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.
모바일 헬스케어 디바이스에서 가장 많이 사용되는 PPG 신호는 디바이스 사용자의 움직임의 영향에 따라 심박수 측정의 정확도가 떨어진다. 그 이유는 사용자의 동잡음의 주파수 대역이 PPG 신호의 주파수 대역과 겹쳐 있기 때문이다. 이러한 동잡음을 제거하기 위해 주파수 분석법, 가속도 센서 적용 등의 다양한 방법들이 연구되어 우수한 성능을 제시하였지만, 저가의 헬스케어 디바이스에 이들 필터법을 적용함에 있어 많은 연산처리 시간과 센서 가격 측면 때문에 적용하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간으로 보다 정확한 심박수를 추출하기 위해 퍼지추론 시스템과 적응노치 필터를 이용한 PPG 신호처리 기법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 기존의 방법보다 우수한 결과를 보였으며, 이 결과를 토대로 제안된 방법을 모바일 헬스케어 디바이스 설계에 적용한다면 실시간으로 보다 정확한 심박수 측정이 가능할 것이다.
최근 차량증가에 따라 교통사고가 날로 증가하고 있고, 안전운전을 위한 보조장치 개발의 필요성이 증대되고 있다. 특히 교통사고 원인중 운전자의 졸음으로 인한 사고가 30%에 달하고 있어 졸음운전 예방장치의 개발이 시급한 실정이다. 이에 본 연구에서는 졸음운전예방을 위한 효율적인 졸음경보 장치시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 HRV와 안구활동 신호를 BP(역전파알고리즘)을 이용 보다 더 정확한 측정 및 판단을 행하여 운전자에게 음성경고를 보내주는 방식이다. 제안된 방식은 기존의 연구된 피부전기활동, 영상처리를 이용한 졸음운전 감지 시스템, 심박변동신호 분석 방법보다 훨씬 효율적인 졸음경보를 할 수 있을 것으로 기대된다.
선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 HRV 파워 스펙트럼해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 단구간(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호로부터 시계열 HRV의 파워스펙트럼을 추정한다. 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 재구성하였으며, AR모델 계수는 Burg법에 의해 계산하였다. AR모델을 적용한 단구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수(LF)와 고주파수(HF)에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 동일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 동일한 모양을 나타내었다.
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.
반려 동물을 키우는 가구가 늘어나면서 원격지에서 반려동물의 상태를 파악하려는 수요가 늘어나고 있다. 우리는 웨어러블 디바이스를 반려동물에게 착용시켜서 심박신호를 원격지에서 모니터링 할 수 있는 것을 목표로 한다. 그러나 블루투스를 이용한 모니터링 방식은 근거리에서만 접속할 수 있는 단점이 있고, WiFi를 통해 받아보는 방식은 전력 소모량이 크다는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 사용자가 필요로 하지 않는 시점에는 블루투스를 이용하여 사용자의 요청을 간접적으로 받고, 사용자가 모니터링 요청을 한 경우 WiFi를 통해 센서 데이터를 보내는 방식으로 전력 소비량을 줄이는 시스템을 제안한다.
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.
산전 및 분만 중 연속적인 태아감시는 임상의에게 태아의 안녕 평가하는데 필요하다. 또한 태아의 심장박동은 임신 중 태아의 건강을 평가하는 중요한 파라미터이다. 초음파 도플러는 태아 심박을 비관혈적으로 측정할 수 있는 방법으로 매우 유용하다. 그러나 현재 임상에서 널리 쓰이고 있음에도 불구하고, 태아 심박을 검출하는데 있어서 제한적인 정보만 제공할 뿐만 아니라 검출 오류에 대한 문제가 완전히 해결되지 못하고 있다. 본 연구의 목적은 태아의 초음파 도플러 신호로부터 태아 심박을 검출하는 알고리즘을 간단한 방법으로 개선하고자 한다. 신호 주기를 검출하는데 가장 널리 쓰이는 자기상관함수의 수정된 함수를 제안하고, 신호의 주기를 찾기 위해 설정하는 데이터 분석 구간의 크기와 이동 간격을 가변하도록 하였다. 제안된 방법은 실제 산모에게서 측정된 데이터에 적용하여 태아 심박의 beat-to-beat 검출이 가능함을 확인하였으며, 태아 심전도 신호와도 비교하였다. 제안하는 방법은 간단하면서도 효과가 있으므로 실제 장비에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 주기적인 심장 박동과 호흡으로 인해 발생하는 인체의 미세한 변위를 기반으로 심폐활동을 모니터링 하는 방법을 제안하였다. 제안한 시스템은 에어쿠션과 센싱 하드웨어 및 신호처리 알고리즘으로 구성되어 있다. 에어쿠션은 피부의 표면에 센서의 부착없이 무구속적으로 심박과 호흡을 측정하는데 사용되며 에어쿠션 위에 피험자가 앉았을 때 쿠션내부에 작은 압력변화를 일으킨다. 에어쿠션 내부의 미세한 압력변화는 압력센서에 의해 전기적인 신호로 변환되고 아날로그 하드웨어에 의해 증폭되고 필터링 되어 출력된다. 압력센서에서 발생한 신호는 주파수 영역필터에 의해 심박과 호흡으로 분리되어 추출된다. 에어쿠션의 계측 성능을 평가하기 위해 기존의 계측방법인 심전도와 호흡신호를 동시에 측정 후 비교하였다. 에어쿠션을 이용한 호흡 및 심박 검출률의 평균 민감도는 각각 98.67%, 99.24% 이다. 이 결과를 통해 에어쿠션을 이용한 심폐 활동 측정 방법은 설치 과정이 간단하고 쉬우며 일상생활에서 무구속적으로 호흡 및 심박을 모니터링 하는데 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
심실 빈맥은 심실에서 비정상적인 전기자극 발생으로 인하여 심박수가 분당 $100{\sim}120$회를 초과하는 부정맥 증상을 일컫는다. 심실 빈맥이 발생하는 경우 심박출량이 감소하고, 폐에는 미처 나가지 못한 피가 고이는 경우도 발생하여 심부전증이 나타나거나 심실 세동으로 발전하여 사망에 이를 수 있는, 매우 위험한 부정맥 중의 하나이므로 심실 빈맥 검출은 매우 중요한 사안이다. 따라서 본 연구에서는 R-R 간격 정보를 이용하여 심실 빈맥 부정맥 신호를 실시간으로 검출할 수 있는 신호처리 알고리즘을 구현하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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