본 논문은 사회적 상호작용 결여로 감정 기복이 심하고 스트레스로 인해 정서불안 증세를 보이는 자폐 범주성 장애아동의 감정 상태를 인식하기 위한 목적으로 4가지 감정 자극에 대하여 생체신호를 분석하고 K-Means 알고리즘을 적용하여 획득한 정보로부터 감정 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 실험구성은 참가자가 주어지는 감정자극 영상을 시청하는 동안 맥파 및 피부전도 센서를 이용하여 생체신호를 측정한 후 자율신경 비율을 나타내는 LF/HF의 심박 정보와 피부 반응 정보를 정량적으로 분석하였고, 추출된 정보로부터 K-Means 알고리즘을 적용하여 감정 상태를 분류하는 과정으로 진행된다. 총 3명의 일반인을 대상으로 실험을 진행하였으며, 4가지 감정 자극에 대한 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정을 이용한 감정인식 방법이 제시되는 감정 자극을 충분히 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 원거리에서 사람의 호흡 및 심박수를 측정할 수 있는 Ku-Band 대역의 도플러 레이더 시스템을 설계하였다. 레이더로 측정을 하는 동시에 ECG(Electrocardiogram)를 이용하여 호흡 및 심박수 측정을 하였다. 수신된 I/Q(Inphase & Quadrature-phase) 신호를 이용한 arctangent demodulation을 적용하였을 때 RMSE(Root Mean Square Error)값을 약 50 % 정도 개선시킬 수 있었다. CW(Continuous Wave) 도플러 레이더는 송수신단이 연속적으로 항상 열려 있기 때문에 송신안테나에서 수신 안테나로 누설되는 전력이 발생하게 된다. 출력 파워가 높아질수록 누설되는 전력은 시스템의 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에 영향을 주게 된다. 따라서 본 연구에서는 원거리에서 감지가 가능하도록 누설 전력의 반대위상을 갖는 신호를 더해줌으로써 누설 전력으로 인한 수신단의 감도 저하를 최소화 시키는 기법을 적용하였다. 위의 leakage cancellation 기법을 적용하여 최대 35 m 거리 대상의 호흡 및 심박 수를 측정하였으며, 이와 비교하여 ECG 값에서 추출한 심박 수 값과 일치함을 볼 수 있다.
본 연구에서는 $40\%$ 농도의 산소 공급에 따른 2·bark 과제 수행 능력, 혈중 산소 포화도, 심박동율의 변화를 관찰하고자 한다. 1명의 남자 (평균 $25.8\pm1.3$세)와 5명의 여자 (평균 $23.0\pm1.0$세) 대학생을 대상으로 두 가지 농도의 산소$(21\%,\;40\%)$를 공급하면서 2-back 과제를 수행하게 하였다. Rest1 (1분), 0-back Task (1분), 2-back Task (2분), Rest2 (4분)의 네 단계의 순서로 실험이 진행되었고, 전 단계에서 혈중 산소 포화도와 심박동율의 생리 신호가 측정되었다. $21\%$에 비해 $40\%$ 산소 농도에서 평균 정답률이 유의하게 증가하여, 고농도 산소 공급이 2-back 과제 수행 능력에 긍정적인 영향을 미친다는 사실을 도출할 수 있었다. $21\%$에 비해 $40\%$의 산소가 주어질 때 혈중 산소 포화도는 증가하였고 심박동율은 감소하였다. 이것은 인지 처리 수행 시 $21\%$에 비해 $40\%$의 산소 공급이 실제 혈중 산소 농도를 증가시켜 인지처리에 따른 뇌 활성화를 촉진시킬 수 있다는 사실을 의미하고, 공급된 과산소에 의해 심박동율이 감소한다는 사실을 의미하는 것이다.
본 논문에서는 원적외선 온열효과가 자율 신경계에 미치는 영향을 심박변동(HRV)을 이용하여 평가 하였다. 측정된 심박변동신호를 FFT 의한 전력스펙트럼을 구함으로써 자율 신경계의 반응 특성을 고찰하고 Poincare plot 분석 방법을 이용하여 결과를 비교 분석하였다. 실험을 통해 심박변동 신호분석해보면 원적외선 온열에 노출되기 전에 비해 노출된 후에 매우 복잡한 모습임을 관찰 할 수 있었는데 이것은 자율신경계가 관여하는 심혈관계 제어 메커니즘이 원적외선 온열에 노출되기 전보다 노출된 후에 더욱 복잡함을 반영하는 것으로 분석된다.
본 연구에서는 스트레스에 대한 심리 반응 요인과 인지 스트레스원에 의해 유발된 심박변이도의 변화와의 관계를 확인하고자 하였다. 33명의 실험참여자는 지난 2주 동안 경험한 스트레스에 대하여 정신적 신체적 증상들을 스트레스 반응 척도 상에 평가하였다. 또한 실험참여자가 인지 스트레스 과제를 수행하는 동안 심전도 신호가 기록되었다. 심박변이도 지표로서, R-R간격의 표준편차(SDNN), 연속한 R-R 간격 차이 값의 평균제곱근(RMSSD)과 심박변이도의 저주파 성분(LF)과 고주파 성분(HF)의 비율이 추출되었다. 스트레스 반응은 회복기 동안의 평균에서 기저선의 평균을 뺀 차이값으로 분석에 사용되었다. 분석 결과, 스트레스 요인과 심박변이도 지표들과의 유의한 정적 상관을 보였다. 특히 스트레스에 대한 공격 반응의 증가는 모든 심박변이도 지표의 증가와 연관이 있었다. 모든 심박변이도 지표의 증가는 자율신경계가 동시에 활성화됨을 의미한다. 즉, 공격 반응의 증가는 교감 및 부교감신경계의 활성도의 증가와 관련이 있다. 또한 긴장, 우울, 피로와 좌절은 RMSSD와의 정적 상관이 있었다. RMSSD의 증가는 부교감신경계 활성의 증가를 의미하는 것으로, 긴장, 우울, 피로, 좌절의 증가와 부교감 신경의 활성도의 증가가 연관이 있었다. 이러한 자율신경의 공동 활성화는 주의 집중을 요하는 인지 스트레스원에 대한 통합된 반응으로 여겨진다.
태아 심음을 측정하기 위한 기존의 자기상관 함수 법은 처리과정이 간편한 반면에 많은 문제점을 가지고 있다. 초음파 도플러 신호가 열악할 경우 고전적인 자기상관 함수 법은 문턱 값의 선정과 창 함수 크기에 매우 민감하다. 특히 데이터 손실이 생길 때 정확한 태아 심박동 수를 찾기가 어렵다. 이들 문제점들을 보완하기 위하여 초음파 도플러 신호로부터 정확한 태아 심박동 수를 찾는 고해상 피치검출 알고리듬이 제안되었다. 이 알고리듬은 자기상관 함수법 보다 정확하고, 잡음에 강하며, 높은 신뢰성을 갖으나 계산량이 많아 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 실시간 처리에 적합한 새로운 태아 심음 추출 알고리듬을 제안하고, 제안된 알고리듬을 적용한 실시간 태아 심음 감시시스템에 관하여 연구하였다.
본 논문은 이상 상황을 탐지하고 모니터링하는 다양한 서비스가 존재한다. 하지만 대부분의 서비스는 화재, 가스누출에 초점을 맞추어 진행되고 있으며, 독거노인과 중증장애인들의 사망 혹은 심정지 등 위급상황에 대하여 사전 예방 및 위급상황 대응이 불가능하다. 본 연구에서는 여러 생체신호 중 가장 위중하다고 판단되는 심박 신호의 이상 상태를 탐지하기 위하여 인공지능 모델을 설계하는 과정에서 적합한 데이터 변형과 모델을 비교한다. 세부적으로는 오픈 의료 데이터 PhysioNet의 MIT-BIH Arrhythmia Database를 이용하여 심전도(ECG) 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 각각 다른 방법으로 데이터를 변형한 후 학습하여 기본 심전도 데이터를 이용해 학습한 인공지능 모델과 비교한다.
학습자의 성격유형에 따른 학습 선호도는 학습 성취의 주요 인자 중의 하나이다. 따라서 학습자는 자신의 성격 유형과 다른 콘텐츠로 학습을 하게 되면 스트레스가 증가하여 혈압이나 심박동수에 변화가 나타나게 된다. 본 연구에서는 학습자의 비선호도를 측정하기 위해서 스트레스 량 측정에 사용되는 주파수 영역 정보를 이용하였다. 먼저, 13명의 유치원 아동들을 MBTI 성격유형의 감각/직관의 두 유형으로 파악하고 이들에게 동일한 학습 콘텐츠를 10분간 제시한 후, 이를 학습하는 동안 측정된 심전도 신호를 심박변동신호(heart rate variability: HRV) 신호로 재구성하였다. 이 HRV 신호를 주파수로 변환한 후에 저주파(LF: low frequency), 중간 주파(MF: middle frequency), 그리고 고주파(HF: high frequency) 영역으로 분할하고, 각 주파수 영역비를 비교하여 학습자의 성격 유형에 따라 학습 콘텐츠에 대한 선호도가 달라지는 지 여부를 알아보았다. 실험 결과는 아동들은 자신의 성격 유형에 따라 각기 다른 학습 콘텐츠를 선호한다는 사실을 보여준다.
인공심장에서의 박출량제어는 전부하에 따른 심박출균형, 심실내 완전충만과 완전구출을 구현하는데 그 목적이 있다. 본 논문에서는 인공심장 내부의 심실간 공간 압력파형을 심박출량의 제어에 활용하였다. 이를 위해서는 심실간 공간의 압력파형을 심실 유입부와 유출부의 혈류량에 대한 정보, 이동작동기의 위치신호와 동기시켜 해석하는 것이 필요하다. 이러한 압력파형의 해석을 바탕으로, 심실간 공간의 음압 크기로 좌,우 심방압을 추정하고 작동기의 좌,우 수축기때 심실간 공간의 음압크기를 비슷하게 유지하도록 작동거리를 제어하면 좌우 심박출 균형을 이룰 수 있음을 확인하였다. 또한, 심실의 완전충만과 완전구출의 실현을 위한 심실 충만 정도를 추정할 수 있게 하는 인자를 제시하였다.
모바일 헬스케어의 기본 개념은 '치료'가 아닌 '관리'에 있다. 심박수 측정으로 내가 가진 운동 능력을 얼마나 사용하고 있는지 또는 얼마나 사용할 것인지 조절할 수 있고 자신에게 필요한 운동을 맞춤형식으로 조절이 가능하다. 선행연구에서 다뤘던 심박수 구간별 3대 영양소 연소 비율을 통해 다이어트를 목적으로 운동을 조절할 수도 있고 근력 강화를 위해 전문 트레이닝을 강행 할 수도 있다. 본 연구에서는 건강관리를 위한 생체신호 측정 센서 기반 스마트 기기로 심장수을 믈루투스를 사용하여 측정하고 이상을 예측 보고할 수 있는 프로토타입을 개발하고, 정성적, 정략정 평가를 설시하였다. 향후, 사용성 평가 결가를 기반으로 도출된 문제점의 수정 보완을 통해 최종 센서기반 스마트 심장박동 관리기를 구성하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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