• 제목/요약/키워드: 심박신호

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비접촉형 심박수 측정 정확도 향상을 위한 인공지능 기반 CW 레이더 신호처리 (Artificial Intelligence-Based CW Radar Signal Processing Method for Improving Non-contact Heart Rate Measurement)

  • 윤원열;권남규
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.277-283
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    • 2023
  • Vital signals provide essential information regarding the health status of individuals, thereby contributing to health management and medical research. Present monitoring methods, such as ECGs (Electrocardiograms) and smartwatches, demand proximity and fixed postures, which limit their applicability. To address this, Non-contact vital signal measurement methods, such as CW (Continuous-Wave) radar, have emerged as a solution. However, unwanted signal components and a stepwise processing approach lead to errors and limitations in heart rate detection. To overcome these issues, this study introduces an integrated neural network approach that combines noise removal, demodulation, and dominant-frequency detection into a unified process. The neural network employed for signal processing in this research adopts a MLP (Multi-Layer Perceptron) architecture, which analyzes the in-phase and quadrature signals collected within a specified time window, using two distinct input layers. The training of the neural network utilizes CW radar signals and reference heart rates obtained from the ECG. In the experimental evaluation, networks trained on different datasets were compared, and their performance was assessed based on loss and frequency accuracy. The proposed methodology exhibits substantial potential for achieving precise vital signals through non-contact measurements, effectively mitigating the limitations of existing methodologies.

적응형 필터와 가변 임계값을 적용하여 잡음에 강인한 심전도 R-피크 검출 (Noise-robust electrocardiogram R-peak detection with adaptive filter and variable threshold)

  • 세이푸르;최철형;김시경;박인덕;김영필
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권12호
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    • pp.126-134
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    • 2017
  • 심전도(ECG) 신호에서 R-피크를 추출하는 기법에 대하여 많은 연구가 진행 되어 왔으며, 다양한 방법으로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 검출 방법 대부분은 실시간 휴대용 심전도 장치에서 구현하기가 복잡하고 어려운 단점이 있다. R-피크 검출을 위해서는 심전도 데이터에 대하여 베이스라인 드리프트 및 상용전원 잡음 제거 등의 적절한 전처리 및 후가공이 필요하며, 특히 적응형 필터를 활용한 기법에서는 적절한 임계값을 선택하는 것이 중요하다. 적응형 필터의 임계값을 추출하는 방식에서는 고정형(Fixed) 및 적응형(adaptive)으로 구분할 수 있다. 고정 임계 값 추출 방식은 고정된 임계값 보다 낮은 값의 입력이 들어오는 경우에 R-피크 값을 감지하지 못하는 경우가 있으며, 적응 임계값 추출 방식은 때때로 잡음에 의한 잘못된 임계값을 도출하여, 다른 파형(P혹은 T파)의 피크를 감지하는 경우도 나타난다. 본 논문에서는 계산상의 복잡성이 적고, 코드 구현이 단순하면서도 잡음에 강인한 R-피크 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 앞서 설명한 임계값 추출 문제를 해결하기 위해서, 적응형 필터를 사용해, 심전도 신호에서 베이스 라인 드리프트 제거를 하여 적절한 임계값을 계산하도록 한다. 그리고 필터 처리된 심전도 신호의 최소 값과 최대 값을 사용하여 적절한 임계값이 자동으로 추출 되도록 한다. 그런 다음 심전도 신호로부터 R-피크를 검출하기 위해 임계값 아래에서 'neighborhood searching' 기법이 적용된다. 제안된 방법은 R-피크 검출의 정확도를 향상시키고, 계산 량을 줄여 검출 속도가 보다 빨라지도록 하였다. 다음으로 R-피크 값이 검출 되면, R-R interval 등의 값을 이용해 심박 수를 계산할 수 있도록 한다. 실험결과 심박 수 검출 정확도와 감도가 약 100%로 매우 높았음을 확인할 수 있었다.

자연 상태에서의 인간감성 평가를 위한 비접촉식 인덕티브 센싱 기반의 착용형 센서 연구 (A Study on Wearable Emotion Monitoring System Under Natural Conditions Applying Noncontact Type Inductive Sensor)

  • 조현승;양진희;이상엽;이정환;이주현;김훈
    • 감성과학
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    • 제26권3호
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    • pp.149-160
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    • 2023
  • 본 연구에서는 뇌혈류 신호를 측정할 수 있는 시변자계 기반의 비접촉식 직물센서를 설계하여 뇌혈류 신호 검출 및 감성평가의 가능성을 탐색하고자 하였다. 직물센서는 40 denier의 은사를 30합사 한 후 컴퓨터 기계 자수하여 코일형 센서로 구현하였다. 뇌혈류 측정 실험을 위해 코일형 센서를 경동맥 부위에 부착하고, ECG (Electrocardiogram) 전극과 RSP (Respiration) 측정 벨트를 부착 및 착용하도록 하였으며, 동시에 초음파 진단기기를 사용해 도플러 초음파 검사(Doppler Ultrasonography)를 수행하여 혈류 속도를 측정하였다. 피험자에게 Meta Quest 2를 착용시키고, 실험을 위해 조작된 영상 시각 자극을 보여주면서 혈류 신호를 측정한 후 시각 자극에 대한 감성평가 설문지를 작성하도록 하였다. 측정 결과, 도플러 초음파 검사를 통해 측정된 혈류 속도 신호에 변화가 생길 때 직물센서로 측정한 신호도 함께 변화하는 것으로 나타났다. 이를 통해 코일형 직물센서를 이용하여 뇌혈류활동 신호를 측정할 수 있다는 것을 검증하였다. 또한, 감성평가를 위하여 ECG 신호와 PLL 신호(직물센서 신호)에서 추출한 HRV를 계산해서 비교한 결과, 시각 자극으로 인한 교감신경계와 부교감신경계의 활성화에 따른 비율의 변화에 대해서는 직물센서로 측정한 신호와 ECG 신호를 이용해 계산한 값이 비슷한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 시변자계 기반의 코일형 직물 센서를 통해 뇌혈류 변화 측정 및 감성 모니터링이 가능할 것으로 사료된다.

고위험 작업환경에서 응급상황 인지를 위한 직물형 플렉시블 플랫폼 기반의 다중 생체신호 중앙 모니터링 시스템 개발 (Development of Textile Fabrics Flexible Platform based Multiple Bio-Signal Central Monitoring System for Emergency Situational Awareness in High-Risk Working Environments)

  • 전기만;고광철;이현민;김영환
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.227-237
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    • 2014
  • 본 논문에서는 특수 작업자들의 생체신호(심박, 체온, 심전도, 근전도)와 추가적인 상황정보(3축 가속도, 온도, 습도, 조도, 주변 영상)를 획득하고 모니터링 할 수 있는 직물형 플렉시블 플랫폼 기반의 다중 생체신호 중앙 모니터링 시스템을 구현한다. 이 시스템은 원격지에서 작업 환경 내에 발생할 수 있는 각종 사고를 예방하고 작업자가 처해있는 상황을 실시간으로 인지하여 조속하고 효율적인 조치를 취할 수 있다. 이를 위한 직물형 플렉시블 플랫폼은 생체신호와 상황 정보의 획득이 작업자의 관련 업무 수행에 방해가 되지 않게 하기 위해 이너웨어 또는 아웃웨어 형태로 제작하였고, 획득된 정보들은 무선 통신을 이용하여 중앙 모니터링 시스템에 전송 가능하도록 하였다. 중앙 모니터링 시스템은 WMTS(Wireless Medical Telemetry Service)의 의료전용 무선통신을 기반으로 최소 2명에서 부터 32명까지 동시에 모니터링 할 수 있으며, 추가 확장 가능한 구조로 설계 하였다. 또한 본 논문에서는 제작된 WMTS 통신 모듈의 성능을 검증하기 위하여 거리에 따른 패킷 수신율을 비교하여 분석하였다.

생체신호 피드백을 적용한 가상 주행환경에서 사이버멀미 감소 효과 (The Efficacy of Biofeedback in Reducing Cybersickness in Virtual Navigation)

  • 김영윤;김은남;정찬용;고희동;김현택
    • 감성과학
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    • 제5권2호
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    • pp.29-34
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    • 2002
  • 이전 연구에서 가상현실에 몰입하는 동안 넓은 시야(field of view : 150˚)와 빠른 운행속도(70km/sec)가 사이버 멀미를 심화시킨다는 결과를 얻었다. 피험자의 90%가 좁은 시야(50˚)와 느린 운행속도(30km/sec)에서 사이버멀미 증상이 적었다. 본 실험에서는 피험자가 생리적인 동요를 경험할 때마다 바이오피드백 방법을 사용하여 사이버 멀미 감소 가상환경(cybersickness alleviating virtual environment ; CAVE)을 제시한 후, 그 효과를 관찰하였다. 피부전도도, 말초체온, 말초 혈류량, 심박률, 눈 깜박임, 뇌전위의 변수들을 입력하는 인공 신경망으로 구성된 실시간 멀미 탐지 시스템과 CAVE-제시 피드백 시스템을 구축하였다 이 시스템들은 생리적 측정치들이 사이버 멀미의 출현을 신호할 때마다 피드백 출력으로 좁은 화면과 감소된 운행속도를 일시적으로 제공하였다. 36명의 피험자를 대상으로 SSQ(simulator sickness questionnaire)와 자기보고를 이용하여 사이버 멀미의 빈도와 심각도를 조사하였다. 모든 피험자는 한달 간격으로 CAW 조건과 non-CAYE 조건에서 두 번 가상현실을 경험하였다. 사이버멀미의 빈도와 심각도는 non-CAVE 조건보다 CAVE 조건에서 유의미하게 감소하였다. 즉, 전기 생리학적 특징들에 기반한 인공 신경망에 의해 제공된 좁은 시야와 느린 운행의 가상환경은 사이버 멀미 증상들을 감소시켰다 이러한 결과들은 생체신호 피드백 시스템을 이용하여 인간 친화적 가상환경을 구축할 수 있는 가능성을 보인 것이다.

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신경망을 이용한 다중 심리-생체 정보 기반의 부정 감성 분류 (Classification of Negative Emotions based on Arousal Score and Physiological Signals using Neural Network)

  • 김아영;장은혜;손진훈
    • 감성과학
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    • 제21권1호
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    • pp.177-186
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    • 2018
  • 감성은 복잡하고 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 다각적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 심리 평가 척도의 하나인 각성(arousal) 지표와 다중 생체신호에서 추출된 생체지표 반응을 이용하여 중립 및 부정 감성(슬픔, 공포, 놀람)의 분류하였다. 이를 위하여 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 다중 신경망 알고리즘 기반의 감성 인식기를 적용하여 이들 감성이 얼마나 정확하게 분류되는가를 확인하였다. 총 146명의 실험 참가자(평균 연령 $20.1{\pm}4.0$, 남성 41%)를 대상으로 감성 유발 자극을 제시하고 동시에 생체신호(심전도, 혈류맥파, 피부전기활동)를 측정하였다. 또한 감성 유발 자극에 대한 심리 반응을 감성 평가 척도로 평가하였다. 측정된 생체신호에서 심박률(HR), NN 간격의 표준편차(SDNN), 혈류량(BVP), 맥파전달시간(PTT), 피부전도수준(SCL), 피부전도반응(SCR)을 추출하였다. 결과 분석을 위하여 감성 자극에 대한 각성도와 안정 상태와 감성 상태의 생체지표 반응을 활용하였다. 또한 감성 분류를 위하여 다중 신경망 기반의 감성 인식기를 활용하였다. 그 결과, 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 이들 감성의 분류 성능은 각성도와 모든 생체지표 특징들을 조합하였을 때 정확도가 가장 높음(86.9%)을 확인하였다. 본 연구는 심리 및 생체지표 추출과 기계학습 기술의 적용을 통하여 부정 감성을 분류할 수 있음을 제안하며, 이는 인간의 감성을 탐지하는 감성 인식 기술을 확립하는데 기여할 것으로 예상한다.

감성판별을 위한 생체신호기반 특징선택 분류기 설계 (The Design of Feature Selection Classifier based on Physiological Signal for Emotion Detection)

  • 이지은;유선국
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권11호
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    • pp.206-216
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    • 2013
  • 감성은 학습, 행동, 의사결정, 상호대화를 포함한 인간의 일상생활에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시스템의 복잡도를 줄이기 위하여 생체신호로부터 최소한의 중요한 특징만을 추출하여 사용하는 감성 분류기를 설계하고자 한다. 생체신호는 맥파, 피부온도, 피부전도도, 뇌파신호(전두엽, 두정엽)를 사용하였으며, 4가지 감정(보통, 슬픔, 공포, 행복)은 영화 관람을 통하여 유도하였다. 측정한 생체신호로부터 추출한 24개의 특징으로부터 최적의 특징 집합의 결정은 서포트벡터머신 기반 적합도 함수를 사용하는 유전알고리즘을 적용하였다. 최적의 4감정 분류 정확도는 96.4%이었으며, 서포트벡터머신만을 사용하였을 경우보다 17% 높았다. 선택된 최소에러 특징은 맥파 심박변이도의 평균, NN50, 맥파 유도 맥파 전달 시간의 평균, 피부전도도의 평균과 두정엽 뇌파의 ${\delta}$, ${\beta}$ 주파수 대역에너지였다. 실험을 통하여 두정엽 뇌파, 맥파, 피부전도도의 조합이 고정밀 감정 장비에 적합하였으며, 79% 성능을 보인 맥파와 피부전도도의 조합이 간단한 감성장비에 적절하게 적용할 수 있다.

수면 뇌파-기능자기공명영상 동기화 측정과 신호처리 기법을 통한 수면 단계별 뇌연결망 연구 (The Feasibility for Whole-Night Sleep Brain Network Research Using Synchronous EEG-fMRI)

  • 김중일;박범희;윤탁;박해정
    • 수면정신생리
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    • 제25권2호
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    • pp.82-91
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    • 2018
  • 목 적 : 본 연구는 전 수면 주기 동안 수면단계에 따른 전체 뇌 영역과 수면 관련 뇌 영역들의 뇌기능 연결망의 변화를 살펴보기 위해 동기화된 뇌파(EEG)-자기기능공명영상(fMRI)를 전 수면 주기 동안 측정하고 신호처리 기법을 사용함으로 수면 단계에 따른 뇌 연결망의 탐구가 가능함을 살펴 보기 위해 수행되었다. 방 법 : 정상 성인 피험자 5인을 대상으로 6~7시간의 수면동안 MRI 기계 안에서 안전도, 심전도, 근전도와 EEG-fMRI를 측정하였고 EEG에 발생한 MRI 자장 변화 잡음과 심박관련 잡음을 제거하였다. fMRI에서는 피험자의 움직임에 의해 발생하는 영상 왜곡을 보정하는 부분볼륨활용기법을 제안하여 사용하였다. 잡음이 제거된 수면중 fMRI에 독립성분분석기법을 적용하여 뇌 전체를 68 영역으로 구획하여 수면 연구에 적합한 뇌 구획 지도를 만들고 이를 바탕으로 각 구획들간의 연결성을 계산하였다. 수면관련 뇌심부 영역을 선택하여 연결망 분석을 수행하였다. 결 과 : 뇌파를 비롯한 수면 생리적 신호들은 잡음 제거의 방법을 이용하게 되면 수면단계설정에 문제가 없으며 수면 단계별 뇌 연결망 연구가 가능함을 보여 주었다. 뇌연결망 분석에서 수면 관련 뇌심부 연결망은 렘과 비렘수면에 따라 다른 특성이 나타나는데 비렘수면에서 전반적으로 높은 연결성을 보였다. 대뇌를 포함한 전체 뇌 연결망의 경우 각성에 비해서 수면 중에 뇌 연결성이 떨어지는 양상을 보였다(Kolmogorov-Smirnov 검정 ; p < 0.05, Bonferroni corrected). 결 론 : 본 연구를 통해서 장시간 수면 EEG-fMRI 측정과 수면단계설정이 가능하고 신호처리 기법을 통해서 보정하게 되면 뇌기능 연결망을 이용한 전체 수면 뇌 연구가 가능함을 시사한다.

3D TV 시청으로 유발된 시각피로가 자율신경계 기능에 미치는 영향 (Autonomic Nervous System response affected by 3D visual fatigue evoked during watching 3D TV)

  • 박상인;황민철;김종화;문성철;안상민
    • 감성과학
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    • 제14권4호
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    • pp.653-662
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    • 2011
  • 최근 3D TV 보급과 확산에 따른 시각 피로문제가 대두되면서 시각 기능과 인지적 관점에서의 연구가 활발하다. 그러나 3D 시각피로가 자율신경계 기능에 미치는 영향에 대한 연구는 미비하다. 따라서 본 연구에서는 3D TV 시청으로 유발되는 3D 시각피로가 자율신경계 기능에 미치는 영향과 이 영향이 교감 및 부교감 신경계와 심혈관계 반응에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 피험자는 20 대 남녀 대학생 15 명(남 6 명, 여 9 명, 평균나이 22.53 세 ${\pm}$ 2.55 세)을 대상으로 하였다. 피험자는 편안한 의자에 앉아 3D TV를 1시간 시청하였다. 3D TV 시청 전과 후의 1분간 맥파(PPG, Photo-PlethysmoGram)를 측정하였고 주관설문을 실시하였다. 측정된 신호에서 SDNN (standard deviation of RR intervals), RMS-SD(root mean square successive difference), HF/LF ratio, Ln(LF), Ln(HF)를 추출하여 교감 및 부교감 신경계, 그리고 심혈관계 반응을 확인 하였다. 연구 결과 HF/LF ratio, Ln(LF), Ln(HF)는 시청 후에 유의하게 감소하였고, SDNN, RMS-SD는 통계적 유의차를 확인할 수 없었다. 이 결과는 3D 시각피로가 자율신경계 기능에 영향을 미치고 이로 인해 교감신경계가 항진되는 반응이 나타나며, 심박 변화율이 감소하는 결과를 초래할 가능성을 확인 하였다.

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무료함, 통증, 그리고 놀람 정서 간 자율신경계 반응의 차이 (Difference of Autonomic Nervous System Responses among Boredom, Pain, and Surprise)

  • 장은혜;음영지;박병준;김상협;손진훈
    • 감성과학
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    • 제14권4호
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    • pp.503-512
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    • 2011
  • 최근 HCI 분야에서 정서 인식은 정서 지능을 구현하기 위한 핵심적인 단계 중의 하나이다. 생체신호를 이용하여 정서 인식을 시도하는 연구들이 시도되고 있으나, 기본 정서 이외의 다른 정서에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구의 목적은 무료함, 통증, 그리고 놀람의 세 가지 정서 간 자율신경계 반응의 차이를 확인하는 것이다. 실험자는 217명의 실험참여자(남 96명)들을 대상으로 시/청각 자극을 조합하여 무료함과 놀람 정서를 유발하였고, 혈압기를 이용하여 통증 정서를 유발하였다. 정서 자극이 제시되는 동안 피부전기활동, 피부온도, 심전도와 광혈량도를 측정하였고, 실험참여자들이 경험한 정서 범주와 강도를 정서평가척도 상에 평정하게 하였다. 정서 자극에 대한 평가 결과, 사용된 정서 자극은 평균 92.5%의 적합성과 5.43의 효과성을 보였는데, 이는 각 정서 자극이 해당 정서를 효과적으로 유발한 것을 의미한다. 자율신경계 측정 결과, 피부전기활동, 피부온도, 심박률, 심박률의 저주파수 성분과 평균 혈류량은 안정 상태와 정서 상태 간의 유의한 차이를 보였다. 또한 각 정서에 의해 유발된 자율신경계 반응은 정서 간에도 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 정서이론의 확장과 자율신경계 반응 측정 지표를 활용하여 정서를 인식하는 알고리즘 및 인간 정서를 변별하는 컴퓨터 시스템 개발에 응용 가능할 것이다.

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