소아 환자가 치과 진료실에서 느끼는 불안감과 공포에 의해 발생하는 스트레스를 측정하기 위한 다양한 방법이 있다. 치료받은 환아나 보호자를 통한 설문을 이용하는 방법과 생체 반응을 측정하는 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 스트레스와 관련한 심박수를 측정하는 방법으로 가장 많이 사용하는 것은 포화도 측정기가 있으나 움직이는 소아에게는 적절하지 못한 문제가 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 최근 개발되어 소개된 손목형 심박수 측정 장치(Alpha, MIO, USA)를 포화도 측정기(MP110, MECKIS, Republic of Korea)와 비교하였으며 이를 위해 10명의 성인을 대상으로 안정시와 운동 직후의 심박수를 두 기기를 동시에 장착하여 측정된 데이터를 Wilcoxon Singed Rank test를 시행하였다(p < 0.05). 두 기기에서 측정된 데이터 간의 유의한 차이가 없었다(p < 0.05).
본 연구는 국내의 간호 인력 부족으로 인하여 발생되는 간호 업무 부하를 감소시키기 위해 PPG 신호를 이용한 휴대형 심박수 측정 장치의 설계 방법과 환자의 움직임인 동잡음에서도 신뢰성이 높은 심박수 측정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 심박수 측정방법은 생체 신호의 하모닉 특성을 기반한 적응필터로 동잡음을 제거하고 심박수를 측정하는 방법이다. 제안된 기법으로 구현된 심박수 측정기의 성능을 평가하기 위해 손가락 떨림, 손목 움직임 등의 동잡음을 발생시켜 실험하고, 일반적인 방법인 이동평균 필터의 성능과 비교 평가 하였다. 이 실험 결과에서 제안된 기법의 성능이 이동평균 필터의 성능보다 우수한 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안한 휴대형 심박수 측정기를 간호업무에 도입한다면, 간호 업무 개선과 보다 선뢰성이 높은 심박수 측정이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 ECG를 통하여 심박수를 R-R 간격을 이용한 방법으로 자동 추출하는 방법에 관하여 연구하였다. 육안으로 측정한 심박수를 기준으로, 2차 미분을 이용하여 심박수를 추출하는 방법, 자기상관함수를 이용하여 심박수를 추출하는 방법을 비교하여 고찰하였다. 실험 데이터는 MIT/BIH database를 이용하였다. 이를 바탕으로 직접 ECG 측정기를 제작하여 심박수를 자동 측정하여 보고 기존의 환자감시장치(ICU)와 비교하여 보았다.
인간의 사고 및 행동능력은 환경부하, 작업의 내용 등 외부환경에 큰 영향을 받는다. 선박운항 시, 인간-기계시스템 환경에서 항해사의 일정한 수준 이상의 판단 및 조선능력은 안전운항을 위해 매우 중요한 요소이다. 특히 협수로 항해시, 선박통항량이 많은 해역을 항해할 경우 선교에서의 작업부하가 커지고 그로 인한 피로 및 긴장에 의한 심신 기능이 저하되어, 항해사의 조선(操船)능력에 영향을 미치게 될 것이다. 그러나 선박운항 또는 입출항 시 항해사의 생리적, 심리적 스트레스를 측정하여 계량화한 연구는 미비하다. 따라서 본 연구에서는 웨어러블 심박수 측정장치를 이용하여 항해사의 심박수 변화를 측정 분석하고, 항해사의 선박 운항작업 시 발생하는 스트레스를 계량화하여 모델을 개발하기 위한 기초연구를 수행하였다.
본 논문은 심박수 측정을 위한 안면 얼굴 영상 데이터 수집 시스템을 설계한다. 본 논문의 설계 내용은 웹 카메라를 이용하여 사용자 얼굴 영상 정보들을 수집하고, 수집된 사용자 얼굴 영상 정보들을 이용하여 심박수를 측정하는 기능이다. 웹 카메라를 이용한 비접촉식 심박수 측정으로 인하여 오차가 발생할 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 심박수 측정시 얼굴 영상 데이터 분류를 통해서 오차가 발생한 경우와 정상적인 경우를 구별하여 심박수 프로그램 오차 수정에 이용할 수 있도록 하고자 한다. 오차가 발생된 경우의 자료를 이용하여 오차를 줄이기 위한 목적으로 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하고 설계한 내용에 대해서 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 내용이 정상적으로 동작됨을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 심박 측정용 기기 및 의류에 있어 배터리 충전 및 기기의 부피감으로 인한 불편함을 개선하고, 사용자 편의성을 고려하여 목적에 따른 심박 측정을 가능케 하는 심박 측정용 스마트 의류 시스템을 개발하고자 하였다. 심박 측정 기기는 2가지 타입으로 모듈화되어 개발되었으며, 탈부착을 통해 목적형 및 지속적 심박 측정이 가능하도록 구성하였다. 목적형 심박측정 기기는 NFC(Near Field Communication), 심박 센서를 내장하고 필요시에 스마트 폰 태깅을 통해 심박 측정이 가능하게 하는 의류에 부착된 타입으로 개발되었으며, 지속형 심박 측정 기기는 BLE(Bluetooth Low Energy) 통신 및 배터리를 내장하여 목적형 기기와 결합을 통해 통신 및 전원을 지원, 지속적으로 심박 측정이 가능한 시스템으로 구성되었다. 심박 측정을 위한 섬유 전극은 은사 기반의 편물 전극으로, 심박 측정에 용이하도록 대흉근 아래에 위치하도록 디자인되었으며, 목적형 심박측정 기기가 전극과 연결되도록 구성되었다. 연동되는 어플리케이션은 사용자 경험요소, 주요기능 및 사용편의성 등을 고려하여 개발되었으며, 사용성 향상을 위하여 스마트 폰 태깅을 통해 자동 동기화가 되도록 개발되었다. 본 연구에서 개발된 심박측정 스마트 의류 시스템의 심박측정 정확도를 평가하기 위하여, 10명의 20대 남성 피험자를 대상으로 2단계의 실험을 설계하고 진행하였으며, POLAR RS800을 통해 측정되는 신호를 기준 심박으로 비교·분석하였다. 그 결과, 목적형 스마트 의류 시스템의 평균 심박수는 85.37, 기준 기기 심박수는 87.03으로 96.73%의 정확도를 갖는 것으로 분석되었으며, T 값 -1.892 (p=.091)로 두 신호간의 유의한 차이는 없는 것으로 분석되었다. 지속형 스마트 의류 시스템의 평균 심박수는 86.00, 기준 기기 심박수는 86.97로 97.16%의 정확도를 보였으며, T 값 -1.089(p=0.304)로 두 시스템 간의 측정 차이는 없는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 사용자의 목적에 따라 심박측정이 가능한 모듈형 스마트 의류 시스템을 개발하고 검증한 것에 의의가 있다. 또한, 모듈화 된 심박측정 의류 시스템 개발로 불필요한 기능으로 인한 가격 상승을 줄임으로써 이원화된 상품 기획의 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 정성적, 정량적 측정을 통한 게임 감성 유희(遊戱)요소 도출을 목적으로, 공포게임의 '공포'를 '유희적 공포'라 보고 로제카이와의 놀이이론에 근거하여 분석한 후, 이를 바탕으로 공포게임내 '유희적 공포요소'를 '감각적 유희공포', '기대적 유희공포', '제한적 유희공포', '수행적 유희공포'의 4가지로 분류했다. 연구자는 플레이어의 반응을 통해 이를 검증하기 위해 실증적 실험을 수행하였는데, 실험은 공포게임을 플레이 하는 동안 심박계를 통해서 각 실험자들의 심박을 측정하고 이를 촬영한 비디오 데이타를 분석하여 유희적 공포요소가 심리적, 생리적인 영향을 줄 것이라 예측된 지점을 공포지점(fear point)이라 명명하였으며, 이 지점에서 측정된 심박이 평상시 평균심박 및 실험 중 평균심박과 통계적으로 유의한 차가 있는지 알아보고 설문을 통한 플레이어의 주관적 데이타를 첨부하여 심박수와의 통계적인 상관관계를 알아보았다. 연구 결과, 공포지점에서 실험자들의 심박이 평상시 심박 및 실험중 평균심박 보다 통계적으로 유의미하게 상승됨을 증명했으며, 주관적 데이터와도 상관관계가 높음을 보여주었다. 본 연구는 게임 내 유희적 요소로서의 공포요소를 이론적인 방법과 실증적인 방법을 통해 검증하고 앞으로의 게임 제작 및 기획에 도움이 되는 기준을 제시할 수 있었다.
딥러닝의 발전은 의료 분야에서도 다양한 응용을 가능하게 하고 있으며 이러한 애플리케이션 중에 심박수 측정은 개인의 건강을 관리하기 위한 필수적인 아이템이라 할 수 있다. 광혈류 측정을 이용한 기존 방법의 경우 스마트워치 같은 장비의 착용이 필수적이다. 그러나 최근 딥러닝 기술의 발전은 비침습식으로 원격에서 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 심박수를 높은 성능으로 측정가능하게 한다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 경량화된 심박수 추정 방법론을 제안한다. 이 방법론은 2D 컨볼루션에 기반한 특화된 2채널 네트워크 구조를 사용하여, 혈류와 근육 수축으로 인한 얼굴의 미세한 움직임과 색상 변화를 고려한다. 제안하는 네트워크 구조는 이미지 특성을 분석하는 인코더와 혈류량 파동을 예측하는 회귀 레이어로 구성되어있다. 이러한 복합적인 특성을 동시에 분석함으로써, 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 환경에서도 심박수를 정확하게 추정할 수 있다. 이 연구의 접근 방식은 침습적인 기술 없이도 심박수를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 새로운 경로를 제공할 것으로 예상한다.
본 논문은 모바일 환경에서의 BCG기반 심박 수 측정을 위한 향상된 심박 신호 추출 방법을 제안한다. 우선, 모바일 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴을 촬영한 비디오로부터 얼굴 특징과 배경 특징을 동시에 추적함으로써 손 떨림에 의한 영향을 제거한 머리 움직임 신호를 추출한다. 그리고 머리 움직임 신호로부터 심박 신호를 정확하게 분리해내기 위해 신호의 주기성을 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 모바일 얼굴 비디오로부터 강건하게 심박 신호를 추출할 수 있으며, 기존 방법에 비해 보다 정확하게 심박 수 측정(측정 오차가 3-4 bpm 감소)을 할 수 있다.
위치정보 표시 및 심박수를 이용한 운동강도 표시 앱을 개발하는 주요 목적은 개인의 건강 상태를 관리하고 개선하기 위함이다. 건강관리의 가장 기본적인 수단은 운동이다. 운동 중에서도 유산소 운동은 체력을 증가시키고 몸무게도 줄일 수 있는 등 가장 효과적인 운동이면서도, 누구나 큰 준비 없이 마음만 먹으면 할 수 있는 가장 기본적인 운동이라고 생각했다. 유산소 운동을 할 때 위치정보를 표시하고 심박수를 측정하여 운동강도를 표시해준다면 운동에 큰 도움이 될 것으로 생각했다. 위치정보 표시 및 심박수 센서를 이용한 운동강도 표시 앱으로 심박수, 이동 거리 등을 추적하고 기록하며, 이를 통해 심박수 상태를 확인하고 운동강도를 조절함으로써 효과적으로 운동할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 reCaptcha를 이용하여 사람과 악성봇을 구별 가능하게 하여 보안성을 높였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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