• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.242-248
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• 2000

본 연구에서는 가상현실에서 simulator factor [FOV (field of view)와 운행속도, frame rate의 fluctuation]를 변화시키면서 사용자들의 시지각 과제수행도, 생리신호의 변화를 관찰하였고, 가상현실 경험 전·후에 실시한 설문지 조사를 통해 심리적 영향도 알아보았다. 1) 가상현실 운행시 눈깜박임이감소하고 Pz, O1, O2 영역의 알파파가 줄어들며 텔타파가 늘어나는 생리적 변화가 나타났다. 2) 특히 가상현실에서 멀미를 보고했을때 심박률, 피부전도도가 증가하고 피부온도가 감소하는 것으로 나타났다. 멀미 보고시 나타난 변화는 교감신경계의 활동성이 증가하는 방향과 일치하였다. 3) 빠른 운행속도가 느린 운행속도보다 높은 말초혈류량 최대-최소차이값을 나타냈고, 넓은 FOV가 좁은 FOV보다 높은 심박률을 나타냈다. 좁은 화면 보다 넓은 화면 조건에서 Cz, Pz 영역의 알파파는 더 낮게 나타났고 텔타파는 더 높게 나타났다. frame rate의 fluctuation이 없을 때에 비해 있을때 더 높은 피부전도도를 보여주었다. 4) 가상현실 평가설문지 분석결과 신체적 불편감은 좁은 FOV·느린 운행속도 조건에서 가장 적은 불편감을 나타냈다. 과제수행 곤란도는 느린 운행속도에서 가장 적게 나타났고 과제수행 적중률은 느린 운행속도에서 가장 높게 나타났다. 생리신호, 과제수행 적중률, 설문지 분석결과는 좁은 FOV·느린 운행속도의 가상환경이 가장 멀미에 덜 민감하고 과제수행하기에 가장 용이한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.137-140
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• 2010

본 연구에서는 일상생활에서 보다 편리하게 건강모니터링을 수행하기 위해 신체에 착용 가능한 심전도 및 맥파 계측 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 배터리로 구동 가능한 초소형의 심전도 및 맥파 측정 시스템을 구현하였으며, 계측된 생체신호의 무선전송을 위해 초저전력 무선 센서네트워크 기술을 적용한 무선 생체신호 전송시스템을 구현하였다. 무선으로 전송된 심전도 및 맥파 신호는 잡음 제거 및 심박동을 검출하기 위하여 전처리과정과 적응 가변형 문턱치를 적용하였으며, 검출된 심박동으로부터 동맥순환계의 긴장도 및 유순도의 변화를 반영하는 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)을 계산하였다. 구현된 무선 맥파전달시간 계측시스템과 기존 상용시스템의 비교 평가를 수행함으로써 구현된 시스템의 유용성을 평가하고자 하였으며, 혈압 및 맥파전달시간의 동시계측을 통해 자세 변화에 따른 혈압의 변화 및 맥파전달시간의 변화양상을 관찰함으로써 혈압과 맥파전달시간의 관계를 추정하고자 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.8
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• pp.2008-2016
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• 2014

With the increased attention about health care and management of heart diseases, ubiquitous healthcare services and related devices have been actively developed recently. In this paper we developed a mobile healthcare system which consists of smartphone and patch-type ECG measuring device. This system is capable of monitoring, storing, and sending bio signals such as ECG, heart rate, heart rate variability as well as exercise management functions through heart rate zones. With monitoring bio signal continuously by mobile healthcare system and wearable device like us, people can prevent chronic disease and maintain good health. Here we report our implementation results on real platforms.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.349-352
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• 2009

최근 유비쿼터스 헬스케어가 부각됨에 따라 심장의 활동상태를 보다 편리하게 측정하기 위하여 이동성 및 휴대성을 강조한 심전도 계측 시스템 및 스트레스 상태를 분석하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 하지만 기존 심전도 계측은 전극의 부착 및 계측시스템과의 연결을 위한 리드선의 사용으로 인해 활동의 불편함을 유발한다. 본 연구에서는 기 연구 수행된 가정 또는 사무실에서 무구속적인(unconstrained) 방법으로 지속적인 심장의 활동상태의 모니터링이 가능한 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템을 구현하였다. 무구속적인 방법으로 심탄도 신호를 계측하고 심탄도신호로부터 심박동변이율을 추출함으로써 일상생활 중 스트레스를 모니터링 하고자 하였다. 구현된 시스템을 통한 스트레스 모니터링의 가능성을 평가하기위하여 안정상태의 심박동변이율과 인위적인 신체적 스트레스인 Valsalva 조작를 유도한 후 심박동 변이율을 비교평가 하였다. 건강한 대학생 10명을 대상으로 비교분석을 수행한 결과 안정 상태와 육체적 스트레스 인가 후 심박동 변이율의 변화 양상을 관찰할 수 있었으며, 무구속적인 방법에 의해 스트레스의 모니터링이 가능함을 확인 할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.414-421
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• 2015

This paper presents a new method to decompose a duplicated ECG signal, which is measured from two people, to two individual ECG signals. In paper, it is shown that the duplicated ECG signal can be decomposed, provided that their SAECG signals are known. As the SAECG signal is the average of a ECG signal, it is a feature to identify individual ECG signals from the duplicated signal. Since the ECG signal is nearly periodic, so-called heart-rate, the period of each ECG signal can be found by using the autocorrelation of the duplicated signal, That is, the autocorrelation has high peaks at the multiple instants of heart-rate of each person. With the heart-rate of each person obtained by some processing, all R-peaks are identified by the SAECG signals. To be concrete, the SAECG signal of each person is repeatedly placed at the R-peak instants with his heart-rate, and the weight of each SAECG signal is computed by LMSE optimization. Finally, as adding the error signal in the LMSE optimization processing to the weighted SAECG signal, each individual ECG signal is obtained. In experimental results, we demonstrate that the duplicated ECG signal is successfully decomposed into two ECG signals.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.3
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• pp.691-697
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• 2013

Recently, u-healthcare device is developed and commercialized for healthcare management and emergency medical. The kinds of the measurable biomedical signals on the device are electrocardiogram, skin temperature, pulse oxygen, heart rate, respiration, etc. Specially, the photoplethysmograph(PPG) signal of these signals is the important signal in measuring oxygen, heart rate and peripheral vascular compliance. The accuracy of PPG signal reduce from influence of the motion artifacts that generated from the movements of user or patient. Therefore, this study suggests a new method to remove the motion artifact that is using optical power modulation and ICA(Independent Component Analysis). For analyzing the proposed method, we used variety of noises made by artificially. In the results of experiments, the proposed method showed good performances than an adaptive filter.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.273-276
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• 2011

우리는 감성 공학에 기반하여 일상 생활 속에서 비침습적이면서 사용하기 간편한 광전용적맥파신호를 계측하고 분석하는 이어폰형 생체 신호 측정 시스템에 관하여 연구하였다. 생체 신호 측정 시스템에서는 광전용적맥파(photoplethysmograph, PPG)와 3축 가속도로 생체 신호와 운동 신호를 활용하였다. 수신된 생체 신호인 광전용적맥파 신호는 Peak 검출 및 전처리 알고리즘을 통하여 심박동변동성(heart rate Variablity,HRV)에 대한 시계열 정보로 변환하고 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transfirm, FFT)과 전력 스펙트럼 밀도 분석(Power Spectrum Density, PSD)방법으로 교감과 부교감 신경 활성도 변화를 관측하였고, 운동 센서로 움직임을 관측하였다. 수신부 시스템은 안드로이드 기반의 자바 어플리케이션으로 스마트 폰에서 구현하였고, 송신부인 이어폰 생체정보 측정모듈로 맥파를 측정하여 상황에 따라 변화하는 자율 신경계의 활성도비율을 확인하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.5
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• pp.86-92
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• 2017

As the elderly population increases, real-time personal health monitoring is gaining new ground with advances in wireless communications. Such an approach is particularly beneficial to elderly and physically challenged people, as well as those who live alone and are not be able to seek help in case of medical emergencies. The aim of this study is to implement a wearable band which monitors personal vital signs, such as the body temperature and heart rate, and assists with healthcare decisions using a fuzzy logic based decision support system. Since the vital sign data measured from sensors are imprecise and their normal variation with age is nonlinear and not crisp, a fuzzy system is employed to deal with this imprecise or uncertain information. The proposed wearable band is designed to continuously capture and transmit vital signs and healthcare decisions to suitable apps developed for smartphones. In this way, health alerts can be sent to the guardian or caregiver who is registered in the apps.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1417-1418
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• 2015

본 연구에서는 사용자 생체신호 및 주변 환경정보를 기반으로 스트레스 이완을 돕는 IoT 디퓨저 시스템 설계와 구성을 다룬다. 개발된 디퓨저는 스마트폰 어플리케이션과 연동되어 사용자의 맥박수를 전달 받고, 또한 내장된 온습도센서에서 측정된 사용자 주변 환경정보와도 연동되어 발향 및 조명 효과를 제공한다. 개발된 디퓨저 시스템은 사용자의 심박이 다소 빠르거나 사용자에게 스트레스를 줄 수 있는 온습도 환경이 감지되는 경우 스트레스 경감과 관련된 발향 및 조명색 제어를 통해 사용자의 스트레스 조절을 도울 수 있다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.8 no.4
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• pp.93-102
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• 2019

As interest in wellness grows, There is a lot of research about monitoring individual health using wearable devices. Accordingly, a variety of methods have been studied to distinguish exercise from daily activities using wearable devices. Most of these existing studies are machine learning methods. However, there are problems with over-fitting on individual person's learning, data discontinuously recognition by independent segmenting and fake activity. This paper suggests a detection method for exercise activity based on the physiological response principle of heart rate up and down during exercise. This proposed method calculates activity intensity and heart rate from triaxial and photoplethysmography sensor to determine a heart rate recovery, then detects exercise by estimating activity intensity or detecting a heart rate rising state. Experimental results show that our proposed algorithm has 98.64% of averaged accuracy, 98.05% of averaged precision and 98.62% of averaged recall.