본 연구는 교대근무를 수행하는 항공교통 관제사들의 피로와 스트레스와 이에 영향을 미치는 변수와의 연관성을 규명하는 연구이다. 기존 연구결과에 의하면, 관제사의 피로와 스트레스는 근무경과시간, 관할 항공기의 수, 시정 등과 같은 여러 요소에 영향을 받으며, 또한 관제사의 피로와 스트레스는 심장 박동수에 영향을 미치는 것으로 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 항공교통관제사의 피로와 스트레스에 영향을 주는 요소로 근무경과시간, 관할 항공기의 수, 시정을 설정하고, 각 요소와 피로와 스트레스의 정도를 나타내는 심장박동수에 대한 연구 가설을 설정하였다. 실제 수집된 자료를 활용하여 연구가설을 검정한 결과 항공교통관제사의 심장 박동수는 관할 항공기의 수와 근무시간경과에 영향을 받는 것을 확인하였다. 특히, 동일한 대수의 항공기를 관제하는 경우에도, 근무 시간이 경과에 따라서 관제사의 피로와 스트레스 정도가 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
코로나 시대에 도래하며 비접촉 방식의 생체 징후에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 비접촉식 측정 방식으로써 모바일 전면 카메라를 이용하여 심장박동, 심장 박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스 수치를 측정할 수 있는 효과적인 방법론을 제시하는 것이 목적이다. 모바일 전면부 카메라에서 실시간으로 안면 영상을 추출하기 위하여 Blaze Face를 이용하였으며, 안면 영상의 특징점인 눈, 코, 입, 귀의 위치를 이용하여 이마 부분의 관심 영역을 지정하였다. 관심 영역에서 색상 성분을 R, G, B로 분리하여 시간 축으로 정렬 후 fourier transform을 진행한 후 각각의 성분들을 측정하고자 하는 생체 징후에 맞게 Filter 처리함으로써 생체 징후를 측정하였다. 안면 영상을 이용한 생체 징후 측정 결과를 검증에 활용하기 위하여 실측 기기인 mCube-Healthcare device를 이용하였으며, 분석 결과 모바일에서 안면 영상을 통해 심장박동, 삼장 박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스 수치의 다섯 가지 생체 징후를 추출할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 흡연자와 비흡연자를 대상으로 단기 금연 동안 실시하는 몸통 안정화 운동이 단기 금연자의 허파기능, 최대 산소 섭취량, 심장박동수, 회복 시간에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 본 연구는 충남 소재 N대학교의 20대 남성 26명으로 흡연자 13명과 비흡연자 13명을 선정하였다. 대상자의 신체적 특성 파악 후 사전 측정 시 허파기능(FVC, SVC, MVV)과 최대 산소 섭취량를 측정하였으며 3일 간 심장박동수와 회복 시간을 측정하였다. 측정 후 3일 금연과 함께 몸통 안정화 운동 프로그램을 실시하였다. 사후 측정으로 허파기능과 최대 산소 섭취량을 측정하였고, 당일 운동 후 즉시 1일차, 2일차 3일차의 심장박동수, 회복 시간을 측정하였다. 본 연구의 자료는 SPSS(Statistical Package for the Social Sciences) Ver. 23.0 for windows를 이용하여 분석되었다. 몸통 안정화 운동이 흡연자와 비흡연자의 심장허파기능에 미치는 영향을 분석한 결과, 흡연자 집단과 비흡연자 집단 모두 운동 전후 허파기능(FVC, SVC, MVV), 최대산소섭취량, 회복 시간에 유의한 차이가 나타났다. 이는 몸통 안정화 운동이 짧은 기간이라도 비흡연자뿐만 아니라 단기 금연자의 심장허파기능에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 생각되며, 금연 활동을 더한 몸통 안정화 운동이 심장허파기능 감소 예방 및 향상을 위한 더욱 안전하고 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 심장의 박동영상을 방사선 투시법으로 관찰하여 심장질환을 진단하기 위한 실시간 처리 심장 디지탈 감산 조영 영상기법(cardiac digital subtraction angiography)을 개발하여 임상실험을 시행하였다. 평균 1초에 1번의 심장박동에 따른 주변부위의 운동에 의한 오차의 영향을 감소하면서, 좌심실 박동상을 32프레임까지 실시간으로 감산 처리하는 고속기억(512X512 해상도와 256 gray level) 및 고속 데이타링크 시스템과 프로세서를 개발하였다. 기억된 영상을 컴퓨터에 입력하고, 심장의 경계면을 Dynamic Programming을 사용하여 검출하고, 부피를 구하여 심장의 박동에 따른 최대부피(ESV)와 박동후 최소부피(ESV), 최대와 최소부피의 비율(EF)로서 표시되는 심박출계수 등 심장의 좌심실기능을 나타내는 생리계수를 영상으로 부터 구하는 알고리듬을 개발해서 임상실험을 시행하였다.
목적: fMRI와 뇌파의 동시측정 방법은 높은 시간적-공간적 해상도를 동시에 달성할 수 있는 뇌기능 측정을 가능케 하고, 각각의 방법이 제공하는 정보를 상호보완적으로 동시에 이용할 수 있도록 하는 유용한 방법이다. 그러나 자기공명영상을 얻기 위한 경사자계가 유발하는 잡음과 높은 자기장 내에서의 심장박동으로 인한 미세한 움직임 때문에 생기는 잡음이 뇌파신호의 질을 크게 저하하는 요소로 작용하여 이를 해결하기 위한 계측시스템의 최적화와 신호처리 방법의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 평균차감법과 recursive least square 적응 필터링 방법에 기반한 심장 박동잡음의 감소를 위한 신호처리 방법의 개발 결과에 대한 연구 결과를 제시한다.
심전도(electrocardiography, ECG)는 심장박동을 할 때, 발생하는 탈분극과 재분극으로 심장의 전위변화를 시간의 흐름에 따라 파형으로 표현한 것이다. 의료기관에서는 심전도신호를 이용하여 환자의 심장질환을 진단한다. 일반적으로 사람의 정상적인 심장박동수는 1분에 60-100회 이다. 만약 정상적인 심장박동 수보다 느리거나 빠르다면 부정맥이라고 한다. 본 논문에서는 심전도신호에서 R-peak를 검출하여, R-R 간격을 구하고 부정맥 중에 서맥(bradycardia)과 빈맥(tachycardia) 구간을 검출하는 알고리즘을 제안하고 모의실험을 하였다.
본 연구는 계룡산 국립공원과 오대산 국립공원의 9개 등산로를 대상으로 등산로의 물리적 조건이 심장박동수에 미치는 영향을 밝히기 위하여 수행되었다. 산오르기 등산은 피검자가 에르고메타를 이용하여 측정한 최대심박수의 84~96%에 해당하는 고된 신체운동이며, 동일한 코스를 내려올 때의 최대심박수는 올라갈 때의 최대심박수에 약 78~93%에 해당하는 값을 나타내었다. 등산로의 경사도는 심박수에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 노폭은 심박수와 무관한 것으로 판단된다. 비시설 등산로에 비하여 나무 또는 돌계단식과 같은 등산로 노면재료가 심박수의 증가에 영향을 크게 미치는 것으로 나타났다.
나노 공정기술을 이용한 반도체 및 회로기술의 발전은 의료용 삽입형 기기(MID)의 소형화, 감도, 수명, 신뢰성을 더욱 향상했지만, 최근 MID의 지속적인 동작을 위한 전원의 지속적인 제공 여부가 중요한 도전과제 중 하나이다. 이러한 이유로 신체 내에서 다양한 생체 역학 에너지를 활용하는 자체 전원 이식형 의료기기가 최근에 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 TENG를 이용한 자가발전을 통해 재충전이 가능한 심장박동기를 개발하였다. 그리고 우리는 대형동물의 동작에 따라 삽입된 심장박동기에 내장된 TENG의 발전을 검증하였다. 동물의 움직임으로부터 수집되는 전력은 2.47V로 심장박동기에 센싱을 위해 필요한 전압(1.35V)보다 높은 전원을 획득할 수 있었다.
이 논문에서는 AWGN환경에서 발생하는 가우시안 잡음과 발진기에서 생기는 시스템 잡음을 제거할 수 있는 ALE(Adaptive Line Enhancer) 기반의 새로운 적응형 잡음 제거기를 이용한 CW(Continuous-Wave) 바이오 레이더를 제안한다. 최근에 CW 바이오 레이더를 이용해서 심장박동과 호흡을 검출하는 연구가 여러 연구기관에서 진행 되고 있다. 그러나 이 연구들은 기존 CW 바이오 레이더가 가우시안 잡음에 취약하고 그로 인해 심장박동 검출정확도도 떨어진다는 점을 설명을 하고 있긴 하지만, 그 잡음을 효과적으로 없앨 수 있는 방안은 계속 연구 중에 있다. 본 논문에서는 기저대역 신호에 포함된 잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 ALE기반의 적응형 잡음 제거기를 적용한 것을 제안한다. 또한 타겟의 위치에 따른 복조의 민감함에 강점을 가진 quadrature 수신기를 통과한 잡음이 포함된 기저대역 신호에서 잡음만을 효과적으로 제거함으로 인해 심장박동 검출 정확도를 향상시키는 것을 모의실험을 통해 비교 분석해 본다.
본 연구는 실생활에서 가장 많이 접할 수 있는 모바일 전면 카메라를 이용하여 심장박동, 심장박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스수치, 혈압을 측정할 수 있는 효과적인 방법론을 제시하는 것이 목적이다. Blaze Face를 이용하여 실시간으로 얼굴인식을 진행하여 안면 이미지 데이터를 취득하고 눈, 코 입, 귀의 특징 점을 이용하여 이마를 관심영역으로 지정하며 평균값을 시간 축으로 정렬한 후 생체징후 측정에 이용하였다. 생체징후 측정 기법은 fourier transform을 기본으로 이용하였으며, 측정하고자 하는 생체징후에 맞게 노이즈 제거 및 필터 처리함으로써 측정값의 정확도를 향상 시켰다. 결과를 검증하기 위해 접촉식 센서와 비접촉식 센서 비교를 진행하였다. 분석 결과 안면 이미지를 이용하여 심장박동, 심장 박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스, 혈압 총 여섯 가지 생체 징후를 추출 할 수 있는 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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