오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
치매에서의 뇌파 연구는 주로 주파수 분석과 지형화 분석을 이용하여 정량화하는 것을 위주로 진행되어 왔으나, 이러한 선형적 분석은 뇌파와 같이 복잡한 신호를 분석하는 것에는 한계가 있었다. 최근 새로운 패러다임인 카오스 이론에 근거를 두고 뇌파를 비선형적으로 측정하는 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 알쯔하이머형 치매 환자의 뇌파 신호를 최대 양수 리아프노프 지수를 이용하여 비선형적으로 분석하는 것이 가능한 가를 알아보고 그 결과를 대조군과 비교해보기 위하여 시도되었다. 3명의 알쯔하이머형 치매 환자와 3명의 대조군에서 뇌파 신호를 받아 디지털화한 후에 비선형 분석법 중 하나인 최대 양수 리아프노프 지수를 산출하였다. 알쯔하이머형 치매군은 전체 15개의 전극 부위 중 8곳의 전극 부위에서 대조군에 비하여 유의하게 낮은 최대 양수 리아프노프 지수를 나타내었다. 각 두뇌 영역별 및 반구별 분석에서도 알쯔하이머형 치매군이 대조군에 비하여 전 두뇌 영역에서 최대 양수 리아프노프 지수가 유의하게 낮았다. 이에 따라 알쯔하이머형 치매 환자의 뇌파를 비선형적 분석하여 조사한 이들 두뇌의 카오스적 성상이 감소되어 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이 결과는 향후 뇌파의 비선형적 분석인 리아프노프 지수 산출이 두뇌 기능을 조사하는 데에 유용한 새로운 방법이 될 가능성이 있다는 것을 시사한다.
최근 3GPP에서는 급증하는 차량 사고에 대처하고, 교통 효율, 텔레매틱스와 인포테인먼트를 제공하기 위해 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 신뢰성 있는 통신을 필요로 한다. 하지만 차량의 속도는 매우 빠르기 때문에 기존 사용자의 이동성과는 달리 무선 채널이 시간에 따라 빠르게 변하게 되어 전송 품질 저하 등 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 LTE 기반 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. 기존 기법인 LS(Least Square) 채널 추정은 송 수신단이 알고 있는 파일럿 심볼을 이용해 얻어지며, DDCE(Decision Directed Channel Estimation)는 데이터 심볼을 이용해 채널 추정을 하고, CDP(Constructed Data Pilot) 기법은 인접한 두 데이터 심볼 사이에서 상관이 큰 특성을 이용하며, 그리고 STA(Spectral Temporal Averaging) 기법은 주파수와 시간 영역에서 채널을 평균을 취한다. 또한 Smoothing 기법은 데이터 결정 오류에 의한 최대치를 줄여준다. 제안기법인 HRCE(Hybrid Reliable Channel Estimation)는 기존의 Smoothing 기법에 LMMSE(Linear Minimum Mean Square Error)를 적용함으로써 더 정확한 채널 추정이 이루어져 신뢰성 있는 데이터 검출을 가능하게 한다. 모의실험 결과, 제안한 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.
본 저자는 2004년 3월 9일부터 2004년 5월15일까지 경희의료원 침구과 외래를 내원한 특발성 파킨슨병 환자를 대상으로 하여 파킨슨병 증상의 호전도를 판단하는 임상척도인 H-Y stage에 따른 HRV를 관찰한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 시간영역분석에서 H-Y stage I, II, III 그룹의 SDNN은 $28.21{\pm}10.10$, $22.25{\pm}11.26$, $14.57{\pm}5.31$으로 그룹 I과 그룹III 간에는 유의한 차이가 있었다(P<0.05). RMS-SD는 $19.23{\pm}13.27$, $14.63{\pm}6.44$, $6.44{\pm}2.32$ 으로 역시 그룹 I과 그룹III 간에는 유의한 차이가 있었 다(p<0.05). 2. 주파수영역분석에서 TP는 H-Y stage Ⅰ, II, III 그룹에서 각각 $499.86{\pm}345.45$, $243.72{\pm}212.22$, $99.44{\pm}51.01$로 ANOYA 검정결과 p-value가 0.007로 매우 유의 있었으며, 사후 검정에서는 그룹 I과 II, 그룹 II와 III에서는 유의한 차이가 없었으나 그룹 I과 III에서는 매우 유의한 차이가 있었다(p<0.01). LF는 H-Y stage I과 III 그룹에서 유의한 차이가 있었으나(p<0.05) VLF, HF, LF norm HF nonm LF norm, LF/HF ratio에서는 각 그룹 간 유의한 차이가 없었다. 3. SDNN, RMS-SD, TP가 UPDRS 총점이 증가함에 따라 유의성 있게 감소하는 경향 (p<0.05)을 보이는 것으로 보아 파킨슨병이 진행함에 따라 자율신경계의 활동성이 저하될 것으로 보인다.
연구배경: 운동이 폐기능에 미치는 영향에 대해서는 그동안 많은 연구가 진행되었으나 운동이 폐활량에 미치는 영향에 대해서는 이견이 많다. Impulse oscillometry(IOS)는 최근 관심의 대상이 되고 있는 새로운 방법의 폐기능 측정법이나 이 방법으로 운동의 효과를 연구한 보고는 아직 없는 실정이다. 본 연구에서는 일반 성인을 대상으로 운동의 정도에 따른 노력성 호기성 폐활량 측정법과 IOS를 이용하여 폐기능 검사를 시행하여 운동이 폐기능에 미치는 영향에 대해서 알아보고자 하였다. 방 법: 호흡기 증상이 없는 59명의 젊은 성인을 대상으로 최근 땀이 날 정도의 운동을 하는 시간에 따라 1주에 30분 이내인 제 1군 (23명), 30분에서 3 시간사이인 제 2군 (18명), 그리고 3시간 이상인 제 3군(18명)으로 나누고 이들에 대해 노력성 호기성 폐활량 측정법과 IOS를 이용한 폐기능 검사를 시행하였다. 결 과: 운동이 폐활량 측정법에 미치는 영향으로 호기성 폐활량(FVC)의 예측치에 대한 백분율은 운동시간이 1주에 3시간 이상인 군에서 1주에 30분 이내인 군에 비해 유의하게 높았으나(1군: $93.8{\pm}9.9%$, 3군: $102.4{\pm}14.8%$, p-value=0.017), 1초간의 노력성호기성 폐활량(FEV1)과 노력성 호기중간 기류량(FEF50%)의 예측치의 백분율은 각 군 사이에 유의한 차이가 없었다. 운동이 IOS 지표에 미치는 영향으로 5Hz에서의 유도저항에서 예측치를 뺀 값은 운동시간이 1주에 3 시간 이상인 군에서 30분 이내인 군에 비해 유의하게 낮았으나 (1 군 : $-0.093{\pm}0.036hPa/1/s$, 3군: $-0.166{\pm}0.123hPa/1/s$, p-value= 0.006), 공명주파수(Resonance frequency), 5Hz, 20Hz, 35Hz에서의 기도저항은 각 군 사이에 유의한 차이가 없었다. 결 론: 운동은 노력성 폐활량을 증가시키고 5Hz에서의 유도저항(X5)을 감소시킨다.
우리나라 3대 수면 질환으로는 코골이, 수면무호흡증, 불면증이 있다. 수면 부족은 만병의 근원이며 수면 부족으로 인한 질병은 심혈관계 질환, 인지장애, 비만, 당뇨, 대장염, 전립선암에 이르기까지 다양하게 나타난다. 수면 관리 중요성을 인식한 정부도 2018년 7월부터 수면다원검사를 국민건강보험 혜택을 적용해서 작은 부담으로 검사를 받아볼 수 있도록 하고 있다. 그럼에도 불구하고 불면증 환자는 시간적·공간적·경제적 부담감을 해소하고 일상생활 속에서 수면의 질을 관리할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 병원이 아닌 일상생활 속에서 수면관리에 활용할 수 있는 안대형 생체신호 측정기기를 개발하였다. 측정기기에서는 6개 생체신호(안구동작, 뒤척임, 체온, 산소포화도, 심박수, 오디오)를 측정할 수 있다. 사용되는 센서로는 안구동작, 뒤척임은 자이로스코프센서(MPU9250, InvenSense, 미국)가 사용되었다. 센서값 입력 범위는 258~460°/sec 단위로 조정되며, 입력 범위값 내에서 작동상태를 확인하였다. 체온, 산소포화도, 심박수는 센서(MAX30102, Analog Devices, 미국)를 사용하였다. 체온은 30~45℃ 작동상태를 확인했으며, 산소포화도 사용범위는 미사용상태는 0%이고 사용상태는 20~90%의 작동상태를 확인하였다. 심박수의 범위는 40~180 bpm에서 작동상태를 확인하였다. 오디오 신호는 센서(AMM2742-T-R, PUIaudio, 미국)를 통해서 생체신호를 측정하며 감도는 -42±1 dB이며 주파수 범위는 20~20 kHz에서의 작동상태를 확인하였다. 시스템 구성은 생체신호 측정기기와 데이터수집 장치로 PC 및 모바일 애플리케이션으로 구성되었다. 측정된 데이터는 모바일과 PC로 수집되며 수집된 데이터는 수면의 단계를 판단하고 수면 유도와 수면장애에 대한 사전 선별기능을 진행할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다. 앞으로 간편하게 가정에서 불면증 환자들에게 수면의 질을 측정할 수 있게 되어 불면증 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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