With the advent of ubiquitous healthcare technology to provide a patient with the necessary medical services in anywhere and anytime scheme, the importance of securing safe communication without tampering the medical data by the unauthorized users is getting more emphasized. With this aim, a novel method for constructing encryption keys on the basis of biometrical measurement of electrocardiogram (ECG) is suggested in this study. The experiments on MIT/BIH database show that our proposed method can achieve safe communication by successfully ciphering and deciphering ECG data including premature ventricular contraction arrhythmia signal with compromising its fiducial features as biometric key to transmit the data via the internet network.
In this paper, we propose a novel sensor system for measuring the arterial pulse in an oral cavity. In order to measure pulse wave in oral cavity, the proposed system is designed with reflection type arterial wave sensor, not by using transmission type arterial pulse wave sensor. Driving circuit through pulse current is designed for solving self-heating problem of LED. The effectiveness of the proposed sensor system is compared with pulse wave between pulse wave of oral cavity and other body parts as well as with characteristic measurements. The experiment shows that the proposed sensor system is adaptive to capturing consecutive and meaningful biometric signals through the variation of pulse wave changes in oral cavity when exercising. The study result expects to design and develop mobile sensors which could be adapted to healthcare devices.
본 논문에서는 사회 소외계층인 독거노인가구를 대상으로 IoT 기기를 통한 다양한 PHR 생체신호와 환경정보을 수집하고 수집된 정보를 바탕으로 건강상태를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 이와 함께, IoT 센서에서 수집된 정보와 PHR기반의 DB서버의 데이터 분석을 통한 예측능력을 강화하여 고독사 상황을 파악할 수 있는 기본 인프라 구축과 예방 프로그램을 이행하는 것을 목표로 하고 있다. 센서는 환경 정보 수집 센서와 생체 신호 수집을 위한 비접촉 및 웨어러블 센서로 구성되며 수집된 데이터를 서버로 전송하기 위해 게이트웨이가 요구된다. 본 논문에서는 게이트웨이의 프로토타입을 제시한다. 논문은 의료복지서비스의 확대를 위한 정책적 과제의 논의적 목적을 가지고 있다. 본 연구의 결과물은 사회 소외 계층에 대한 서비스 확대와 국민의 의료환경개선에 도움이 될 것으로 사료된다.
최근 다양한 생체 정보 기술이 제안되고 있으며, 인간 환경 및 건강관리를 지원하기 위해 지속적으로 인체 관련 생체 정보 수집 및 분석에 관한 연구 및 개발이 진행 되고 있다. 이러한 생체정보 연구개발 과정은 연구개발 구성요소의 중복성과 복잡성을 증가시키고 후속 연구 개발자에게 큰 부담을 지운다. 따라서 본 연구에서는 생체 정보 플랫폼을 기반으로 생체 정보 연구 개발의 중복성과 복잡성을 개선하기 위해서 생체 정보 수집 및 분석을 효과적으로 지원하는 개방형 생체정보 플랫폼을 활용한다. 또한 생체 신호 수집, 처리, 분석 및 응용을 지원하는 개방형 인터페이스 모델을 제안한다. 특히, 개방형 인터페이스를 기반으로 뇌파 정보의 데이터 분석 모델링을 통해 생체정보 정규화 패턴 모델을 제안한다.
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.
최근 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라 운동 프로그램을 스스로 학습하고 즐길 수 있는 능동형 피트니스 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 운동 참여자의 생체신호에서 획득한 생체상태와 운동 정보를 이용하여 개인 수준에 맞는 스피닝 트레이닝 프로그램을 자기 주도 방식으로 학습 및 체험할 수 있게 하는 능동형 스피닝 트레이닝 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안 시스템은 운동 참여자의 뇌파와 맥파 신호를 통해 생체 상태를 분석하고, 골격 동작을 실시간 인식하여 검출된 스피닝 동작 일치율과 운동량을 반영하여 운동 참여자에게 적합한 난이도의 스피닝 프로그램을 제공한다. 또한, 가상 스피닝 강사를 통해 올바른 동작을 제시하고 참여자의 동작 일치율에 따라서 난이도를 조절함으로써 운동 효과를 높일 수 있도록 하였다. 다양한 사용자들에 대한 실험을 통해 제안시스템이 비교적 짧은 시간에 유효한 운동 효과를 얻는데 도움이 됨을 확인할 수 있었다.
바이오인식 기술은 패스워드나 IC 카드와 같이 분실의 우려가 없어 다양한 분야에 응용되고 있으나, 변조가 가능하며 측정방식에 따라 측정자에게 거부감을 줄 수 있다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 심전도(ECG)를 이용한 바이오인식 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나, 기존의 심전도 바이오인식기술은 심장질환을 측정하는 정형화된 심전도 리드 II 파형을 이용했기 때문에 바이오인식에는 적합하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 심전도 리드 III 파형을 이용한 새로운 바이오인식 기술을 제안한다. 측정된 심전도 리드 III 파형은 잡음을 제거하기 위해 필터링을 한 후 AAV 알고리즘을 이용하여 파형의 정점을 찾고, 그 정점을 기준으로 원신호에서 파형을 분류하였다. 추출된 파형을 4가지 타입으로 정의하고 그를 기반으로 꼭짓점 및 세부파형모양, 파형진폭 및 간격 등 총 22가지의 특징들을 추출하였다. 추출된 특징은 오류역전파 신경회로 망인식기를 통해 분류되었다. 심전도 리드 III 파형을 이용한 바이오인식을 위해 31명의 측정자와 데이터베이스에 없는 5명의 측정자, 총 36명을 대상으로 심전도 바이오인식을 실험한 결과 특이도(specificity) 100%, 민감도(sensitivity) 95.59%, 정확도(accuracy) 99.17%의 특성을 보였다.
생체신호 데이터의 의미와 그들 간의 연관관계를 정의하여 새로운 정보를 획득할 수 있는 형태의 모델링방법으로 온톨로지가 제시되고 있다. 온톨로지를 이용하여 생체신호 데이터를 지속적으로 관리함으로써 생체 신호 데이터의 체계적이고 논리적으로 표현이 가능하고, 이는 나아가 의료정보, 건강서비스 등 다양한 분야에서 질적으로 향상된 서비스를 제공하게 해주는 지식 자원으로 활용된다. 하지만 현재로는 생체 신호간의 연관 관계 중요성에 비해서 관련 연구가 활발하게 이루어지지 않고 있다. 따라서 생체 신호간의 연관관계를 찾아서 정의하고, 생체정보간의 의미표현이 필요하다. 그러기 위해서는 다양한 생체정보간의 연관 관계를 통해 체계적이고 구조화 된 정보를 만드는 것이 필요하다. 본 논문에서는 생체정보를 체계적이고 구조화 된 도메인 지식으로 활용하기 위한 모델로써 온톨로지를 이용하여 생체정보 온톨로지를 구축하고, 시나리오를 통해서 생체정보 온톨로지의 유용성을 검증하였다.
최근에 모바일 시장에서는 시각과 청각, 촉각에 의존하여 상대방에게 의사를 전달하는 기술이 발전되고 있지만, 인간이 의사소통을 하는데 있어서 시각 촉각 청각 후각 미각인 오감의 요소를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 음성과 체온, 맥박 같은 생체신호를 통하여 감정을 인지하고 향기가 나는 모바일 기기를 사용하여 상대방에게 의사를 전달 할 때 오감의 요소 중 후각적인 요소를 접목하였다. 또한 사용자 감정의 변화에 따라 적절한 향기를 발산하도록 하여 사용자의 감정을 컨트롤 할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다.
As wireless and mobile technologies have advanced significantly, lots of large sized healthcare organizations have implemented so called mobile hospital (m-Hospital) which provides a location independent and point of care (POC) clinical environment. Implementation of m-Hospital enhances quality of care because health professionals such as physicians and nurses can use hospital information systems at the very place where patients are located without any delay. This paper presents a real-time patient monitoring system based on wireless network technologies. A general framework for the patient monitoring process is introduced and the architecture and components of the proposed monitoring system is described. The system collects and analyzes biometric signals of in-patients who suffer from cancer. Specifically, it continuously monitors oxygen saturation of patients in bed and alarms health professionals instantly when an abnormal status of the patient is detected. The monitoring system has been used and clinically verified in a university hospital.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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