• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.235-239
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• 2008

일상생활 중 지속적인 심장의 활동상태 모니터링을 통해 건강관리 및 응급상황에 대처하기 위한 많은 관련 연구들이 수행되고 있다. 심전도신호를 모니터링하기 위해서는 필수적으로 전극을 신체에 부착해야만 하며 피검자로 하여금 불편함을 초래한다. 본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속(non- restrained)적인 방법으로 심장의 활동상태를 모니터링하기 위하여 심탄도(ballistocardiogram, BCG)를 계측하고자 하였다. 심탄도는 심장의 수축과 이완에 따라 심장과 혈관에서의 혈류변화에 따른 탄도를 계측한 신호를 의미하며, 심탄도를 계측하기 위하여 로드셀을 이용한 의자형 무구속 심탄도 측정시스템을 구현하였다. 그리고 심탄도 신호로부터 건강정보의 추출을 위해 웨이브렛 변환과 템플릿 매칭(template maching)기법을 이용한 신호처리기법을 제안하였다. 구현된 시스템 및 신호처리기법의 타당성을 검토하기 위해 심전도와 동시에 심탄도를 측정하였으며, 상호 비교를 통해 심탄도 계측시스템의 유용성을 평가하였다.

• 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 Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.603-606
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• 2008

본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속(non-restrained)적인 방법으로 심장의 활동상태를 모니터링하기 위하여 심탄도(ballistocardiogram, BCG)를 계측하고자 하였다. 심탄도는 심전도의 측정과는 다르게 신체에 전극을 부착할 필요가 없고, 무구속 상태에서 신호계측이 가능하므로 장시간 동안 심장상태의 모니터 링에 유용하게 활용할 수 있는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 무구속 심탄도 계측을 위하여 의자형 심탄도 측정시스템을 구현하였다. 먼저 로드셀을 의자의 상판과 하판사이에 설치하여 피검자의 체중을 측정할 수 있는 센서부를 구성하였으며, 센서로부터 출력되는 신호를 증폭 및 필터링하기 위한 계측부를 구현하였다. 구현된 심란도 계측시스템의 성능평가를 위하여 피검자 10명을 대상으로 심란도 계측평가를 수행하였으며, 이때 심전도 신호와 동시계측을 수행하였다. 평가결과 본 연구에 의해 구현된 심탄도 계측시스템의 우수한 계측성능을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.988-989
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• 2013

본 연구에서는 가정 또는 사무실에서도 무구속적인 방법으로 심장의 활동상태를 모니터링하기 위하여 스마트폰 기반의 무구속 심탄도 모니터링 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 의자의 상부와 하부사이에 3-로드셀을 부착하였으며, 사용자가 의자에 착좌 시 심장박동에 따른 미세한 무게 변화를 검출하여 심탄도를 측정하였다. 구현된 시스템의 성능 평가를 위하여 심탄도와 상용 심전도 계측 시스템을 이용하여 동시 계측 실험을 수행하였으며, 각 신호에서 심박동 검출을 통해 심탄도 계측 시스템의 유용성을 평가하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.19 no.3
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• pp.104-109
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• 2018

A non-intrusive ECG and BCG measurement system is introduced. The system is built on a auxiliary backrest of a chair. The developed system is aimed to non-intrusive assessment of cardiovascular dynamic indices such as pulse arrival time(PAT) and pre-ejection period (PEP). In the system, capacitive active electrodes and capacitive grounding were used for the non-intrusive indirect-contact ECG measurement, and EMFi pressure sensor was used for the non-intrusive BCG measurement. The capacitive active electrodes and the EMFi sensor were attached on the backrest. Using the system, ECG and BCG were successfully acquired. The measured BCG showed peaks that following ECG R peaks. It was shown that the time interval between Q wave in ECG and first peak in BCG correlates Pre-ejection period measured by impedance-cardiogram. The results showed that the introduced system can be used for the non-intrusive various cardiovascular information including ECG, PAT, PEP.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.2
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• pp.163-170
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• 2022

Currently, as the number of families living with companion animals increases, the demand for information about the health status of companion animals has increased. As the demand for this increases, there is a need for a method to measure respiration and pulse in companion animals. Considering the characteristics of hairy companion animals, we want to measure respiration and pulse signals using BCG, which is different from adsorption ECG. Since this BCG method is made by mixing respiration and pulse signals into one signal, it is necessary to separate the respiration signal waveform and the pulse signal waveform from one signal waveform. In this paper, a wearable device for BCG measurement was implemented to measure the signal, and a method of separating the signal input from the BCG wearable device into a respiration signal and a pulse signal was proposed.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.1012-1013
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• 2014

본 논문에서는 일상생활 중 지속적으로 심장 상태를 모니터링 할 수 있는 무구속 의자형 심탄도 측정시스템을 개발하였다. 또한 구현된 시스템에서 측정된 생체신호를 이용하여 주관적인 감정자극의 스트레스를 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 수준을 분석하고자 하였다. 실험은 시스템에 착석하여 실시간으로 시청각 자극 실험을 수행하였고, 심박수와 심박변이도의 시간영역 및 주파수영역 파라미터를 확인하였다. 확인된 심박변이도의 파라미터는 시청각 도중 기술한 인간의 감정들을 체계화하여 2차원 공간에 여러 감정들의 관계를 나타낸 제임스 러셀(J. Russell)의 감정모델을 주관적인 감정 자극에 의한 스트레스 지표 나타내어 비교 분석하였다. 실험결과는 RMSSD, LF/HF 파라미터가 스트레스 수준 분류에 사용될 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 증명한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.8
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• pp.231-242
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• 2020

The thesis presents a system that continuously collects the human body's physiological vital information at rest with sensors and ICT information technology and predicts diabetes using the collected information. it shows the artificial neural network machine learning method and essential basic variable values. The study method analyzed the correlation between heart rate measurements of BCG and ECG sensors in 20 DM- and 15 DM+ subjects. Artificial Neural Network (ANN) machine learning program was used to predictability of diabetes. The input variables are time domain information of HRV, heart rate, heart rate variability, respiration rate, stroke volume, minimum blood pressure, highest blood pressure, age, and sex. ANN machine learning prediction accuracy is 99.53%. Thesis needs continuous research such as diabetic prediction model by BMI information, predicting cardiac dysfunction, and sleep disorder analysis model using ANN machine learning.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.9
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• pp.257-269
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• 2021

The purpose of this study is to collect biosignal data in a non-invasive and non-restrictive manner using a BCG (Ballistocardiogram) sensor, and utilize artificial intelligence machine learning algorithms in ICT and high-performance computing environments. And it is to present and study a method for developing and validating a data-based blood glucose prediction model. In the blood glucose level prediction model, the input nodes in the MLP architecture are data of heart rate, respiration rate, stroke volume, heart rate variability, SDNN, RMSSD, PNN50, age, and gender, and the hidden layer 7 were used. As a result of the experiment, the average MSE, MAE, and RMSE values of the learning data tested 5 times were 0.5226, 0.6328, and 0.7692, respectively, and the average values of the validation data were 0.5408, 0.6776, and 0.7968, respectively, and the coefficient of determination (R²) was 0.9997. If research to standardize a model for predicting blood sugar levels based on data and to verify data set collection and prediction accuracy continues, it is expected that it can be used for non-invasive blood sugar level management.