본 연구에서는 스트레스에 대한 심리 반응 요인과 인지 스트레스원에 의해 유발된 심박변이도의 변화와의 관계를 확인하고자 하였다. 33명의 실험참여자는 지난 2주 동안 경험한 스트레스에 대하여 정신적 신체적 증상들을 스트레스 반응 척도 상에 평가하였다. 또한 실험참여자가 인지 스트레스 과제를 수행하는 동안 심전도 신호가 기록되었다. 심박변이도 지표로서, R-R간격의 표준편차(SDNN), 연속한 R-R 간격 차이 값의 평균제곱근(RMSSD)과 심박변이도의 저주파 성분(LF)과 고주파 성분(HF)의 비율이 추출되었다. 스트레스 반응은 회복기 동안의 평균에서 기저선의 평균을 뺀 차이값으로 분석에 사용되었다. 분석 결과, 스트레스 요인과 심박변이도 지표들과의 유의한 정적 상관을 보였다. 특히 스트레스에 대한 공격 반응의 증가는 모든 심박변이도 지표의 증가와 연관이 있었다. 모든 심박변이도 지표의 증가는 자율신경계가 동시에 활성화됨을 의미한다. 즉, 공격 반응의 증가는 교감 및 부교감신경계의 활성도의 증가와 관련이 있다. 또한 긴장, 우울, 피로와 좌절은 RMSSD와의 정적 상관이 있었다. RMSSD의 증가는 부교감신경계 활성의 증가를 의미하는 것으로, 긴장, 우울, 피로, 좌절의 증가와 부교감 신경의 활성도의 증가가 연관이 있었다. 이러한 자율신경의 공동 활성화는 주의 집중을 요하는 인지 스트레스원에 대한 통합된 반응으로 여겨진다.
NUI(Natural User Interface)는 사용자가 신체부위를 사용하여 인터페이스 할 수 있는 기술이다. 본 연구에서는 NUI 공간에서 체감형 게임을 시행하였다. 게임은 태권도게임으로 사용자와 컴퓨터간의 대련이며, 게임 시 사용자의 심전도 신호를 측정하였다. 사용자는 심전도데이터를 게임 시에 사용자 프로파일로 전송한다. 전송받은 심전도신호로 사용자의 심박변이도를 분류하여 분류기 실험을 시행하고 정확도를 측정하였다. 실험은 체감형 게임 시행 전과 시행 후의 상태로 나누어 실험하였으며, 분류기는 Decision Tree를 사용하였다. 실험결과 심박변이율은 게임 시행 후 정확도가 4.16% 높게 도출되었다.
본 연구는 MBTI 성격유형과 심박변이도의 관계를 조사하기 위해 시도된 연구이다. 충청남도 C 시에 소재 한 N대학교 일개 응급구조학과 재학생들을 대상으로 학교 내에서 안정상태로 측정한 심박변이도와 병원 임상실습 중 2주째와 4주째에 측정한 심박변이도를 비교분석하였다. 자료수집기간은 2013년 6월 21일부터 7월 23일까지였으며, MBTI 성격유형에 따른 안정 및 실습기간의 심박변이도의 변화에서 네 가지 성격유형별 분포도에 따른 안정 및 실습기간의 HRV에서는 nHF와 SDNN에서 유의한 차를 보였다. 전체 지표별 선호 분포도에 따른 안정 및 실습기간의 심박변이도의 변화에서 nLF는 T-F, J-P 그룹, nHF에서는 T-F, J-P 그룹, SDNN에서는 S-N, mHR에서는 J-P 그룹에서 유의한 차이가 있었다.
졸음 운전 등 운전자의 상태 변화에 따른 자동차 사고가 급증하고 있으며 이를 방지하기 위한 시스템 구축 및 운전자의 상태를 판단하는 알고리즘 개발이 요구되어 지고 있다. 본 논문에서는 모의 주행 시스템을 통한 운전자의 심박변이도, 산호 포화도 (SPO2), 체온을 측정하여 운전자의 상태를 알려 주는 실험을 수행하였다. 즉, 심박변이도 (Heart rate variability, HRV) 분석을 위해 운전자의 심전도(Electrocardiogram, ECG) 신호를 획득 한 후 심전도 P,QRS, T 파형 중 R peak 을 자동으로 검출하였고 이를 통해 구한 R-R interval을 이용하여 HRV의 주요 파라메타를 시간영역(time domain)으로 해석하여 작업 환경에 따른 운전자의 상태를 비교 분석하였다.
본 연구는 지체장애인들의 운동참여와 심박변이도(HRV), 표정정서인식력의 인과관계를 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 목적표집법(purposive sampling)을 이용하여, 장애인 볼링 및 론볼대회에 참여한 참가자와 충남지역의 생활체육 운동 프로그램에 참여하는 지체장애인 139명을 대상으로 하였다. 경기장과 클럽활동 시설에 직접 방문하여 연구목적을 구체적으로 설명을 한 후, 연구 참여에 동의한 대상자에 한해 운동량, 심박변이도(HRV), 표정정서인식력을 측정하였다. 측정된 결과는 SPSS 18.0, Amos 18.0 프로그램을 이용하여 평균 및 표준편차, 상관분석, 구조방정식모형을 분석되었고, 그 결과, 지체장애인들의 운동량은 자율신경계의 교감활성도와 부교감 활성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지체장애인들의 운동경력은 LF/HF에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 부교감 활성도에는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지체장애인의 교감활성도는 기쁨 정서인식력에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 운동량은 슬픔 정서인식력에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과가 지체장애인의 자율신경계와 표정정서인식력에 어떻게 관련성이 있는지 그 메카니즘에 대해 논의되었다.
연구의 목적은 가정에서 안정 시 인체의 생리적 활력 정보를 센서와 ICT 정보 기술을 통해 연속적으로 수집하는 시스템과 수집된 정보를 이용하여 당뇨병증 유무를 예측하는 인공신경망 기계학습 방법과 필수적인 기본 변수 값을 제시하였다. 연구 방법은 정상인(DM-) 20명과 당뇨병(DM+) 15명을 대상으로 BCG와 ECG 센서의 심박수 측정값의 상관 관계를 분석하였으며 상관 계수는 R2=0.959이다. Artificial Neural Network(ANN) 기계학습 프로그램을 이용하여 당뇨병증 예측 가능성을 확인하였고 입력 변수는 심박변이도의 시계열정보와 심박수, 심박변이도, 호흡율, 박동량 정보, 최저혈압, 최고혈압, 년령, 성별이며 ANN 기계학습 예측 정확도는 99.53%이다. 그리고 향후 ANN 기계학습 방법을 활용하여 BMI 정보를 이용한 당뇨예측 모델, 심장 기능 장애 예측 모델, 수면장애 분석 모델 등의 계속적인 연구가 필요하다.
본 연구는 심박변이도(HRV)와 인공신경망을 이용하여 강건하고 정확한 융복합 감정예측 모형인 EPNN (Emotion Prediction Neural Network)을 개발하는 것을 주요 연구목적으로 한다. 본 연구에서 제안하는 EPNN은 기존 유사연구와는 달리 은닉노드의 활성함수로서 하이퍼볼릭 탄젠트, 선형, 가우시안 함수를 융복합적으로 이용하여 모형의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서는 EPNN의 타당성을 검증하기 위하여 20명의 실험자를 대상으로 머니게임으로 감정을 유도한 후에 해당 실험자의 심박변이도 측정값을 입력자료로 사용하였다. 아울러 그들의 Valence와 Arousal을 EPNN의 출력값으로 사용하였다. 실험결과 Valence에 대한 F-Measure는 80%이고, Arousal의 경우 95%로 나타났다. 한편 EPNN의 타당성을 측정하기 위하여 기존 감정예측 연구에 사용된 경쟁모형인 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 모형과 성과를 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 EPNN이 더 우수한 감정예측 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 유비쿼터스 디지털 헬스 환경에서 사용되는 다양한 웨어러블 기기에 적용되어 사용자들의 일상생활 속에서 시시각각 변하는 감정을 정확히 예측하고 적절하게 관리하는데 적용될 수 있을 것이다.
자기보고식 설문평가와 컴퓨터 기반 심박변이도(Heart rate variability, HRV) 분석평가를 통해 원예치료가 우울증 환자의 정서개선에 미치는 효과를 알아보았다. 자기보고식 설문 평가는 정신적 스트레스, 신체적 스트레스, 불안, 우울 등 4가지 평가도구를 사용하였다. HRV 분석평가는 standard deviation of the N-N intervals(SDNN), square root of mean squared difference of successive N-N intervals(RMSSD), total power(TP), low-frequency/high-frequency ratio(LF/HF ratio)의 4개 분석지표를 이용하였다. 동일한 병원 소속 우울증 환자 30명을 대상으로 실험을 수행하였다. 이 가운데 실험군 15명을 대상으로 주 1회씩 12회 원예치료 프로그램을 실시하였고, 대조군에는 실시하지 않았다. 그 결과, 원예치료를 실시 한 실험군의 경우 자기보고식 설문평가는 물론 HRV 분석평가에서도 원예치료 후 우울 정서 개선 효과가 확인되었다. 특히 자기보고식 평가에서는 정신적 스트레스, 불안, 우울 척도에서 통계적으로도 유의한 효과가 나타났으며($p$<0.001), HRV 분석평가의 경우 TP 지표에서 통계적 유의성이 확인되었다($p$<0.05). SDNN, RMSSD, LF/HF ratio 지표 역시 눈에 띄게 호전되었으나 통계적 유의성은 없었다. 비록 HRV의 모든 분석지표들이 통계적 유의성을 나타내지는 않았지만, 이 연구를 통해 HRV 측정으로 원예치료 효과를 객관화된 수치로 제시할 수 있는 가능성을 확인하였다. 또한 주관적 평가와 객관적 평가를 도입한 본 실험 결과 원예치료가 우울증 환자의 심리적, 신체적 재활에 효과적임이 입증되었다.
의료 분야의 감성 및 심리 치료를 확장하여 이와 관련된 기술을 일반 생활에 접목하고, 또한 생체신호를 이용하여 보다 쾌적한 삶의 환경을 구축하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌전도(EEG : electroencephalogram)와 심전도(ECG : electrocardiogram)의 심박변이도(HRV : Heart Rate Variability)의 패턴을 분석하여 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 감성을 분류하고 추론하기 위한 감성추론시스템을 설계하고 구현하였다. 많은 감성 인식 연구가 얼굴이나 음성의 인식에 의하여 이루어지고 있으며, 생체신호를 이용한 추론 연구의 경우에도, 뇌전도나 심전도 등의 단일 생체신호의 분석에 의하여 이루어지고 있다. 본 논문에서는 단일 생체신호가 아닌 뇌전도와 심전도신호를 조합하여 복합적으로 분석함으로서 단일 생체신호의 분석 연구보다 추론의 정확도를 높였으며, 감성 추론을 위한 엔진으로지도 학습과 비지도학습의 RBFN(Radial Basis Function Network) 신경망을 적용하여 오류역전파 알고리즘의 지역 최소점과 수렴속도가 느린 단점을 보완하였다.
본 연구는 HRV 신호를 분석하여 비임산부와 임산부의 시기별 자율신경계 활성도를 비교하였다. W병원의 질병이 없는 임산부 99명과 비임산부 27명을 연구대상으로 하였다. 획득한 HRV 신호는 프로그램을 이용해 시간영역 분석, 주파수 영역 분석을 실시하였다. 측정된 값은 일원배치 분산 분석을 통해 임신 시기별 간의 차이를 통계 분석 하였다. 결과에서, 시간 영역 분석에서 SDNN과 RMSSD는 임신 초기와 비임신 여성의 결과값이 임신 중기, 말기와 비교했을 때 유의하게 높았다. 주파수 영역 분석에서 LF와 HF는 임신 초기와 비임신의 값이 중기, 말기에 비하여 유의하게 높았으나 VLF와 LF/HF에서는 유의한 차이가 없었다. 이는 임신이 진행될수록 비임신 상태와 임신 초기보다 중기 및 말기에 자율신경 조절 능력이 저하되고 신체적 피로도와 정신적 피로도가 증가하게 되는 것을 의미한다. 따라서 임신 기간이 길어질수록 임산부의 심신 안정을 유지하기 위해 각별한 관리가 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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