• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1469-1476
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• 2022

최근 심전도 (ECG) 및 광전용맥파 (PPG) 신호를 사용하여 혈압을 추정하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 실시간으로 혈압을 추정하고 모니터링 할 수 있는 모바일 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 신경망 알고리즘은 ECG 및 PPG 신호의 다양한 특징을 세밀하게 추출하도록 11개의 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. 모의실험 결과는 학습한 신경망의 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 및 PPG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 선형 회귀 모델보다 평균 제곱 오차가 적어져 더 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 모바일 시스템은 몸에 부착된 ECG 및 PPG 센서 장치로부터 블루투스 통신으로 전송된 측정 신호를 입력받고 실시간으로 학습된 모델로 수축기 및 이완기 혈압 수치를 추정하고 그래프로 표시하게 된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.705-711
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• 2013

심전도 신호의 QRS 영역은 심장의 질환을 판단하는 중요한 자료로 쓰이는데, 여러 종류의 잡음으로 인해 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 하는 헬스케어 시스템에서는 신호의 실시간 처리가 필요하다. 그리고 생체신호의 특성상 개인 간의 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 ECG 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 최소한의 연산량으로 QRS를 검출하고 환자의 특성에 맞게 부정맥을 분류할 수 있는 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 형태연산을 통한 효율적인 QRS 검출과 개인별 정상신호 분류를 위해 해쉬 함수를 적용하여 프로파일링 하였으며, 검출된 QRS 폭과 RR 간격을 이용하여 심실조기수축(PVC)을 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 기존 방법과 부정맥 분류 성능을 비교하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.77%, 정상 신호 분류에 대한 에러율은 0.65%, PVC는 각각 93.29%로 기존 방법에 비해 약 5% 우수하게 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.143-151
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• 2008

본 논문에서는 언제 어디서나 환자의 건강상태를 체크할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 front-end와 back-end로 구성되는데 front-end에는 온도, 습도, 조도 등 환경 센서 그룹과 혈압, 심전도, 맥박 등의 헬스 센서 그룹, 센싱 자료를 유무선으로 전달하는 게이트웨이, 환자를 인식하는 RFID 리더 기로 구성된다. back-end로는 측정 데이터를 전달하는 포워드, 측정 결과를 모니터링 할 수 있는 모니터 프로그램, 개인별 측정값을 저장하는 의료 정보 수집 서버로 구성된다. 구현된 센서 노드는 지그비(Zigbee) 프로토콜을 통하여 센서 네트워크를 구성하며 초소형 보드에 적합한 tinyOS가 내장되어 있다. 자료 전달을 위한 게이트웨이는 무선 리눅스 단말기로 구성되어 서버로 무선랜을 통하여 센싱된 정보를 실시간으로 전송한다. 또한 의료 정보 수집 서버는 단말기에서 얻은 데이터를 저장 관리하며 긴급 상황 발생 시 연계된 의료진에게 환자의 상태를 보고하도록 설계되었다. 실험 결과 지그비 통신 프로토콜을 이용한 센서 네트워크를 통하여 유비쿼터스 헬스 케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.921-924
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• 2007

본 논문에서는 언제 어디서나 환자의 건강상태를 체크할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 front-end와 back-end로 구성되는데 front-end에는 온도, 습도, 조도 등 환경 센서 그룹과 혈압, 심전도, 맥박 등의 헬스 센서 그룹, 센싱 자료를 유무선으로 전달하는 게이트웨이, 환자를 인식하는 RFID 리더기로 구성된다. back-end 로는 측정데이터를 전달하는 포워드, 측정 결과를 모니터링 할 수 있는 모니터 프로그램, 개인별 측정값을 저장하는 의료 정보 수집 서버로 구성된다. 구현된 센서 노드는 지그비(Zigbee) 프로토콜을 통하여 센서 네트워크를 구성하며 초소형 보드에 적합한 TinyOS가 내장되어 있다. 자료 전달을 위한 게이트웨이는 무선 리녹스 단말기로 구성되어 서버로 무선 랜을 통하여 센싱된 정보를 실시간으로 전송한다. 또한 의료 정보 수집 서버는 단말기에서 얻은 데이터를 저장 관리하며 긴급 상황 발생 시 연계된 의료진에게 환자의 상태를 보고하도록 설계되었다. 실험 결과 지그비 통신 프로토콜을 이용한 센서 네트워크를 통하여 유비쿼터스 헬스 케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.166-174
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• 2013

심전도 신호의 QRS 검출은 심장의 상태를 확인 할 수 있는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 측정할 때 발생되는 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 가장 큰 문제를 야기하는 부분이 기저선 변동 잡음인데 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라서 발생하게 된다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 대상 환자의 특징을 파악하여 정확한 QRS를 검출할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 QRS 검출을 위한 형태 연산기반의 기저선 잡음제거 기법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 적응형 윈도우를 통해 QRS를 검출하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 일반적으로 심전도 기저선 변동 잡음 제거 시 사용되는 기존 필터와의 신호의 왜곡도를 비교 평가하였다. 또한 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 R파 검출 결과를 확인하였다. 실험 결과로부터 형태 연산을 이용한 방법이 적은 연산량으로 충분한 잡음제거율을 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권4호
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• pp.195-200
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• 2016

스마트 워치, 스마트 밴드 같은 웨어러블 디바이스가 개발됨에 따라, 웨어러블 디바이스 사용자의 건강상태를 측정할 수 있는 생체신호 모니터링 기술이 각광 받고 있다[1]. 하지만 한 개의 웨어러블 디바이스에서 여러 가지 생체신호를 측정하기 위해 웨어러블 디바이스에 여러 가지 생체신호 센서를 내장하게 되면 디바이스 자체 크기와 같은 제한적인 자원 측면에서 문제가 발생한다. 또한 새로운 생체신호 센서를 추가 할 때 문제가 발생한다. 본 논문에서는 웨어러블 디바이스 사용자의 요청이 있을 때 가속도 센서, ECG 센서, PPG 센서를 Cradle형태의 모듈에서 동작시킨 후 사용한 센서에서 측정되는 생체 신호를 실시간으로 수집하여 다른 웨어러블 디바이스로 전송할 수 있는 플러그인(Plug-in) 모듈인 Bio-Cradle을 제안한다. Bio-Cradle은 다른 웨어러블 디바이스에 플러그인하면, 디바이스의 종류에 무관하게 동기화 된 다수 생체신호를 전송할 수 있다. 즉 Bio-Cradle을 사용함으로써, 다수 생체신호의 동시 측정이 가능해지고, 웨어러블 디바이스 내부에 생체신호 센서를 내장 할 필요가 없어진다.