• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.8
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• pp.83-88
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• 2017

The personal activity information is expanding as a way to utilize wearable devices that are emerging as next generation smart devices. This paper develops an application for collecting heartbeat rate and location information of a user using SmartWatch, which is a smartphone and wearable device, and analyzing it through machine learning to infer user's emotion information. By using smart phone and smart watch, developed application can collect biometric data and location information by simply executing application and doing everyday life. In addition, adding the location information to the hearbit rate data, it proves higher utilization than existing ones.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1826-1829
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• 2015

본 연구는 측정된 심전도와 광용적맥파의 박동특징점을 무결하게 검출하기 위한 프로그램 개발에 관한 것이다. 개발된 프로그램은 생체신호 계측기에서 측정된 생체신호 데이터를 자동 및 수동으로 분석하여 박동특징점의 시간 및 값 정보를 추출 및 저장하는 프로그램으로, 측정된 파형 및 검출된 특징점 위치, 인접한 특징점간 시간 간격을 시각적으로 전달할 수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 포함한다. 개발된 프로그램은 기존 연구에서 제시된 심박동, 맥파의 박동 특징점 거출 알고리즘을 사용하여 최초 검출을 수행하고, GUI와 연동되는 컨텍스트 메뉴를 통해 오검출 또는 미검출 정보를 효율적으로 수정할 수 있도록 함으로 비전문가에 의한 쉽고 효율적인 사용이 가능하다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.20 no.3
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• pp.87-93
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• 2015

The accidents caused by drivers while driving are considered as the major causes along with other causes such as conditions of roads, weather and cars. In this study, we investigated the driver's workloads under three different driving conditions (Weather, Driving time zone, and Traffic density) through analyzing biological signals obtained from a car driving simulator system. The proposed method is able to detect R waves and R-R interval calculation in the ECG. Heart rate variability (HRV) was investigated for the time domain to determine the changes in driver's conditions.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.2
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• pp.91-102
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• 2017

Many of the wearable smart fitness devices provide services related to users' heartbeat rates. These services use fixed standards which have been pre-determined based on statistical data. However, because body conditions significantly differ between individuals, the services applying fixed standards to all individuals are not reliable. This paper proposes the Feedback-RFC model which adapts heartbeat standards to individual users' exercise abilities and also proposes a method to implement the model. This paper also shows the effectiveness of the Feedback-RFC model by collecting heartbeat data from 12 participants and evaluating the model with the data.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.148-151
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• 2010

심장관련 질환은 현대사회에서 업무 과중과 스트레스에 의해 발병 가능성이 높아지고 있으며, 일상생활 중 건강상태를 지속적으로 모니터링하여 심장질환 관련 응급상황에 대처하기위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속적인 방법으로 지속적인 심장 활동상태의 모니터링이 가능한 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템에서 계측된 심탄도 신호로부터 건강모니터링을 위한 특징성분을 검출하기위해 웨이브렛 변환과 템플릿 매칭을 혼합한 신호처리방법을 제안하였다. 또한 적응 문턱치를 통해 심탄도 신호에서 심박동을 검출하였으며 심박동의 간격으로부터 HRV(heart rate variabillity)를 계산하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 심전도와 동시에 심탄도를 측정하였으며, 두 신호로부터 심박동 검출 성능을 비교하여 구현된 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템의 유용성 및 무자각 건강모니터링의 가능성을 확인하였다. 또한 스트레스에 따른 HRV의 변화를 관찰하기 위하여 피실험자로부터 인위적으로 숨을 참고 강제호기를 통해 흉강내압을 증가시켜 인위적인 육체적 스트레스를 가하는 발살바를 유도하였으며, HRV의 시간 및 주파수 영역에서 도출되는 파라미터들을 평가하여 심탄도 모니터링을 통해 안정 상태와 스트레스 상태의 판별 및 무구속 건강모니터링의 가능성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.625-627
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• 2014

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.

• 건강소식
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• v.20 no.4 s.209
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• pp.31-31
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• 1996

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.420-422
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• 2023

본 연구는 웨어러블 디바이스를 활용하여 장애인 재활운동 보조를 위한 AI 기반의 맞춤형 서비스 개발을 소개한다. 해당 서비스는 웨어러블 디바이스를 장착한 상태로 운동 중인 사용자의 심박수, 소모 칼로리, 운동 시간 등의 센서 데이터를 수집 및 관리한다. 사용자 생체 데이터는 클라이언트 서버 간 실시간 통신으로 관리되며, django rest framework 로 구축된 서버에 저장된다. 제안 시스템을 통해 수집된 데이터는 시계열 군집화 분석을 위해 k-means clustering 과 k-shape clustering 을 활용하여 체력 평가의 핵심 지표인 심박수를 분석하였다. 특히, 상대적으로 운동이 어려운 장애인 사용자를 위한 맞춤형 운동능력 분석 및 해석에 대한 정보 제공이 가능하다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.3
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• pp.27-33
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• 2009

With the upcoming u-healthcare era, a way of measurement for vital sign monitoring of cardiac patients is changing as well. In existing measurement of cardiac patients, various wire in ECG measuring equipment has caused much discomfort and inconvenience. In order to decrease the problem, we are developing an efficient measurement of ECG signal using Wireless sensor network. In this paper, we present a way to reduce amount of data by transmitting ECG data collected from radio electrocardiogram sensor based on Zigbee after calculating cardiac rate. And in order to control the error which can be caused by the different ECG signal intensity each individual can has, we also suggest an adaptive pulse measurement model which can measure heart rate with correcting according to different ECG intensity. To verify the suggested model, sensor application was developed and the data was acquired in TinyOS 2.0 environment and the adaptive pulse measurement model was evaluated through the data from the experiments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1377-1380
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• 2006

사회가 풍요롭고 생활수준이 높아짐에 따라 사람들은 자신의 건강상태에 신경을 많이 쓰고 있다. 또한 유비쿼터스 시대가 시작되면서 언제 어디서든 간단하고 편하게 건강 상태를 체크할 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. 이 시스템은 일상생활에서 시간과 장소의 제약 없이 개인이 자신의 심박변이도 상태를 체크 할 수 있다. 보통 큰 병원에서나 사용 해야만 했던 부담감 대신 항상 스스로 자신의 건강상태를 확인하여 그 결과에 따라 맞게 대처 할 수 있다. 브레드 보드와 마이컴을 이용하여 SPO2 센서를 통해 들어온 신호를 PDA로 전송하고, 측정된 HRV(Heart Rate Variability : 심박변이도) 신호를 임베디드 시스템을 이용하여 PDA의 화면에 그래프로 나타내는 GUI 환경의 시스템이다.