• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1826-1829
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• 2015

본 연구는 측정된 심전도와 광용적맥파의 박동특징점을 무결하게 검출하기 위한 프로그램 개발에 관한 것이다. 개발된 프로그램은 생체신호 계측기에서 측정된 생체신호 데이터를 자동 및 수동으로 분석하여 박동특징점의 시간 및 값 정보를 추출 및 저장하는 프로그램으로, 측정된 파형 및 검출된 특징점 위치, 인접한 특징점간 시간 간격을 시각적으로 전달할 수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 포함한다. 개발된 프로그램은 기존 연구에서 제시된 심박동, 맥파의 박동 특징점 거출 알고리즘을 사용하여 최초 검출을 수행하고, GUI와 연동되는 컨텍스트 메뉴를 통해 오검출 또는 미검출 정보를 효율적으로 수정할 수 있도록 함으로 비전문가에 의한 쉽고 효율적인 사용이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.204-207
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• 2019

보건복지부 「2016년도 정신질환실태 역학조사」에 따르면 성인 4명 중 1명 이상이 평생 한번 이상 정신건강 문제를 경험하는 것으로 밝혀졌다. 이에 본 연구는 잦은 우울감을 느끼는 현대인들이 스스로 감정 상태를 파악하고 예방할 수 있도록 아두이노(Arduino)와 앱인벤터를 통해 사용자의 뇌파, 심전도, 온도 등 생체신호를 지속적으로 측정하는 어플리케이션을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1071-1074
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• 2008

본 논문에서는 센서 네트워크를 이용해서 환자 모니터링 시스템(PVMS : Patient Vital Sign Monitoring System)을 구현하였다. 최근 의료 서비스에 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 적용한 사례들이 늘고 있다. 기존 사례에서는 센서 전지 수명, 이동 통신비, 응급상황 대처 등 개선할 부분이 존재한다. 본 연구에서는 이런 점들을 해결하기 위해 환자의 체온 및 맥박 생체신호를 측정하기 위해 소형센서를 사용하였다. 또한 생체신호 전달을 위해 초저전력 무선통신 노드를 사용하여 언제 어디서나 환자 모니터링이 가능하고 의료진에게 응급상황을 신속하게 전달할 수 있는 웹기반 시스템을 개발하였다. 본 연구의 결과는 병동환자뿐만 아니라 활력증후를 상시로 모니터해야하는 원거리 환자를 위한 의료시스템 구축에도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1018-1019
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• 2023

목 아래로 전신마비가 되어 간병인 없이는 일상적인 생활이 불편한 와병 환자들을 위하여 뇌파(EEG) 및 목의 근전도(EMG)와 같은 생체신호 기반의 인터페이스를 제안하였다. 이를 이용하여 환자의 이상 상태를 보호자에게 알릴 수 있고 환자의 제한적인 움직임이나 집중하는 것만으로도 간단한 서비스 등을 직접 로봇에게 명령을 내릴 수 있도록 구현하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.205-208
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• 2001

본 논문은 Biometrics분야 중 다른 생체학적 특징보다도 정확도면에서 가장 뛰어난 특징인 안구의 홍채 패턴을 이용하여 사용자를 인증 하는 시스템에 관한 연구이다. 입력된 안구 영상으로부터 전처리과정을 거쳐 극좌표 변환을 통해 홍채 패턴을 추출한 후 웨이블릿 변환을 이용하여 특징패턴을 압축하였으며, PCA(Principal Component Analysis:주성분 해석)의 한 종류인 GHA(Generalized Hebbian Algorithm)를 사용하여 등록된 사용자의 패턴 DB 에서 Basis 배열을 추출하고, 구축된 Basis 배열과 입력 영상 패턴과의 비교 Matching을 통하여 사용자를 인증하는 시스템을 제안한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2001년도 춘계학술대회논문집:21세기 신지식정보의 창출
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• pp.252-255
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• 2001

The purpose of this study is to realize the real time monitoring ECG telemetry system applied by the telemetry unit, in which transmission is made through the electronic wave and reception is made through the light, and by the wavelet algorithm as well. A light receiver via existing telemetry unit which is based on baseband, the reception length was 50cm, but when the frequency modulation is used, the reception length is extended to 3m. In addition to this, we have found that the full-duplex method of transmission became available by using dual-mechanism.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.175-178
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• 2008

본 논문은 생체 신호들 중 데이터 획득이 간편한 심전도와 맥파를 실시간으로 취득하여 기계학습 기법인 SVM (Support Vector Machine)알고리즘과 클러스터링 기법인 k-NN (Nearest Neighbor)알고리즘을 적용한 인간의 감정을 분석하는 시스템에 대한 연구결과를 제시한다.

• 전기의세계
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• 제34권9호
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• pp.553-561
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• 1985

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.417-418
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• 2014

본 논문에서는 무선 바이오센서 기반에서 동물 생체측정 정보를 이용한 질병 예방 감시 시스템을 설계하였다. 제안 시스템은 바이오센서를 이용하여 동물의 심박, 호흡수, 운동량을 측정할 수 있는 모듈을 개발하고 생체 신호를 계측하여 신호 처리된 정보를 Zigbee 무선 통신모듈을 이용하여 원격 데이터베이스에 전송하도록 설계하였다. 모니터링 시스템에서는 수집된 생체 정보의 연속적인 변화를 통하여 가축의 이상여부를 판단하고 질병 발생여부를 조기에 발견할 수 있게 가축의 상태정보를 제공한다. 본 연구결과는 향후 축산 농가의 질병 감시를 통하여 질병의 확산을 차단할 수 있는 긴급대처시스템을 구축하는데 활용 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.550-552
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• 2022

최근 사물인터넷(IoT) 기기가 활성화됨에 따라 웨어러블 장치 환경에서 장기간 모니터링 및 수집이 가능해짐에 따라 생체 신호 처리 및 ECG 분석 연구가 활성화되고 있다. 그러나, ECG 데이터는 부정맥 비트의 불규칙적인 발생으로 인한 클래스 불균형 문제와 근육의 떨림 및 신호의 미약등과 같은 잡음으로 인해 낮은 신호 품질이 발생할 수 있으며 훈련용 공개데이터 세트가 작다는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 ECG 1D 신호를 2D 스펙트로그램 이미지로 변환하여 잡음의 영향을 최소화하고 전이학습과 메타학습의 장점을 결합하여 클래스 불균형 문제와 소수의 데이터에서도 빠른 학습이 가능하다는 특징을 갖는다. 따라서, 이 논문에서는 ECG 스펙트럼 이미지를 사용하여 2D-CNN 메타-전이 학습 기반 부정맥 분류 기법을 제안한다.