와 그에 따른 ECG 를 측정하여 SNR 분석을 실시하였다. 직물전극의 두 가지 구조와 직물전극과 트랜스미터 연결 스냅간 접촉 방식에 따른 ECG 측정을 비교한 결과, 전극 구조와 전도성 paste 사용 여부는 모두 ECG 측정에 영향을 미쳤다.

• Journal of IKEEE
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• v.10 no.1 s.18
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• pp.55-61
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• 2006

In modern society, development of medical technology has extended the human life span. However, it has also caused some side-effects. Mostly old people who live alone are not available the medical service quickly when they are in emergency situations. Moreover heart related diseases as well are rapidly increasing with aging. This study proposes the emergency medical alarm system. This system measures the physiological signals such as ECG(electrocardiogram), temperature, and motion data, analyzes those data automatically, and sends the urgent message to the Emergency Medical Center and to their family. There are two main parts in the system. In the first part, physiological data acquisition part, the troublesome addition and deletion of body signals on existing proposed systems have been supplemented, which led to the modulized production by means of ECG sensor module, temperature sensor module, acceleration sensor module. The other part is mobile unit, which includes signal processing and transmission functions. And bluetooth allows two parts to communicate with each other. Data that are processed in the mobile unit are stored in the PC database through the WLAN using TCP/IP protocol.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.630-632
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• 2023

어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크에 결합하여 언어 생성 모델에서 성능을 개선하였고, 이러한 성공은 다양한 신호처리 분야에 응용 및 확장되고 있다. 특정 입력 신호 부분에 선택적으로 집중함으로써, 어텐션 모델은 음성 인식, 이미지와 비디오 처리, 그리고 생체인식 등의 분야에서 더 높은 성능을 보여주고 있다. 어텐션 기반 모델은 심전도 신호를 이용한 개인식별 및 부정맥검출, 뇌파도 신호를 이용한 발작유형분류 및 수면 단계 분류, 근전도 신호를 이용한 제스처 인식 등에 사용되고 있다. 어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크의 해석 가능성과 설명 가능성을 향상시키기 위해 사용되기도 한다. 신호 처리 분야에서의 어텐션 모델 연구는 지속적으로 진행 중이며, 다른 분야에서의 잠재력 탐구에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 논문은 어텐션 메카니즘을 이용한 생체신호처리 연구 동향 분석을 수행한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.173-177
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• 2009

With the advent of light-weight daily physiological signal monitoring sensors, intelligent inference and analysis method for physiological signal monitoring application, commercialized products and services are released. However, practical constraints still remain for daily physiological signal monitoring. Most devices provide rough health check function and analyze with randomly sampled measurements. In this work, we propose the probabilistic modeling of physiological signal analysis. This model represent the relationship between previous user measurement (history), other group`s type, model and current observation. From the experiment, we found that the personalized analysis with long term regular data shows reliable result and reduces the analyzing errors. In addition, participants agree that the personalized analysis shows reliable and adaptive information than other standard analysis method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2956-2958
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• 2005

현대 사회는 의료 기술의 발달로 인한 인간 수명의 연장과 핵가족화로 인하여 혼자 지내는 노인이 많아지면서 응급상황 발생시 신속한 의료서비스를 받지 못하는 경우가 많아지고 노령화로 인한 심장관련 질환이 급격하게 증가하고 있다. 본 논문에서는 심전도, 체온, 움직임 등의 생체신호를 획득하고 획득된 생체신호를 분석하여 응급상황 발생시 응급의료센터와 보호자에게 구조 메시지를 보낼 수 있는 시스템을 제안하였다. 시스템은 크게 생체신호 획득을 위한 생체신호 획득부와 생체신호 처리 및 전송, 디스플레이를 위한 모바일 부로 나눌 수 있으며 블루투스를 통하여 서로 통신한다. 또한 모바일 부에서 처리된 신호는 802.11b WLAL을 통하여 PC의 데이터베이스에 저장된다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.123-126
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• 2009

최근 생체 신호 센싱 기능의 의류가 연구 개발되어 왔으나, 생체 신호 측정 시 착용자의 동작에 의한 치명적인 잡음이 발생하는 문제가 지속적으로 보고되어 왔다. 이에 본 연구는 심전도 센싱 의류를 기반으로 생체 신호 측정의 정확성을 향상시키기 위하여 착용자의 동작에 의한 영향을 최소화할 수 있는 심전도 센싱 스마트 의류의 모형을 개발하고자 하였다. '일자형 절개 타입', '십자형 절개 타입', '엑스형 절개 타입', '곡선 엑스형 절개 타입'의 총 네 가지 타입의 생체신호 센싱 스마트 의류의 시안을 설계하고 제작하였다. 디자인 시안은 민소매 형태의 남성용 티셔츠로 신축성 있는 소재를 사용하여 인체 굴곡을 따라 의복과 전극이 밀착될 수 있도록 하였으며, 트랜스미터를 이용하여 메인 컴퓨터로 데이터가 무선 전송되게 하였다. 본 연구에서는 개발된 4 가지 의류 타임을 기반으로 인체의 정지 및 동작 상태에서의 심전도 센싱 성능을 평가하기 위해 동작에 따른 전극의 변위를 측정하고, 심전도 측정 평가를 실시하여 SNR을 분석하였다. 본 실험 곁과를 반영하여 의류 디자인 시안의 수정 및 보완 과정을 거친 후, 최종적으로 동작 잡음을 최소화하는 생체신호 센싱 스마트 의류 디자인 모형을 제시하였다.