최근에 헬스케어와 관련된 다양한 분야에서 생체신호 중 하나인 심박신호가 사용되고 있다. 기존에 제안된 심박신호 검출 방법으로는 접촉식 방법이 대부분이었지만, 피사체가 장치를 접촉하고 있어야 한다는 불편함의 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 최근 비접촉식 방법에 의한 검출 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지정맥 인식을 위해 설계된 손가락 영상 촬영 장치를 이용해 심박 유사 신호를 얻어내는 방법을 제안한다. 검출된 심박 유사 신호는 지정맥의 위조 여부 판단과 심박 신호를 통한 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 제안하는 방법은 적외선을 이용한 지정맥 영상의 시간 도메인상의 밝기 값의 변화로부터 신호를 검출하고 영상처리 기반 알고리즘을 이용해 주파수 도메인으로 변환하였다. 변환 후, 대역 통과 필터링을 통해 심박신호와 관련이 없는 노이즈를 제거하였다. 신호의 정확성을 판단하기 위해 지정맥 획득 장치와 식품의약품안전처로부터 승인을 받은 접촉식 PPG 센서를 이용해 동시에 취득된 두 신호의 상관관계를 분석하였다. 결과적으로, 지정맥 영상을 통해 비접촉식으로 검출된 심박신호가 실제 심박신호의 파형과 일치함을 확인하는 것이 가능했다.
본 논문에서는 무선통신기기에서 필수적으로 사용되는 안테나의 근접 전자기장 변화에 의한 반사계수의 변화를 토대로 하여 사람의 심박신호를 검출한다. 반사되는 신호를 검출하기 위하여 20 dB의 directional coupler를 사용하여 송신신호에 영향을 주지 않고 안테나의 반사계수를 검출하는 회로를 사용하였다. 사람의 심박에 의한 다이폴 안테나의 반사계수는 약 0.07 dB 가량 변하게 되어 검출하기 어려우므로, 민감도를 향상시키는 방법을 적용하여 심박신호를 깨끗하게 잡아내었다. Discrete한 소자의 사용으로 오차가 발생하는 것을 감안하여 안테나의 위치를 움직여 최적 지점에서 더 좋은 심박신호의 결과를 나타내는 것을 확인하였고, 일반적인 통신신호에서도 가능한지 확인하기 위하여 4 MHz 대역의 FM신호를 사용하여 잘 동작하는 것을 검증하였다.
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.
본 연구는 수면 중 무구속적 방식으로 에어 베개에 부착한 PPG 센서에서 호흡 및 심박을 검출하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 사용된 반사형 PPG 센서는 광원이 피부로 투과되어 혈관의 이완 및 수축 정도를 측정할 수 있다. 반사형 PPG 센서로부터 하드웨어 모듈을 통과한 생체 신호는 AD 변환되어 PC로 전송된다 PPG에서 검출된 분당 심박 수는 전송된 신호의 밸리점간의 시간 간격을 이용하여 추출하며 호흡 신호는 밸리점의 크기를 연결하여 추출하였다. 검출된 호흡 신호와 기준 호흡 신호간의 상관성을 확인하기 위해 기준신호로 호흡과 심박을 동시에 측정하여 그 결과를 분석하였다. PPG 센서로부터 획득한 심박 및 호흡 신호는 기준신호들과 높은 상관성을 가지며 호흡시 발생하는 움직임과 호흡 속도에 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 인체의 심박 신호를 측정하여 검사자의 심장 상태를 체크할 수 있는 심박신호 측정 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 심박 측정 단말기, 게이트웨이, 자료 수집 및 처리를 위한 서버로 구성된다. 구현된 단말기는 지그비 프로토콜을 통하여 센서네트워크를 구성한다. 서버는 센서 노드에서 측정된 데이터를 2차 미분을 수행하여 원하는 심박 신호를 획득하며, 이를 데이터베이스에 저장, 관리한다. 이 시스템을 통하여 무구속, 무자각으로 심박신호를 측정하여 피검자의 심장 상태를 파악할 수 있게 되었다. 실험결과 지그비통신 프로토콜을 이용한 센서 네트워크를 통하여 유비쿼터스 헬스케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 비접촉 방식으로 심박과 호흡을 측정하기 위해 2.4GHz 대역에서 동작하는 도플러 레이더 센서와 베이스밴드 모듈로 구성된 도플러 레이더 시스템을 설계하고 그 성능을 평가하였다. 설계된 도플러 레이더 시스템은 심폐활동에 의한 흉부 표면의 움직임에 의해 반사되는 레이더의 위상변화를 이용하여 심폐 활동을 측정한다. 도플러 레이더 센서의 출력은 베이스 밴드 모듈의 전처리 필터부, 증폭부, 오프셋 조정부를 통과하여 호흡과 심박 신호로 분리된다. 분리된 생체신호는 기존의 생체신호와 상관성을 확인하기 위해 기준신호로 호흡과 심전도를 동시에 측정하여 그 결과를 비교 및 분석하였다. 설계된 도플러 레이더 시스템에서 분리된 호흡 및 심박 신호는 측정 대상의 움직임이 없는 상태에서는 높은 검출률을 보였으며, 도플러 레이더에서 심박과 호흡 신호를 검출한 결과 거리, 호흡과 심박의 변이량, 호흡과 심박대역에 따라 검출률이 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 SOM을 이용하여 비행슈팅게임을 하는 게이머의 긴장과 이완상태를 학습한다. 학습된 SOM을 이용해 게이머의 새로운 심박데이터가 입력되었을 때 긴장과 이완 상태에서 플레이하는 게이머의 인식을 제안한다. 게이머들은 비행슈팅게임을 플레이하면서 게임 환경들의 패턴들에 익숙해진다. 게이머들은 반복하면서 지루해지면서 자연스럽게 긴장감도 떨어지게 된다. 만약 긴장이완 정도를 알 수 있다면 게이머의 상태에 맞게 게임환경을 조절하여 긴장감을 유지할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 비행슈팅게임을 하는 게이머의 심박신호를 이용하여 게이머의 긴장이완상태를 신경망 SOM으로 분류한다. SOM은 주어진 입력패턴에 정확한 답을 정해주지 않고 자기 스스로 학습하여 해답을 찾는 신경망중의 하나이다. 따라서 게이머의 심박신호는 SOM 학습을 통해 게이머의 긴장과 이완상태들을 군집화 할 수 있다. 비행슈팅게임을 20회 반복 플레이하여 SOM으로 게이머의 심박신호를 입력해 본 결과 긴장이완상태를 인식 할 수 있었다.
광용적맥파는 심박과 동맥 혈액의 산소포화도 등을 측정하기 위하여 널리 사용된다. 본 논문에서는 요골동맥에서 780nm와 940nm 적외선 LED를 사용하여 PPG 신호를 측정할 수 있는 모니터링 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 여러 상황에서 특성이 서로 다른 8종의 LED와 2종의 광전 센서를 조합하여 요골동맥에서 광전용적맥파를 측정하였다. 요골동맥에서 측정된 파형들은 반전되어서 기록된다. 이렇게 반전된 파형은 수축기의 신호는 감소시키고, 확장기의 신호는 증가시킨다. 시스템을 통하여 투과형 방식과 반사형 방식에서 각각의 신호 검출이 적합한 환경과 최적의 센서 조합을 파악하여 모니터링 시스템을 구현하고, 각 조합별 그 결과 피검자의 요골동맥에서 안정적으로 사용할 수 있는 심박신호 측정 시스템을 개발하였다.
부정맥 심전도 신호는 전도장애 및 발생부위에 따라 특정 부위에서 비정상 모양을 띄는 특이심박을 포함하고 있다. 특이심박은 부정맥 등 다양한 질환을 진단 및 분류하는데 있어 유용하기 때문에 부정맥 심전도 신호에서 특이심박의 검출은 매우 중요하다. R-peak점에서의 전위, 첨도 및 R-R 간격은 심전도 신호가 R파에서 가지는 특성이다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 특이심박 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특이심박이 확실할수록 특성값이 평균에서 크게 벗어난다는 점을 기반으로 평균과 표준편차를 이용하여 순차적으로 특이심박을 검출한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 중 R파 왜곡을 가지는 15개의 심전도 신호에 대해 기존의 고정된 문턱값을 사용한 검출 방법과 제안한 방법을 적용하여 특이심박을 검출하여 비교하였다. 실험을 통해 민감도를 약 50~70%에서 제안한 방법을 통해 97%로 크게 상향할 수 있었다.
UWB(Ultra-wideband)는 송신 안테나에서 UWB 대역을 송신한 신호를 수신 안테나를 통해 받은 신호를 가지고 목표물을 판단하는 고해상도 근거리 초광대역 레이더로 비접촉으로 사람의 호흡 및 심박을 감지할 수 있고, 환경에 영향을 받지 않아 최근 활용도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 UWB 레이더 신호를 이용하여 사람의 호흡과 심박수를 감지하는 알고리즘을 구현한다. 인체에서부터 반사되어 들어온 레이더 신호를 메디안 필터, 칼만 필터, 밴드 패스필터 등을 이용하여 처리한다. 또한 호흡수와 심박수를 추출하기 위하여 CZT를 이용한다. 비교하는 심박 데이터로는 ECG(Electrocardiogram)를 사용하였으며, 약 98% 이상 일치함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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