본 논문에서는 두 사람의 합쳐진 심전도 신호를 분리하여 개인의 심전도 신호로 복원하는 방법을 제안한다. 합쳐진 심전도 신호를 분리하기 위해, 두 사람의 평균 심전도 신호를 사전에 측정하여 가지고 있다고 가정한다. 평균 심전도 신호는 합쳐진 심전도 신호에서 개인의 심전도 신호를 식별하는데 활용될 수 있다. 심전도 신호는 거의 주기 신호의 특성을 가지고 있기 때문에, 자기상관성을 구하면 심박 수의 배수마다 높은 피크 값을 가진다. 이를 통해 각 개인의 심박 주기를 파악할 수 있다. 파악된 두 사람 각각의 주기와 평균 심전도 신호를 이용하여 각각의 R-peak가 어느 사람의 R-peak인지 분류할 수 있다. 즉, 각 사람의 평균심전도 신호를 찾아진 R-peak위치에 배치하여 각 사람의 심전도신호의 추정신호를 만든 뒤 각 신호에 가중치를 얼마나 줘야 하는지 LMSE 최적화를 통해 계산된다. 이 가중치를 기반으로 복원신호를 만들어낸다. 이 복원신호에 에러 신호를 각 복원신호의 비율만큼 더해주는 추가 보정작업을 거침으로써 보다 실질적인 신호로 복원한다. 실험 결과를 통해 합쳐진 심전도 신호가 성공적으로 개인의 심전도 신호로 분리되는 것을 알 수 있다.
본 논문은 두 사람의 중첩된 심전도 신호를 평균 심전도 파형을 이용하여 분리하는 방법을 제안한다. 사전에 등록한 두 사람의 평균 심전도 파형을 이용하여 중첩된 심전도 신호에서 각 개인의 R-peak 위치를 구별해내고 이를 바탕으로 각 두 사람의 심전도 신호를 분리한다. 분리된 심전도 신호를 바탕으로 두 사람의 신호를 분석함으로써 각자의 건강상태 확인이나 상호간의 호감도 측정 등의 오락적인 분야에 활용할 수 있다.
본 연구는 환자의 근육 상태를 표면 근전도(EMG, Electrocardiogram)를 통해 정량적으로 평가한 결과를 기반으로 적응 전기치료를 수행 시, 근전도 정량평가에 영향을 주는 심전도 신호를 독립요소 해석(ICA, Independent Component Analysis)을 이용하여 획득된 신호로부터 분리함으로써, 정확한 근전도 정량평가를 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 실험 방법은 소스(source)를 근전도와 심전도 2개로 가정하고, 4 채널을 통하여 획득된 신호를 10 Hz-500 Hz의 대역통과 필터를 이용하여 필터링한 후, 1000 sample/sec로 샘플링하여 센서로 사용하였으며, JADE(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices) 알고리즘을 통하여 근전도 신호와 심전도 신호를 분리하였다. 알고리즘의 permutation ambiguity와 scaling ambiguity 특성 문제를 해결하기 위하여, 분리된 신호의 주파수 분석을 통하여 심전도와 근전도 신호로 구분하였으며, 인식된 근전도 신호의 크기를 센서 신호를 기준으로 복원하였다. 결론적으로 아날로그 및 디지털 필터와 달리 근전도의 신호의 왜곡을 극소화하면서도 심전도 신호를 분리해 냄으로써, 근전도를 통한 근육상태의 효과적인 평가가 가능하게 되었다.
네트워크 기반 서비스를 이용하여 심전도 신호를 전송하는 과정에서 심전도의 특징 값을 조합한 one-time 템플릿 기반의 암호키를 생성하고 또한 이를 이용하여 심전도 신호를 암호화 하고자 하였다. 결과적으로 심전도 신호의 암호화/복호화 과정을 통하여 환자의 정보를 보호할 수 있는 생체 신호의 송수신 보안을 구현하고자 하였다.
본 연구에서는 범용적인 건강 모니터링에 활용할 수 있는 생체신호인 심전도를 일반 가정 내에서 뿐만 아니라 일상생활 중에서도 실시간으로 편리하게 측정할 수 있도록 초소형 저전력의 착용형 심전도 계측시스템을 구현하였다. 이를 위하여 표준 12-lead법이 아닌 모바일 또는 휴대용 장치에 적합한 2-lead법을 사용하여 심전도 계측부를 구현하였고, 심전도 계측부를 베이스 노드로 하여 심전도 신호를 가정 내 또는 실외에서도 무선으로 전송 할 수 있도록 구현하였다. 먼저 가정 내에서는 저 전력 무선센서노드를 이용하여 심전도 신호를 실시간으로 PC에 전송하여 모니터링이 가능하도록 구현 하였고, 실외에서는 저전력 통신 방식인 Bluetooth 2.0을 사용하여 스마트폰으로 심전도 신호를 실시간으로 전송해 모니터링 할 수 있도록 구현하였다.
본 논문에서는 장시간 심전도를 측정하더라고 착용의 불편함을 최소화하기 위해 가슴에 착용 가능한 벨트형 심전도 전극을 제작하였다. 그리고 심전도 신호의 검출을 위하여 초저전력 계측시스템을 구현하였으며, Zigbee호환의 무선노드를 이용하여 계측된 심전도 신호를 PC측으로 무선 전송하는 시스템을 구현하였다. 또한 착용을 통해 장시간 심전도 측정이 가능하도록 움직임에 따른 동잡음을 제거하고자 하였으며, 이를 위해 적응 신호처리기법을 사용하였다. 그리고 가변 기준값을 이용하여 보다 정확한 심전도 R피크를 검출하고자 하였다. 구현된 적응신호처리와 R피크검출의 성능을 평가하기 위하여 MIT-BIH 데이터를 이용한 잡음제거성능 및 피크검출 실험을 수행하였으며, 실제 피검자를 대상으로 활동 중 심전도 계측 실험을 통해 구현된 시스템의 성능평가를 수행하였다.
본 논문에서는 심전도(ECG)에서 R-파의 추출을 어렵게 하는 기저선 변동의 최소화 방법을 연구하였다. 이 방법에서는 기저선의 변동을 최소화하기 위하여 심전도와 상승 기울기 추적파의 차신호를 이용하였다. 여기서 상승 기울기 추적파는 심전도 신호에서 기울기가 하강할 때는 그대로 심전도 신호를 추적하고 기울기가 상승할 때는 그 시작시간의 심전도 신호를 기준값으로 일정시간 유지시켜 준 후 다시 원신호를 추적하는 파형이다. 구현된 방법의 효용성을 검증하기 위하여 MIT/BIH 데이터 베이스의 심전도에 적용하여 그 실효성을 확인하였다.
본 논문에서는 심전도 기반의 u헬스케어시스템을 위한 다용도 신호추출 방법을 제안한다. 심전도 기반의 u헬스케어시스템 구현을 위해서는 심장질환 진단을 위한 QRS파형의 추출기술이 필수적이다. 또한, 보안성 및 편의성을 위하여 u헬스케어시스템에서 ECG신호와 같은 생체신호에서 직접 사용자의 신원을 확인할 수 있는 생체인식기능을 보유하고 있다면 매우 유용하다. 이를 위해서 본 논문에서는, 리드II 파형으로부터 QRS파형을 추출하고, 또한 상대적으로 노화 및 질환에 따른 변동에 강건한 리드III 파형으로부터 생체인식을 위한 신호추출법을 제안한다. 리드II 파형으로부터 QRS신호추출성능을 검증하기 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 심전도신호가 사용되었고 99.36%의 정확도 및 99.68%의 민감도성능을 보였다. 또한 생체인식용 신호추출성능평가를 위해서는 다양한 측정환경을 고려하기 위해 음주, 흡연 및 운동 직후 리드III파형이 측정되었고 99.92%의 정확도 및 99.97%의 민감도 성능을 보였다.
최근 생체 신호 센싱 기능의 의류가 연구 개발되어 왔으나, 생체 신호 측정 시 착용자의 동작에 의한 치명적인 잡음이 발생하는 문제가 지속적으로 보고되어 왔다. 이에 본 연구는 심전도 센싱 의류를 기반으로 생체 신호 측정의 정확성을 향상시키기 위하여 착용자의 동작에 의한 영향을 최소화할 수 있는 심전도 센싱 스마트 의류의 모형을 개발하고자 하였다. '일자형 절개 타입', '십자형 절개 타입', '엑스형 절개 타입', '곡선 엑스형 절개 타입'의 총 네 가지 타입의 생체신호 센싱 스마트 의류의 시안을 설계하고 제작하였다. 디자인 시안은 민소매 형태의 남성용 티셔츠로 신축성 있는 소재를 사용하여 인체 굴곡을 따라 의복과 전극이 밀착될 수 있도록 하였으며, 트랜스미터를 이용하여 메인 컴퓨터로 데이터가 무선 전송되게 하였다. 본 연구에서는 개발된 4 가지 의류 타임을 기반으로 인체의 정지 및 동작 상태에서의 심전도 센싱 성능을 평가하기 위해 동작에 따른 전극의 변위를 측정하고, 심전도 측정 평가를 실시하여 SNR을 분석하였다. 본 실험 곁과를 반영하여 의류 디자인 시안의 수정 및 보완 과정을 거친 후, 최종적으로 동작 잡음을 최소화하는 생체신호 센싱 스마트 의류 디자인 모형을 제시하였다.
심전도 데이터는 심장의 전기적인 신호의 다양한 파형으로 이루어지며, 이와 같은 파형을 분석하고 분류하기 위하여 데이터마이닝 기법을 이용할 수 있다. 심전도신호를 분류하기 위한 기존의 연구들은 왜곡된 특징추출과 과적합 등 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위하여 BP 알고리즘과 SVM을 이용하여 심전도 신호를 분류해 보았다 그 결과 SVM이 신경망에서 발생하는 과적합을 효과적으로 방지하고, 유일한 전역해를 보장함으로써, 일반화 성능에서 우수함을 보이고 있다는 사실을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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