• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 대한방사선방어학회 2011년도 춘계 학술발표회 및 심포지엄
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• pp.40-41
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• 2011

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 대한방사선방어학회 2011년도 추계 학술발표회 및 심포지엄
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• pp.284-285
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• 2011

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
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• pp.118-122
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• 1997

본 연구에서는 온열환경에 따른 쾌적감을 조사하기 위하여 온열환경을 평가할 수 있는 지표로서 생리신호를 분석하였다. 생리신호로는 인체의 자율신경계에 대한 반응을 나타내는 HRV변수 및 대뇌의 각성수준을 나타내는 CNA파형의 변이도를 이용하였다. HRV스펙트럼분석을 통해 얻어진 HF/LF변수를 이용하여 주어진 환경하에서 교감 및 부교감 신경의 활동성을 조사하였고, CNA 파형에서는 경고신호가 주어진 뒤 0.5-1초 구간의 면적값을 이용하여 온열쾌적감과의 상관성이 높게 나타나지 않은 반면, HRV스펙트럼분석에서는 휴지기에 비해 발과 얼굴부위에 대한 HF/LF값이 높은 사실을 통해 교감신경에 비해 부교감신경이 지배적이라는 사실을 알 수 있었다. 이러한 결과는 바과 얼굴이 주위온도에 따른 인체의 쾌적감을 변화시키는데에 있어서 주된 부위임을 나타내며 HRV스펙트럼분석 및 CNV파형의 관찰이 온열환경에 대한 쾌적감을 평가하는데 유용한 지표로 사용될 수 있음을 말해준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1399-1402
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• 2011

본 논문에서는 조기 심실 수축과 조기 심방 수축을 검출함에 있어 정밀한 QRS 구간의 폭, 정확한 P파와 T파의 크기 및 위치를 크게 요구하지 않고, 데이터의 가공과 복잡한 알고리즘의 사용에 의해 발생하는 ECG 데이터의 변형과 손실을 최소화할 수 있으며, 또한 개인차 때문에 발생할 수 있는 오류를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 ECG 신호를 각각의 단위 파형으로 분리한 후, 정상 R-R 간격을 가지는 파형을 기준으로 기준파형을 만들어, 각 파형과 기준파형사이의 패턴 대조 및 유사도 분석을 통해 조기 심실수축과 조기심방수축을 검출할 수 있도록 하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.25-28
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• 1978

생체로 부터의 전기적인 파형의 관찰 및 기록에 있어서 파형의 포각선이 불명확하여 생체반응의 판단 또는 생체신호의 데이터처리가 곤란한 경우가 많다. 본 논문에서는 이 문제를 다상포각선검파법을 응용하여 종전에는 관측하기 어려됐던 생체신호의 포각선을 관측할 수 있음을 제시하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권6호
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• pp.43-50
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• 2011

바이오인식 기술은 패스워드나 IC 카드와 같이 분실의 우려가 없어 다양한 분야에 응용되고 있으나, 변조가 가능하며 측정방식에 따라 측정자에게 거부감을 줄 수 있다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 심전도(ECG)를 이용한 바이오인식 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나, 기존의 심전도 바이오인식기술은 심장질환을 측정하는 정형화된 심전도 리드 II 파형을 이용했기 때문에 바이오인식에는 적합하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 심전도 리드 III 파형을 이용한 새로운 바이오인식 기술을 제안한다. 측정된 심전도 리드 III 파형은 잡음을 제거하기 위해 필터링을 한 후 AAV 알고리즘을 이용하여 파형의 정점을 찾고, 그 정점을 기준으로 원신호에서 파형을 분류하였다. 추출된 파형을 4가지 타입으로 정의하고 그를 기반으로 꼭짓점 및 세부파형모양, 파형진폭 및 간격 등 총 22가지의 특징들을 추출하였다. 추출된 특징은 오류역전파 신경회로 망인식기를 통해 분류되었다. 심전도 리드 III 파형을 이용한 바이오인식을 위해 31명의 측정자와 데이터베이스에 없는 5명의 측정자, 총 36명을 대상으로 심전도 바이오인식을 실험한 결과 특이도(specificity) 100%, 민감도(sensitivity) 95.59%, 정확도(accuracy) 99.17%의 특성을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권4호
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• pp.383-391
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• 2009

음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵음구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 유성음의 안정구간에서는 단구간 내 피치의 변화가 매우 작아 피치주기에 따른 음성신호의 파형이 유사하게 나타난다. 따라서 잡음이 음성에 부가되었을 때 피치주기에 따른 인접파형의 유사도를 통해 SNR을 추정한다. 무성음에서는 잡음의 영향이 수신신호의 성도성분 추정에 영향을 미치기 때문에 잡음환경에서 추정된 성도성분과 수신신호 스펙트럼 간의 거리를 이용하여 SNR을 추정한다. 마지막으로, 음성신호의 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음 환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권3호
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• pp.148-154
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• 2005

망막에서 나오는 활동전위와 같이 복잡한 신경망을 거쳐 처리되는 전기신호를 분석하기 위해서는 기존의 단일 전극 기록법으로는 어렵다. 단일 전극을 통한 활동전위의 기록은 개개의 신경세포 특성을 알아내는 데에는 유용한 방법이나 신경세포 간의 시간적, 공간적인 관계는 알아낼 수 없다는 한계를 가지고 있으므로 이같은 한계를 극복하기 위하여 다채널 전극을 이용한 신경신호 기록방법이 최근에 개발되어 널리 이용되고 있다. 다채널전극 기록 방식인 MEA60 시스템은 세포 밖에 위치한 60개의 전극이 생체신호를 동시에 기록한다. 세포 fi에 위치한 각각의 전극이 포착한 신경 신호는 하나의 망막신경절세포 반응이라기보다는 여러 세포의 반응이 동시에 기록될 가능성이 높다. 그러므로 여러 세포의 반응이 함께 기록된 신호로부터 각각의 세포로부터 나오는 파형을 구분하는 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 다채널 전극으로 기록한 망막 신경절세포 신호로부터 MATLAB을 이용하여 활동전위 파형을 검출하고 분류하는 과정을 구현하여 보았다. 이러한 분류과정은 추후 진행되는 신호분석방법인 자극 후 시간 히스토그램(poststimulus time histogram, PSTH), 자기상관관계(autocorrelogram), 상호상관관계(cross-correlogram)를 보기 위하여 반드시 거쳐야 하는 전처리(preprocess) 과정이다. 본 연구에서는 MATLAB을 이용한 파형 구분 프로토콜을 확립하였을 뿐만 아니라 이러한 프로토콜이 신경절 세포의 활동전위 파형을 검출하는 데 유용한 방법임을 입증하였다

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.453-456
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• 2005

일반적으로 심전도는 심장계통의 질환을 판단할 때 사용된다. 이러한 심장질환의 이상 유무를 자동으로 진단하기 위해서는 QRS파형 검출을 필요로 하며, 이를 위하여 웨이블렛변환 방법이나 템플릿매칭, 룰 베이스 방법 등 여러 가지 방법들이 쓰이고 있으나, 심전도 신호가 표준화된 형태를 갖지 않는 경우는 검출 능력에 많은 한계를 갖고 있다. 본 논문은 파형의 베이스라인(baseline)을 기준으로 진폭 값에 절대치을 취하는 방법으로 파형의 R피크값을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 결과를 검증하기 위해 MIT-BIH 데이타베이스에서 제공하는 데이터와 R피크값을 본 논문의 알고리즘으로 추출된 R피크값과 비교한 결과 96.7%의 검출률을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.107-117
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• 2014

본 논문에서는 심전도 파형에서 P, R, T-wave와 같은 local maxima 신호 영역과 Q, S-wave와 같은 local minima 신호영역을 제거하여 기저선 변동 잡음을 제거하기 위한 방법을 제시한다. 이를 위해 형태연산을 개선한 morphology-pair 연산을 심전도 파형에 적용하고, 그 결과 발생되는 돌출 파형을 제거하고자 중간 값 연산을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT/BIH 데이터베이스를 이용하였으며, 실험 결과 원 신호를 왜곡 하지 않고, 기저선 변동 잡음을 효과적으로 제거함을 확인하였다.