본 논문은 0-5 볼트의 범위에서 실시간 아날로그 ECG 신호를 생성하는 FPGA 하드웨어 기반 ECG 시뮬레이터를 설계하고 기능 및 특성을 기술하였다. 시뮬레이터에 의해 생성된 ECG 신호는 실험실 실험, 의료 기기 교정 및 연구에 사용되거나 다양하게 응용할 수 있다. 시뮬레이터의 ECG 신호는 신호 데이터를 생성하기 위하여 기존의 24bit 양자화로 획득한 후 실 데이터로 사용할 때에는 1kHz의 샘플링과 8비트로 분해, 양자화 되었다. 제안 시뮬레이터는 xilix Spartan-3를 이용하여 구현하였으며 PC와 설계 FPGA 시뮬레이터 간에 RS-232를 통하여 데이터를 전송할 수 있도록 하였다. 전송된 데이터는 메모리에 저장하고 저장된 데이터는 DAC(0808) 통하여 아날로그 ECG 신호로 출력되게 하였다. 또한 두 개의 버튼 수위를 통하여 심박수(HR)를 UP-DOWN할 수 있도록 하였다. 설계된 시스템의 평가를 위하여 기존의 심전도 입력을 사용하여 출력신호와 QRS파형의 획득을 위한 미분회로 통과 결과를 평가한 결과 적합한 결과를 얻을 수 있었다.
최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트(ECG)와 손목착용형 산소포화도($SpO_2$) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소포화도, 그리고 심장박동수 신호는 센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV(Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음 상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.
졸음운전은 교통사고 발생률을 높이고 사망사고로 이어지기 때문에 많은 사회적 관심이 필요하다. 졸음운전으로 인한 사고 건수는 매년 증가하고 있다. 따라서 전 세계적으로 이 문제를 해결하기 위해 다양한 생체신호 측정을 위한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중에 비접촉 방식의 생체신호 분석에 중점을 두고 있다. 주행중인 차량에서는 엔진, 타이어, 차체 진동 등 다양한 노이즈가 발생한다. 압전센서로 주행중인 차량에서 운전자의 심박수와 호흡수를 측정하기 위해 차량 진동을 완충할 수 있는 센서 플레이트를 설계했고 차량에서 발생하는 노이즈를 줄일 수 있었다. 또한 압전센서의 신호 기반 CNN-LSTM 앙상블 학습 기법으로 모델을 추출하여 운전자가 수면중인지 아닌지 분류하는 시스템을 개발했다. 수면 상태를 학습시키기 위해 30초마다 피험자의 생체 신호를 획득하였고, 797개의 데이터를 비교 분석하였다.
본 연구에서는 40% 농도의 산소 공급이 난이도에 따른 덧셈과제 수행 능력, 혈중 산소 포화도, 심박동율의 변화에 어떠한 영향을 미치는지 관찰하였다. 10명의 남자와 10명의 여자 대학생이 두 가지 농도의 산소 (21%, 40%)를 흡입하면서 세 가지 난이도의 덧셈연산을 수행하였다. Rest1 (3분), Task1 (1분, 한 자리 수 덧셈), Task2 (1분, 두 자리 수 덧셈), Task3 (1분, 세 자리 수 덧셈), Rest2 (4분)의 순서로 실험이 진행되었고, 모든 구간에서 혈중 산소 포화도와 심박동율이 측정되었다. 21%에 비해 40% 농도의 산소를 공급했을 때 평균 정답률이 증가하였고, 난이도가 증가할수록 정답율의 차이가 더컸다. 21%에 비해 40%의 산소가 주어질 때 모든 구간에서 혈중 산소 포화도는 증가하였고, 심박동율은 감소하였다. 결론적으로 고농도 산소 공급이 혈중 산소 포화도를 증가시켜 인지 처리에 따른 뇌 활성화를 촉진시킬 수 있고 이로 인해 연산 수행 능력이 증가되었다는 사실을 도출 할 수 있다. 특히 난이도가 증가할수록, 즉 인지 처리의 요구가 커질수록 고농도 산소의 효과가 더 명확히 나타난다는 사실을 도출할 수 있다.
여러 연구자들이 정서특정적 자율신경계 활동을 밝히기 위하여 행복, 슬픔, 분노, 공포 및 혐오를 포함한 기본 정서들을 사용하여왔지만, Ekman 등(1983)의 기본정서들 중 놀람 정서에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구의 목적은 ECG와 PPG를 이용하여 놀람 자극에 대한 심혈관 반응을 밝히는 것이다. 76명의 대학생에게 놀람자극을 제시하기 전과 후에 ECG와 PPG를 기록하였으며, ECG와 PPG 신호로부터 심박률(HR), R-R 간격의 표준편차(SD-RR), 연속된 R-R 간격 차이의 제곱평균제곱근(RMSSD-RR), 호흡성 부정맥(RSA), 손가락 혈류량 파형의 진폭(FBVPA), 손가락 맥파 전달시간(FPTT)을 산출하였다. HR과 SD-RR, RMSSD-RR은 놀람자극 제시 전에 비하여 놀람자극이 제시된 후에 유의하게 증가하였으며, FBVPA는 유의하게 감소하였고, FPTT는 유의하게 짧아졌다. 놀람 자극은 말초혈관을 수축시키고, 심박률을 증가시키는 교감신경계 반응특성을 가지는 것으로 볼 수 있으며, 심박률 변산성을 증가시키는 부교감신경계도 동시에 활성화될 가능성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 정서이론의 발전과, 인간정서를 탐지하는 컴퓨터 시스템의 기초를 확립하는데 기여하는 바가 있을 것이다.
자기공명영상 촬영시 발생되는 소음은 100 dB정도의 큰 소리로 인체에 심리적 생리적으로 많은 영향을 미친다. 따라서 본 연구는 자기공명영상 소음에 따른 성인 남녀의 심박동변이률 신호의 주파수 분석을 통해 스트레스 정도를 분석하였다. 실험 방법은 귀마개를 착용하여 안정상태에서 15분간 심전도 신호를 측정하였다. 그 후 자기공명영상 장비에서 측정한 약 100dB의 음원을 30분동안 들으면서 동시에 심전도 신호를 측정하였다. 약 100 dB정도에서의 자기공명영상 소음은 HRV 분석 결과 교감신경과 부교감신경간의 불균형을 초래하여 스트레스 상태를 유발하였다. 안정 상태에서 10분까지 최대의 스트레스 상태를 나타내고, 15분부터는 스트레스 정도가 줄어들어 30분에는 안정 상태 보다 높은 스트레스 상태를 나타내었다. 본 연구를 기초 자료로 하여 자기공명영상 촬영 종사자들은 환자의 청각보호에 관심을 가지고, 자기공명영상 소음에 관한 객관적인 지표연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구는 심초음파에서 사용되는 실시간 심전도 QRS 검출성능 및 심전도 trigger 시간 지연 등의 생체신호측정모듈의 성능 개선을 확인하고자 하였다. 심초음파에서 사용되는 생체신호측정모듈의 심전도 QRS 검출에 대한 성능 평가 중에서 심전도 QRS 크기와 폭에 따른 검출성능, Tall T-wave 제거성능, 부정맥이 있는 심전도의 QRS 검출성능 및 Pacer pulse 검출성능은 심전도 국제 규격인 EC-13을 기준으로 성능을 비교 평가하였으며, QRS의 trigger 신호 지연 시간 및 기저선 복귀시간은 기존에 상용화되어 심초음파에 사용되고 있는 생체신호측정모듈의 성능과 비교 평가하였다. 본 연구에서는 위 4가지 항목은 국제규격인 EC-13 기준을 크게 만족하였으며, QRS의 trigger 신호 지연 시간은 심박수에 따라 17m~21ms 빠른 검출 결과를 보였으며 심전도 기저선 복귀시간도 1 beat 이상 빠른 결과를 보였다.
오늘날 감정 표현이 서툰 영유아가 처한 극도의 스트레스 상태를 자동적으로 파악하는 것은 영유아의 안전을 위협하며 지속적으로 발생하는 위험 상황의 실시간적인 인지를 위해 반드시 필요한 기술이다. 따라서 본 논문에서는 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태를 분류하기 위한 기계학습 기반의 모델과 생체신호 수집용 스마트 밴드 및 모니터링용 모바일 어플리케이션을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 영유아의 감정을 나타내는 주요한 요인이 되는 음성 및 심박 데이터의 조합을 활용하여 기존에 널리 알려진 데이터 마이닝 기법을 통해 영유아의 스트레스 상태 패턴을 학습하고 예측한다. 본 연구를 통해 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태 식별을 자동화할 수 있는 가능성을 확인하였으며 나아가서 궁극적으로 영유아의 위험 상황 예방에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강 상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트 심전도 (ECG)와 손목착용형 산소포화도 (SpO2) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소 포화도, 그리고 심장박동수 신호는 무선센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV (Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.
매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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