• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.4021-4030
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• 2015

맥파는 심전도와 같이 자율신경계를 통해 생리적 반응을 측정하는 신호이지만, 손가락에 센서 하나만 부착시키면 되기 때문에 상대적으로 신호의 측정이 간편하다는 장점을 가지고 있어 u-Healthcare 분야에서의 활용이 용이하다. 따라서 본 연구의 목적은 스마트폰 카메라의 CMOS 영상 센서를 활용하여 맥파를 비침습적으로 측정하는 방법 중의 하나인 광용적맥파를 획득하고 이로부터 스트레스 여부를 판단하는 휴대형 시스템을 개발하여 u-Healthcare 분야에서의 활용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 광용적맥파를 별도의 센서에 의한 측정이 아닌 스마트폰 카메라에서 획득되는 영상 데이터를 활용하여 광용적맥파를 획득한 후 분석하였다. 또한 확보된 광용적맥파 영상신호 데이터를 이용하여 심박변이도와 스트레스 지수를 별도의 호스트 장비 없이 스마트폰만을 이용해 사용자에게 제공 하였다. 또한 부가적으로 스마트폰에 부착가능한 별도의 하드웨어 디바이스를 개발함으로써 획득된 데이터의 신뢰도 및 정확성을 향상시켰다. 실험결과를 통해 스마트폰의 카메라 영상을 활용하여 광용적맥파 신호를 통한 심박수 측정과 스트레스의 정도를 분석하기 위한 스트레스 지수 추출이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 상용화된 제품 또는 정형화된 센서가 아닌 스마트폰의 카메라를 이용하기 때문에 상용화된 외부 센서에 의한 광용적맥파 신호보다는 해상도가 떨어지는 단점이 있음에도 불구하고 결과 데이터의 신뢰도 향상을 위한 별도의 추가외부 장치 개발 및 여러 가지 최적화 알고리즘을 통해 신뢰성 있는 데이터를 확보할 수 있어 u-Healthcare 장비로써의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.191-198
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• 2020

본 연구는 ECG 신호를 이용하여 AR/VR 장치 사용 중에 발생할 수 있는 스트레스와 심장 상태에 따른 위험 예측을 위한 실시간 분석 시스템을 개발하였다. 제안 방법에는 ECG 신호의 R-R 간격을 이용한 HRV, BPM 측정법과 선행연구를 이용하여, 2차원 공간의 대치방법을 통해 실시간 진단방법을 제안하였다. 5분단 위로 ECG 데이터를 분석하고 자율신경계 진단 결과로 도출했다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.159-160
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• 2008

기존 열자 승차감은, 주행중인 철도차량에서 승객이 느끼는 진동에 대하여 쾌적함의 정도라고 정의할 수 있으며, 기존 열차 승차감 기준으로는 ISO규격, Wz 평가법, UIC규격, KS규격 등이 있다. 기존의 열차 승차감 기준은 진동, 속도, 노이즈 등 기계적 요소만을 고려하므로, 승객이 느끼는 쾌적함을 평가하기에 한계가 있으며, 특히 곡선부 승차감을 평가하지 못하는 문제점이 잇으므로, 틸팅열차의 승차감을 평가하는데 어려움이 있다. 생체 신호를 기반으로 한 열차 승차감은, 기계적 요소들이 승객에게 미치는 영향이 심박, 혈압, 체온 등의 변화로 나타나므로, 이러한 생체 파라미터를 이용하여 열차 승차감을 평가하는 것이다. 특히 틸팅열차의 곡선부운행에 따른 틸팅 정도에 따라 발생하는 승차감의 변화를 측정하는데 적합하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.2001-2004
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• 2008

모든 심전도 압축에서는 압축율과 신호왜곡간의 관계를 다루며 이는 매우 중요하다. 특별히 임상적인 의미를 가진다고 평가되는 5%의 Percent Root mean square Difference(PRD)값을 만족 시키면서 높은 압축율을 얻기 위한 연구는 필수적이다. 본 논문에서는 DCT를 사용하여 심전도 압축을 수행하였을 때, 심전도의 주요한 파라미터인 파형과 RRI(R-R Interval)가 압축율에 따라 어떻게 변화하는지를 평가하고 심전도의 두 가지 주요 파라미터를 진단정보의 왜곡 없이 압축할 수 있는 DCT계수 및 압축율을 도출해 내었다. 실험에는 MIT-BIH ECG Compression Test Database를 사용하였으며 DCT압축을 수행하였을 때 5 % 이하의 PRD를 확보하기 위해서는 81개 샘플에 대하여 평균 4.496 : 1, 최하 3.422 : 1 의 CR을 가지는 것을 확인할 수 있었으며, QRS를 올바르게 검출하는 범위에서의 78개의 샘플에 대하여 평균 CR은 17.3 : 1 최저 CR은 4.6512 : 1 로 나타났다. QRS 검출 한계에서의 RRI 시간왜곡은 평균 3.7149 $\pm$ 4.3147 ms로 나타났으며, 최대 시간왜곡은 13.0256 $\pm$ 14.2035 ms 로 조사되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.417-418
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• 2014

본 논문에서는 무선 바이오센서 기반에서 동물 생체측정 정보를 이용한 질병 예방 감시 시스템을 설계하였다. 제안 시스템은 바이오센서를 이용하여 동물의 심박, 호흡수, 운동량을 측정할 수 있는 모듈을 개발하고 생체 신호를 계측하여 신호 처리된 정보를 Zigbee 무선 통신모듈을 이용하여 원격 데이터베이스에 전송하도록 설계하였다. 모니터링 시스템에서는 수집된 생체 정보의 연속적인 변화를 통하여 가축의 이상여부를 판단하고 질병 발생여부를 조기에 발견할 수 있게 가축의 상태정보를 제공한다. 본 연구결과는 향후 축산 농가의 질병 감시를 통하여 질병의 확산을 차단할 수 있는 긴급대처시스템을 구축하는데 활용 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.323-325
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• 2018

본 논문은 몰입도와 생체신호 간의 상관관계를 분석하기 위한 데이터 수집 및 데이터 군집에 대한 연구이다. 스마트기기를 이용해 걸음 수, 심박 수, 수면깊이와 같은 생체 데이터수집과, 수집한 데이터를 토대로 사용자의 행동패턴을 분석한다. 사용자 생체 데이터를 k-means 클러스터링과 계층적 클러스터링을 혼합해 이용해 앞서 나열한 데이터와 사용자의 집중도와 연관관계분석이 최종 목표이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권3호
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• pp.151-158
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• 2003

심장혈관 신호에 있어서 단기간의 beat-to-beat 변이(variability)에 대한 여러 연구에서 선형 분석기법들이 사용되었다. 그러나 단기간 beat-to-beat 변이에 대해 선형기법 사용의 타당성에 대한 연구나 선형과 비선형 특성을 비교한 연구는 수행되지 않았다. 본 논문의 목적은 단기간 beat-to-beat 변이의 비선형성 특성을 조사함으로써 선형기법 사용의 적절함을 증명하고자 한다. 이를 위해 선형 ARMA와 비선형 신경망(NN) 모델을 사용하여 예측을 수행하였는데, 과거의 순시 심박(HR)과 평균 혈압(BP)으로부터 현재의 심박과 혈압 예측을 상호 비교하였다. 이러한 예측모델을 평가하기 위해 MIMIC 데이터베이스로부터 HR와 BP 시계열을 사용하였다. 실험결과에 의하면 신경망에 의한 비선형성은 단기간 beat-to-beat 변이를 생성하는 시스템 동특성을 나타내는데 의미있는 역할을 하지 못하였으며, 이 사실은 ARMA 선형 분석기법이 이러한 시스템 동특성을 나타내는데 적절함을 보여주고 있다

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.499-505
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• 2021

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.

• 디지털정책학회지
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• 제1권2호
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• pp.61-69
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• 2022

논문은 광용적맥파(photoplethysmography, PPG) 센서에서 획득한 생체 신호, ICT 기술 및 데이터 기반의 혈당수치 예측 모델을 개발하고 검증하는 연구이다. 혈당 예측은 기계학습의 MLP 아키텍처를 이용하였다. 기계학습 모델의 입력층은 심박수, 심박변이도, 나이, 성별, VLF, LF, HF, SDNN, RMSSD, PNN50의 10개의 입력노드와 은닉층은 5개로 구성된다. 예측모델의 결과는 MSE=0.0724, MAE=1.1022 및 RMSE=1.0285이며, 결정계수(R²)는 0.9985이다. 비채혈방식으로 디지털기기에서 수집한 생체신호 데이터와 기계학습을 활용한 혈당 예측 모델을 수립하고 검증하였다. 일상에 적용하기 위해 다양한 디지털 기기의 기계학습 데이터셋 표준화와 정확성을 높이는 연구가 이어진다면 개인의 혈당 관리에 대안적 방법이 될 수 있을 것이다.

• 디지털정책학회지
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• 제2권4호
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• pp.25-32
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• 2023

논문은 PPG 기반 센서에서 측정한 심박수(HR), 심박변이도(HRV) 데이터를 기반으로 DNN(Deep Neural Network) 혈당예측 모델을 개발하는 연구이다. 혈당 예측은 다층퍼셉트론(MLP) 신경망을 이용하였다. DNN 심층학습은 11의 독립변수가 있는 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된다. 혈당 예측모델의 학습결과는 MAE=0.3781, MSE=0.8518, 및 RMSE=0.9229이며, 결정계수(R²)는 0.9994이다. PPG기반의 디지털기기를 이용한 비채혈적 생체신호를 이용하여 혈당관리의 가능성을 확인하였다. PPG기반의 표준화된 활력신호 획득 및 해석법, 다량의 데이터기반 심층학습(Deep Learning)의 데이터셋, 정확성를 실증하는 연구가 이어진다면 개의 혈당관리에 편이성과 대안적인 방법을 제공할 수 있을 것이다.