• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.478-479
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• 2008

본 연구에서는 비접촉 방식으로 심박과 호흡을 측정하기 위해 2.4GHz 대역에서 동작하는 도플러 레이더 센서와 베이스밴드 모듈로 구성된 도플러 레이더 시스템을 설계하고 그 성능을 평가하였다. 설계된 도플러 레이더 시스템은 심폐활동에 의한 흉부 표면의 움직임에 의해 반사되는 레이더의 위상변화를 이용하여 심폐 활동을 측정한다. 도플러 레이더 센서의 출력은 베이스 밴드 모듈의 전처리 필터부, 증폭부, 오프셋 조정부를 통과하여 호흡과 심박 신호로 분리된다. 분리된 생체신호는 기존의 생체신호와 상관성을 확인하기 위해 기준신호로 호흡과 심전도를 동시에 측정하여 그 결과를 비교 및 분석하였다. 설계된 도플러 레이더 시스템에서 분리된 호흡 및 심박 신호는 측정 대상의 움직임이 없는 상태에서는 높은 검출률을 보였으며, 도플러 레이더에서 심박과 호흡 신호를 검출한 결과 거리, 호흡과 심박의 변이량, 호흡과 심박대역에 따라 검출률이 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권5호
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• pp.33-42
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• 2010

본 연구에서는 주기적인 심장 박동과 호흡으로 인해 발생하는 인체의 미세한 변위를 기반으로 심폐활동을 모니터링 하는 방법을 제안하였다. 제안한 시스템은 에어쿠션과 센싱 하드웨어 및 신호처리 알고리즘으로 구성되어 있다. 에어쿠션은 피부의 표면에 센서의 부착없이 무구속적으로 심박과 호흡을 측정하는데 사용되며 에어쿠션 위에 피험자가 앉았을 때 쿠션내부에 작은 압력변화를 일으킨다. 에어쿠션 내부의 미세한 압력변화는 압력센서에 의해 전기적인 신호로 변환되고 아날로그 하드웨어에 의해 증폭되고 필터링 되어 출력된다. 압력센서에서 발생한 신호는 주파수 영역필터에 의해 심박과 호흡으로 분리되어 추출된다. 에어쿠션의 계측 성능을 평가하기 위해 기존의 계측방법인 심전도와 호흡신호를 동시에 측정 후 비교하였다. 에어쿠션을 이용한 호흡 및 심박 검출률의 평균 민감도는 각각 98.67%, 99.24% 이다. 이 결과를 통해 에어쿠션을 이용한 심폐 활동 측정 방법은 설치 과정이 간단하고 쉬우며 일상생활에서 무구속적으로 호흡 및 심박을 모니터링 하는데 사용할 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.97-104
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• 2010

본 논문에서는 비접촉식 도플러 바이오 레이더의 신호처리 시스템을 임베디드 하드웨어를 구현하였다. 실시간 처리를 빠르고 정확하게 수행할 수 있도록 DSP에 적합한 고속 알고리즘을 사용하여 구현하고 그 성능을 PC에서와 비교하였다. 영점에서 발생하는 데이터 손실 문제를 피하기 위하여 quardrature combining을 적용하였으며, 여러 가지 quardrature combining 방법 중에 DSP 실시간 연산에 적합한 알고리즘으로 arctangent combining을 선정하였다. IQ 신호의 원하는 DC 성분을 획득하면서 ADC에 다이나믹 레인지를 넘지 않도록 DC offset compensation 기법을 제안하였다. Texas Instrument 사의 C6711 DSP와 외장 12bit ADC를 사용하였고 최적화된 elliptic 필터를 설계하였으며 다양한 형태의 수신파형에서 심박수의 검출을 위하여 rate finding 블록에는 자기상관을 적용하는 알고리즘을 적용하였다. ECG와 측정값을 비교함으로 전체 시스템의 성능을 검증 하였고, 이를 통해 상용 가능한 휴대기기로 제작할 수 있도록 측정 거리의 변화에 상관없이 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권8호
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• pp.231-242
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• 2020

연구의 목적은 가정에서 안정 시 인체의 생리적 활력 정보를 센서와 ICT 정보 기술을 통해 연속적으로 수집하는 시스템과 수집된 정보를 이용하여 당뇨병증 유무를 예측하는 인공신경망 기계학습 방법과 필수적인 기본 변수 값을 제시하였다. 연구 방법은 정상인(DM-) 20명과 당뇨병(DM+) 15명을 대상으로 BCG와 ECG 센서의 심박수 측정값의 상관 관계를 분석하였으며 상관 계수는 R²=0.959이다. Artificial Neural Network(ANN) 기계학습 프로그램을 이용하여 당뇨병증 예측 가능성을 확인하였고 입력 변수는 심박변이도의 시계열정보와 심박수, 심박변이도, 호흡율, 박동량 정보, 최저혈압, 최고혈압, 년령, 성별이며 ANN 기계학습 예측 정확도는 99.53%이다. 그리고 향후 ANN 기계학습 방법을 활용하여 BMI 정보를 이용한 당뇨예측 모델, 심장 기능 장애 예측 모델, 수면장애 분석 모델 등의 계속적인 연구가 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.139-145
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• 2021

본 논문에서는 소의 사료 취식량(Feed Intake), 반추(Rumination), 발정기(In Heat) 모니터링 기술을 이용하여, RFI(Residual Feed Intake) 모니터링 및 신진대상 이상을 예측하는 웨어러블 디바이스 및 PC용 웹과 스마트폰 어플리케이션을 이용한 모니터링 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템의 개발로 농장주는 경제적 효율성의 증가가 기대된다. 사료 섭취량을 분석하면, 소의 체중에 근거한 추천 사료량과 소가 섭취하는 사료량과의 차이를 확인할 수 있으며, Metabolic disorder(신진대사 이상)에 대한 조기 발견이 가능할 것으로 예상된다. 본 논문의 결과물을 사용하는 농장주는 가장 효율적인 성과를 나타내는 소를 구별할 수 있으며, 소의 표피(목)에 부착하는 웨어러블 장치로부터 입력되는 6축 모션 센서 신호와 웨어러블 장치에 부착된 마이크를 통해 입력되는 소의 목넘김 소리를 통해서 소의 반추와 사료섭취량을 측정할 수 있다. 향후에는 심박, 호흡 등의 추가적인 생체신호를 측정할 수 있도록 개선 작업을 진행할 예정이다.

• 대한화학회지
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• 제63권6호
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• pp.415-419
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• 2019

피프로닐은 N-페닐피라졸계의 살충제로 해충 방지제로 사용되고 있으며, WHO에서는 피프로닐을 발암물질 2급으로 분류 및 규제하고 있다. 피프로닐은 급성중독 시에 현기증, 근육약화, 호흡곤란, 피부자극, 심박수 증가 등의 다양한 증상이 나타나는 것으로 알려져 있고 피프로닐 설폰 또한 이와 비슷한 증상을 유발하는 것으로 알려져 있다. 최근 피프로닐이 함유된 계란이 유통되면서 전 세계적으로 독성 문제가 확산되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 동물 혈청 시료 중 피프로닐 및 피프로닐 설폰의 노출량 분석법 개발을 시도하였다. 이동상에 따른 차이 및 액체-액체 추출과 고체상추출 전처리 방법에 따른 결과를 비교하였다. 이동상은 증류수(A)와 아세토니트릴(B)을 선정하였고, 전처리 방법은 고체상추출로 진행하였다. 분석법검증을 수행한 결과, 일내/일간 정확도는 82.2~114.1% 이었고, 정밀도는 20% 이하로 나타났다. 검출한계는 피프로닐 0.027 ng/ml, 피프로닐 설폰은 0.087 ng/mL 이었고, 검량선 회귀식의 결정계수(r²)는 0.99 이상으로 우수한 직선성을 보여주었다. 본 연구에서 개발된 동물 혈청 중 피프로닐 및 피프로닐 설폰 분석방법을 이용하여 일부 동물 혈청에서의 농도를 확인하였다. 본 연구에서 개발한 분석법을 이용하여 동물 혈청뿐만 아니라 피프로닐 및 피프로닐 설폰의 인체 모니터링을 위한 분석법으로도 사용 할 수 있을 것으로 판단된다.