최근에는 의료 빅데이터 분야에서 의료기기, 의료전문가로부터 생성 또는 감지되는 사운드 생체신호(심장박동, 호흡, 맥박, 진맥) 데이터의 특징을 디지털 데이터로 추출하여 패턴 데이터로 변환한 후, 이를 빅데이터 분석 플랫폼 기반으로 분석하여 진료, 처방, 예방 등에 유용한 정보를 생성하는 모델 구축 연구가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 사운드 생체신호 특징을 디지털 데이터로 추출하여 (주)리아컴즈 NeoQubit 빅데이터 플렛폼을 기반으로 패턴 데이터를 분석하고 예측할 수 있는 모델을 제시한다.
다양한 종류의 생체 신호들을 모니터링하는 연구들이 활발히 진행되면서 이제는 병원이나 전문기관뿐만 아니라 일상 생활 속 에서 사람들이 스마트폰을 이용하여 특별한 제약 없이 편리하게 측정 가능하다. 이러한 스마트폰의 특성을 살리고 그 중 카메라 PPG (Photo-plethysmography) 모듈을 통해 얻은 생체 신호 정보를 분석하여 사용자에게 분석된 정보를 보여줄 수 있다. 또한 얻은 생체 신호로 심박수를 구하고 얻어진 심박수 정보를 활용하여 이를 사용자에게 Hologram으로 보여주는 것을 목표로 한다.
본 논문에서는 안드로이드 기반의 모바일 플랫폼을 이용한 통합형 유헬스케어 시스템 설계하여 개인의 건강관리 서비스를 위한 시스템을 제안하였다. 통합형 생체 계측 시스템은 심전도, 산소포화도, 혈압, 호흡, 체온 등 모듈을 통하여 생체 신호를 계측하고 신호처리된 생체 정보를 무선 통신모듈을 이용하여 안드로이드 기반의 모바일 플랫폼 게이트웨이로 전송한다. 전송된 생체 데이터는 모바일 시스템에서 건강상태를 감시하거나 유헬스케어 서버로 전송하도로 설계하였다. 생체신호 감시 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며 보호자의 이동성을 보장할 수 있는 장점을 보였다. 이와 같은 시스템은 개인 건강관리 및 응급환자 감시 시스템을 위한 유헬스케어 시스템 발전에 도움이 되리라 본다.
본 논문에서는 의료기기 구현시 생체신호처리 과정에서 부가되는 전력선 잡음을 제거하기 위한 필터를 구현한다. 요즘 구현된 필터는 저주파 생체신호의 왜곡을 최소화하며, 전원 주파수의 고조파 성분만을 제거하는 특성을 가지며, 실시간 처리를 위하여 연산량을 최소화하도록 하였다.
생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.
생체데이터란 인간개체로부터 얻을 수 있는 고유의 생체신호를 통틀어 일컫는 것이다. 본 연구에서는 생체데이터를 위한 팩터 분석 모델에 텐서 개념을 적용하여, 2차 텐서로 표현된 데이터를 위한 생성모델을 제안한다. 이 모델을 바탕으로 데이터로부터 분류에 핵심이 되는 정보를 안정적으로 추출하여 유사도 함수를 만들고 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 벡터형태의 데이터에 대한 생성 모델을 사용한 경우보다 우수한 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 연구는 중환자실, 응급실, 수술실등 병실내에서 환자를 구속하지 않고. 무선으로 환자의 활력징후 신호등을 관찰할 수 있는 생체신호 무선 전송장치를 설계 제작하는데 목적을 두었다. 본 무선 환자감시장치는 활력징후 신호 수집기, 무선 송수신 장치 및 활력징후 관찰기로 구성된다. 활력징후 신호 수집부는 생체신호를 증폭하기 위한 아날로그신호 증폭기와 디지털데이터 변환을 위한 단일 칩 마이크로 컨트롤러로 구성된다. 전송신호의 품질을 확보하고 신호처리 및 구성이 간단하여 저 비용으로 구성할 수 있는 주파수편이변조(FSK) 방법을 사용하였고 디지털신호는 UHF 대역의 미약 무선주파수에 의하여 송수신되었다. 활력징후 신호 관찰기는 무선 수신기에 의해 디지털 데이터를 복조하고 활력징후 신호를 상시 모니터링하기 위한 액정모니터(LCD) 및 신호를 기록하기 위한 감열기록장치(thermal Printer)로 설계 제작되었다.
본 논문은 몰입도와 생체신호 간의 상관관계를 분석하기 위한 데이터 수집 및 데이터 군집에 대한 연구이다. 스마트기기를 이용해 걸음 수, 심박 수, 수면깊이와 같은 생체 데이터수집과, 수집한 데이터를 토대로 사용자의 행동패턴을 분석한다. 사용자 생체 데이터를 k-means 클러스터링과 계층적 클러스터링을 혼합해 이용해 앞서 나열한 데이터와 사용자의 집중도와 연관관계분석이 최종 목표이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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