• Korea Information Processing Society Review
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• v.6 no.4
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• pp.44-52
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• 1999

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.2 no.2
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• pp.22-30
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• 1985

지난회까지는 주로 생체신호의 발생과 이들의 검출, 표시에 관하여 논했는데 본고에서는 얻어진 각종신호 및 정보의 처리와 의용영상처리에 관하여 기술하기로 한다. 의료라고 하는 것은 환자로부터 정보를 수집하여 이를 처리한후 결과에 따라 환자를 제어하든가 치료하는 정보행위이다. 의료에서는 이와 같은 행위를 진료, 검사라고 하지만, 공학의 입장에서 생각하면 환자로부터 정보의 수집이다. 전회까지 논한 것이 정보의 수집에 해당된다. 과거나 현재까지 의사가 눈으로, 혹은 청진기로, 또는 환자에게서 사정을 들어서 정보를 수집하고 의사의 두뇌속에서 정보를 처리하여 치료를 행한다. 치료 란 것도 공학으로 표현하면 환자 심신의 제어이므로 결국 의료란 것은 정보수집, 처리와 생체제어라는 일련의 정보공학의 한 행위에 해당한다. 이와 같은 행위가 컴퓨터의 급속한 발전으로 의료정보처리시 스템이 많이 보급되고 있으며 연구개발 또한 눈부시게 진전되고 있다. 본고에서는 많은 관심을 가지고 연구되고 있는 것들을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.627-629
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• 2023

생체 신호를 분석하여 사용자의 건강과 정신 상태를 예측하고, 관련 질병에 관해 예방하는 연구가 늘어나고 있다. 생체 신호 중 심박은 사람의 육체, 정신적인 상태를 반영하는 대표적인 신호이지만 기존의 접촉 패드를 통한 ECG나 광학 센서를 통한 PPG로 심박을 예측할 때는 구속적인 환경이 필요하여 일상적인 상황 속에 적용하기 어려웠다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문은 UBFC-RPPG 데이터셋의 동영상 프레임을 RGB 채널마다 다른 가중치를 적용하는 전처리를 하여 학습 데이터의 크기를 줄이면서 정확도를 높이고, 3D-CNN을 활용한 딥러닝으로 순간적인 영상에서도 PPG 신호를 예측할 수 있도록 1초 전처리 영상을 학습한 후, 신호를 예측하는 것을 목표로 한다. 이렇게 비접촉식으로 취득된 신호는 더 다양한 환경에서의 감정분류, 우울증 진단, 질병 감지 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.24 no.2
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• pp.90-96
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• 2023

Securing large amounts of training data in deep learning neural networks, including convolutional neural networks, is of importance for avoiding overfitting phenomenon or for the excellent performance. However, securing labeled training data in deep learning neural networks is very limited in reality. To overcome this, several augmentation methods have been proposed in the literature to generate an additional large amount of training data through transformation or manipulation of the already acquired traing data. However, unlike training data such as images and texts, it is barely to find an augmentation method in the literature that additionally generates bio-signal training data for convolutional neural network based human activity recognition. Thus, this study proposes a simple but effective augmentation method of bio-signal training data for convolutional neural network based human activity recognition. The usefulness of the proposed augmentation method is validated by showing that human activity is recognized with high accuracy by convolutional neural network trained with its augmented bio-signal training data.

• 전기의세계
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• v.33 no.7
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• pp.412-418
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• 1984

의용생체공학의 한분야인 재활공학의 많은 발전으로 상실된 인간의 사지기관의 일부는 거의 자연스런 기능을 갖는 장치로 대치할 수 있는 가능성이 높아지고 있으며, 일한 연구의 결과는 산업용 로보트의 개발에도 기여를 하고 있다. 그중에서도 핵심이 되고 있는 것이 근전도신호를 이용한 보철제어(Prosthesis Control)에 관한 연구이다. 근전도신호가 인공팔제어에 이용된 것은 1950년대 초 소련에서 처음 시도되었고 그후 유럽, 카나다 미국등에서 계속 이에 관한 연구가 성과를 나타내고 있다. 근전도 신호를 제어신호로 사용할 경우 가장 큰 문제점은 근전도신호의 저주파 잡음인데, 실제로 비례제어신호를 얻기위하여는 이 잡음이 제거되어야 한다. 그러므로 여기에서는 근전도신호 처리방법에 대한 개략적인 것을 소개하고, 잡음의 제거방법등을 검토해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2006.06a
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• pp.113-116
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• 2006

최근 무선센서네트워크 기술을 이용한 다양한 시도가 이루어지고 있으며 특히 헬스케어분에서 활발히 연구되어지고 있다. 본 연구에서는 무선센서노드를 이용하여 계측된 생체신호를 바탕으로 환자의 상태 및 진단을 위한 기초자료를 활용하기 위한 시스템을 구현하였다. 생체신호로 ECG(electrocardiogram)와 체온 파라미터를 사용하였으며 ECG신호의 QRS특성점을 축출하기 위해 Pan&Tomkins에 개발된 알고리즘을 사용하였다. 또한 효율적인 모니터링을 위해 비정상적인 ECG신호에 대한 알림기능을 구현하였으며 이러한 감시기능은 상시 모니터링을 하지 않고도 환자의 상태를 알 수 있게 하였다. 본 연구에서 구현된 이러한 시스템기술은 국내의 고령화 문제로 발생되는 의료비용을 크게 감소시킬 수 있을 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1031-1033
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• 2017

본 논문에서는 EMG(Electromyogram) 신호 기반의 재활 치료용 VR(Virtual Reality) 플랫폼을 제안한다. EMG 신호는 근육의 움직임을 확인할 수 있는 생체 신호로, EMG 신호를 활용하면 근육에 직접적인 움직임이 없어도 환자의 행동 의도를 확인할 수 있다. 본 논문에서는 EMG 신호를 이용하여 환자의 근육 움직임을 확인하며, 해당 움직임을 나타내는 VR 콘텐츠에 대한 제안과 실제 제작 콘텐츠를 소개한다. 실험 결과는 실제 근육 움직임에 대한 인식률을 확인하였다.

• 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.

• 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.

• The Magazine of the IEIE
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• v.40 no.6
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• pp.46-52
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• 2013