유비쿼터스 헬스케어는 생체신호 측정기술과 생체신호 측정기의 소형화 경량화로 인해 의료분야의 획기적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 그러나 생체신호 측정 기술의 발전에 비해서 대부분의 생체신호 데이터는 각 시스템 고유의 데이터 포맷을 사용하기 때문에 사용범위가 제한되고 데이터 공유 및 호환에 어려움이 있어 구조적이며 시스템 독립적인 XML을 사용하여 생체신호 데이터를 표현하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 XML 기반의 HL7 Annotated ECG(HL7 aECG) 표준을 이용해서 생체신호 데이터를 표현하고 저장하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 ECG, 심음의 두채널 파형 정보를 포함한 바이너리 포맷을 HL7 aECG 문서로 표현하며, HL7 aECG 문서의 특성을 고려하여 비분할 저장 방식을 사용하고 효율적인 검색을 위해 메타데이터를 추출하여 관계형 테이블에 저장하는 분할 저장 방식을 병행하여 사용한다. 또한 저장된 메타데이터를 효율적으로 검색 및 관리하는 메타데이터 시스템을 설계하며 설계된 구조는 향후 다른 시스템과 연계의 가능성을 제공한다.
최근 코로나19 바이러스로 인하여 언컨텍트 서비스가 본격적으로 활성화됨에 따라 비대면 접촉 원격 의료 서비스를 제공하기 위한 시스템 개발의 필요성이 증가하게 되었다. 본 연구에서는 원격진료를 지원하기 위한 스마트 헬스케어 시스템인 Rm_She(Remote Medical Smart Healthcare System)을 제안한다. Rm_She는 IoT를 기반으로 생체신호를 감지하는 다양한 헬스케어 제품을 하나의 애플리케이션으로 연결하여 여러 가지의 생체신호 정보를 수집 및 관리할 수 있다. 스마트 폰에 실행되는 헬스체크 앱(HC_app)을 이용하여 여러 종류의 생체신호 측정 장치와 무선랜으로 연결하고, 생체신호 값을 HC_app에서 전송 받아, 사용자에게 측정된 생체신호를 출력하고, 해당 정보를 헬스케어관리서버로 전송한다. 헬스케어 서버에서는 측정값을 전송 받아 데이터베이스에 저장하고, 저장된 측정값은 의료진들이 원격에서 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 웹서비스로 제공한다.
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.
최근 건강 관리에 대한 관심이 증가하면서 착용형 생체 신호 센서, 재택형 무구속계측 센서에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 측정 기술의 발전과 달리 측정결과를 제공하는 단계에서는 심장 박동수, 체온 등의 값을 단일된 임계치 기반으로 판단하며, 분석된 결과가 사용자에게 어떤 의미를 주는지에 대한 해석은 제공하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용하기 편한 돌 형태의 휴대형 생체신호 측정센서를 기반으로 사용자 별로 적합한 생체신호 해석 방법을 제안한다. 개인화된 생체 신호 해석을 위해 1 주일간 사용자의 시간대별 데이터를 획득하고 사용자 별 특성에 따라 모델링을 한 후, 모델에 기반하여 사용자에게 맞는 생체 신호 범위를 정하고 이를 판단하는 근거로 활용한다, 센서는 기존의 착용형 생체 신호 센서 및 이를 이용한 응용에 폭넓게 사용될 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.
전 세계적으로 통신발달, 수명연장 등의 이유로 1인 가구가 급증하고 있으며 그에 따라 고독사 등의 문제점이 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하고 사생활 침해가 없이 혼자서도 건강한 삶을 유지할 수 있도록 본 논문은 IR-레이더 및 레이저 변위센서를 이용하여 원거리 비접촉 생체신호 측정이 가능한 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 원거리에서 비접촉으로 생체신호를 측정하는 방법으로, 실내 위치추적을 위한 IR 레이더 시스템과 비접촉 생체신호 측정을 위한 변위센서, 그리고 센서를 목표지점으로 이동하는 구동부로 구성되며 기존의 1m에 불과하던 생체신호 측정거리를 8m이상으로 늘릴 수 있는 시스템이다. 제안된 시스템을 실험을 통하여 타당성을 검증한 결과 정상적으로 측정이 가능하였다.
본 논문은 사용자의 행동을 실시간 인지하여 그 행동과 연동하여 생체 신호를 측정 할 수 있는 착용형 단말 소프트웨어 구조를 제안한다. 착용형 단말은 사용자가 일상생활 동안 항상 착용하고 있기 때문에 이러한 장치를 통하여 생체 신호를 측정하는 것은 사용자 행동과 관련된 건강 정보를 얻을 수 있게 해준다. 이 중 산소포화도와 심박수는 사용자가 운동을 하거나 수면을 취하는 동안 변화를 측정하면 호흡기 상태를 진단하는데 사용할 수 있다. 그러나 이런 생체 신호를 생활 중에 측정하는데 있어서 기존의 방법과 같이 연속적으로 측정하는 것은 움직임으로 인한 신호 왜곡 때문에 정확성을 떨어뜨리게 된다. 또 왜곡을 고치기 위해서 복잡한 알고리즘을 적용하는 것도 착용형 단말의 한정적인 자원을 고려하면 적절하지 않다. 따라서 본 논문에서는 연산이 간단한 필터와 가속도 센서를 이용하여 사용자 행동을 먼저 판단하고 그에 연동하여 정확한 생체신호를 측정할 수 있는 착용형 단말 소프트웨어 구조를 제안한다.
최근 센싱 인터페이스의 소형화 및 경량화, 휴대형 컴퓨팅 자원의 성능 증가, 근거리 무선 통신 기술의 발전과 함께 휴대할 수 있는 생체신호 측정 인터페이스의 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 기존의 생체신호 측정 장치는 다채널 센싱, 무선 통신을 지원하는 방법의 개발에 초점이 맞추어져 있었다. 본 논문에서는 미래형 홈 환경에서 일상적으로 사용자의 생체신호를 획득하기에 용이한 돌 형태의 휴대형 생체신호 측정 인터페이스를 제안하고 경험적인 평가 방법으로 분석한다. 제안한 돌 센싱 인터페이스는 센싱하는 동안 사용자에게 심미감과 편안함을 주는 동시에 센싱의 안정성 및 신뢰성을 보장하여 실용적으로 사용할 수 있도록 한다. 심미감과 센싱 편안함을 만족하기 위해 사용자 중심의 디자인 기법을 적용하여 반복적으로 사용성 테스트를 진행하고 구조를 구체화 하였다. 또한, 안정적으로 센싱을 하기 위해 실험을 통해 움직임과 잡음에 최소한의 영향을 받는 센싱 위치를 선정하고 이를 센싱 인터페이스에 적용하였다. 향후 제안된 생체신호 측정 인터페이스는 미래형 홈 환경에서 다양한 건강관리 모니터링 시스템에 유용하게 사용될 수 있다.
일상생활에서 활용 가능한 다양한 종류의 생체 신호 획득 및 분석 방법이 연구되고 있다. 기존의 생체 신호 분석 방법은 표준화된 임계치를 사용하여 해석한 결과를 제공하며 신호 측정 당시의 상황이 고려되지 않아 잡음 혹은 외부 환경의 영향을 받기 쉬운 단점이 있다. 본 논문에서는 생체 신호뿐만 아니라 기타 정황정보를 기반으로 하여 개인화된 신호를 분석하기 위한 모델(Personalized Decision Making method, PDM)을 제안한다. 개인화된 신호 해석 모델은 사용자의 맥락 정보, 사용자의 맥락 정보, 사용자의 나이, 성별, 현재의 몸 및 정신 상태, 음식 및 카페인의 섭취 여부, 측정 시간 및 측정 요일 등을 기반으로 각 맥락 간의 연관 관계를 나타내고, 이상적인 사용자의 생체 신호 예측치를 베이즈 정리를 기반으로 획득한다. 개인화된 해석 모델(ACM)을 통해 표준 임계치를 적용한 해석에 비해 인식의 정확도를 높일 수 있으며, 다양한 측정시의 조건을 알면 현재 사용자의 건강상태를 개인화된 분석과 유사한 정확도로 예측이 가능하다. 제안한 방법은 현재 관측된 관측치의 분포를 모르더라도, 현재 사용자의 상태를 맥락정보를 기반으로 하여 예측할 수 있으므로, 일반적인 데이터 모델을 기반으로 개개인에 맞는 얼굴 표정을 인식하는 연구 등에 활용이 가능하다.
본 연구는 한방에서 사용되는 설문데이터와 생체신호데이터를 활용한 분석을 통하여 설문데이터와 생체신호 간의 연관성을 탐색하여 고객 개개인마다 적합한 고객 맞춤형 한방 생체신호 측정을 가능케 하는데 목적이 있다. 먼저, 기 개발된 설문을 통해 수집된 설문데이터를 분석하여 변증을 판단할 수 있는 설문 문항만을 선발하여 최적화하였고, 이렇게 최적화된 설문데이터를 데이터마이닝 기법을 이용하여 변증이 있는 그룹과 없는 그룹으로 구분하였다. 각 그룹에 속한 고객들의 위전도 측정데이터를 수집 분석하여 설문과 생체신호 간 연관성을 분석하였고, 아울러 변증과의 연관성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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