본 논문에서는 일상생활 속에서 무자각적으로 생체신호를 측정하고 분석하여 감성을 평가할 수 있는 임베디드 시스템에 관하여 연구하였다. 지속적으로 변화하는 감성을 일관적이며 신뢰성이 높은 생리적인 방법으로 평가하기 위해 심전도(ECG:Electrocardiogram), 맥파(PPG:Photoplethysmography)의 두 가지 생체신호를 측정하고, 무선전송(Bluetooth) 장치를 이용하여 측정한 생체신호를 실시간으로 노트북PC로 전송하여 분석하였다. 생체신호의 분석방법은 고속 퓨리에 변환(FFT:Fast Fourier Transform)과 전력 스펙트럼 밀도(PSD:Power Spectrum Density)를 이용한 주파수 분석방법으로 두 생체신호의 특정 주파수 대역이 가지는 자율신경계의 활성도의 비율을 분석하여 비교 연구하였다. 또한 보다 빠르고 정확한 감성을 평가하기 위하여 분석 알고리즘의 연산을 최소화 하였으며 그래프를 이용한 분석결과의 시각화를 하였다. 본 논문에서는 무자각적인 생체 신호 측정 시스템을 이용하여 다양한 상황에서 생체신호를 측정하고, 개발한 분석 알고리즘으로 분석한 결과의 차이를 연구하여 정확도 및 신뢰도를 기준으로 감성을 평가하기 위한 분석 시스템을 평가하였다.
본 논문에서는 저전력 블루투스인 블루투스-LE를 기반으로 하여 심전도, 근전도, 맥박 신호의 무선 모니터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 심전도와 근전도 신호를 얻기 위한 센서 인터페이스 아날로그 회로부는 상용칩을 이용하여 설계 및 제작하였다. 저전력 블루투스 통신 모듈로는 Texas Instruments에서 제공하는 CC2540DK를 이용하였다. 2개의 CC2540DK를 사용하여 각각 Peripheral과 Central 노드 역할을 하도록 했다. Peripheral은 획득한 아날로그 생체신호를 ADC를 이용해 디지털 신호로 변환한 후 무선으로 Central로 전송하는 역할을 한다. Central은 Peripheral로부터 데이터를 수신한 후 UART 통신을 통해 PC로 전송한다. 전송된 생체신호는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 파형 또는 결과값의 형태로 표시된다. 이와 같은 시스템은 블루투스 4.0기반 무선 생체신호 모니터링 헬스케어 시스템에 적극 활용될 수 있을 것이다.
최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트(ECG)와 손목착용형 산소포화도($SpO_2$) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소포화도, 그리고 심장박동수 신호는 센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV(Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음 상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.
최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강 상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트 심전도 (ECG)와 손목착용형 산소포화도 (SpO2) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소 포화도, 그리고 심장박동수 신호는 무선센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV (Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 가정 내에서 보다 편리하게 건강모니터링을 수행하기위한 홈헬스케어용 다중생체 계측시스템을 구현하였다. 측정대상 신호는 가정 내에서 일반인들이 쉽게 측정할 수 있으며 많은 건강정보를 포함하고 있는 심전도, 맥파 그리고 체온을 대상으로 하였다. 구현된 생체계측 시스템은 신호검출을 위한 센서부, 각각의 생체신호를 증폭 및 필터링하기 위한 아날로그 신호처리부, 아날로그신호를 디지털로 변환하여 처리하고 시스템 주변장치를 제어하기위한 시스템제어부 및 모니터링 프로그램으로 구성되었다. 구현된 시스템은 시스템자체에서의 디스플레이뿐만 아니라 블루투스무선통신을 통해 홈서버용 PC 또는 웹을 통해 원격모니터링이 가능하여 원격건강정보 모니터링에 활용이 가능하다. 구현된 생체신호 계측시스템의 성능평가 결과 실제 홈 헬스케어에 적용 가능성을 확인하였다.
여러 연구자들이 정서특정적 자율신경계 활동을 밝히기 위하여 행복, 슬픔, 분노, 공포 및 혐오를 포함한 기본 정서들을 사용하여왔지만, Ekman 등(1983)의 기본정서들 중 놀람 정서에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구의 목적은 ECG와 PPG를 이용하여 놀람 자극에 대한 심혈관 반응을 밝히는 것이다. 76명의 대학생에게 놀람자극을 제시하기 전과 후에 ECG와 PPG를 기록하였으며, ECG와 PPG 신호로부터 심박률(HR), R-R 간격의 표준편차(SD-RR), 연속된 R-R 간격 차이의 제곱평균제곱근(RMSSD-RR), 호흡성 부정맥(RSA), 손가락 혈류량 파형의 진폭(FBVPA), 손가락 맥파 전달시간(FPTT)을 산출하였다. HR과 SD-RR, RMSSD-RR은 놀람자극 제시 전에 비하여 놀람자극이 제시된 후에 유의하게 증가하였으며, FBVPA는 유의하게 감소하였고, FPTT는 유의하게 짧아졌다. 놀람 자극은 말초혈관을 수축시키고, 심박률을 증가시키는 교감신경계 반응특성을 가지는 것으로 볼 수 있으며, 심박률 변산성을 증가시키는 부교감신경계도 동시에 활성화될 가능성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 정서이론의 발전과, 인간정서를 탐지하는 컴퓨터 시스템의 기초를 확립하는데 기여하는 바가 있을 것이다.
COVID-19 펜데믹으로 인하여 우리의 일상은 많은 변화를 가지고 왔다. 이로 인한 사회적거리두기와 같은 공중보건 조치로 인하여 COVID-19의 확장을 줄이는 데는 필수적이나, 동시에 우울증, 불안장애, 우울장애, 외상 및 스트레스 관련 장애 등에 노출이 되고 있다. 본 논문에서는 생체신호를 실시간으로 측정이 가능한 Smart Watch 디바이스를 기반으로 한 ECG와 PPG 측정을 통하여 HRV 데이터 및 스트레스 지수 확인이 가능한 Application을 개발하였다. 개발된 Application의 경우 실시간으로 Heart Rate를 측정하여 표시 하였으며, 걸음 수와 칼로리, 총 운동 거리를 측정하여 기본적인 운동정보를 전달하였고, 측정하기 프로그램으로 혈압, 심박수, HRV 데이터를 블루투스 기반으로 원활히 전달 하였다. 이를 통해 스스로 정신건강 관리를 할 수 있는 IoT 스마트 스트레스 케어 Application이 스트레스 및 우울 외상 장애 환자에게 도움이 될 것이라 생각한다.
수면 중에 부정기적으로 발생하는 인체 이상유형을 모니터링하기 위한 블랙박스 프로그램을 구현하였다. 인체 블랙박스 시스템은 생체 신호를 계측하는 센서와 알람, 전등, 네트워크 카메라와 같은 보조 장치 및 신호를 모니터링 하는 컴퓨터로 구성되어 있다. 신체 이상 증상의 원인을 정확하게 규명하기 위하여 PPG, EOG, EEG, 호흡센서, 온도센서, G-센서 및 마이크로폰과 같은 다양한 센서를 이용하였다. 이상 증상이 발생하면 시스템은 치료에 활용할 수 있는 정보를 제공하기 위해서 환자의 상태를 기록한다. 신체 이상유형을 감지하게 위하여 적절한 센서 위치를 선정한다. 측정 데이터의 유형별 정상 범위에 근거하여, 신체 이상유형을 구별하기 위한 신호 수준을 선정하였다. 이상 신호가 계측되면 전등 및 알람, 네트워크 카메라가 동시에 작동하고, 센서 신호 및 비디오 데이터가 저장된다.
맥파는 심전도와 같이 자율신경계를 통해 생리적 반응을 측정하는 신호이지만, 손가락에 센서 하나만 부착시키면 되기 때문에 상대적으로 신호의 측정이 간편하다는 장점을 가지고 있어 u-Healthcare 분야에서의 활용이 용이하다. 따라서 본 연구의 목적은 스마트폰 카메라의 CMOS 영상 센서를 활용하여 맥파를 비침습적으로 측정하는 방법 중의 하나인 광용적맥파를 획득하고 이로부터 스트레스 여부를 판단하는 휴대형 시스템을 개발하여 u-Healthcare 분야에서의 활용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 광용적맥파를 별도의 센서에 의한 측정이 아닌 스마트폰 카메라에서 획득되는 영상 데이터를 활용하여 광용적맥파를 획득한 후 분석하였다. 또한 확보된 광용적맥파 영상신호 데이터를 이용하여 심박변이도와 스트레스 지수를 별도의 호스트 장비 없이 스마트폰만을 이용해 사용자에게 제공 하였다. 또한 부가적으로 스마트폰에 부착가능한 별도의 하드웨어 디바이스를 개발함으로써 획득된 데이터의 신뢰도 및 정확성을 향상시켰다. 실험결과를 통해 스마트폰의 카메라 영상을 활용하여 광용적맥파 신호를 통한 심박수 측정과 스트레스의 정도를 분석하기 위한 스트레스 지수 추출이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 상용화된 제품 또는 정형화된 센서가 아닌 스마트폰의 카메라를 이용하기 때문에 상용화된 외부 센서에 의한 광용적맥파 신호보다는 해상도가 떨어지는 단점이 있음에도 불구하고 결과 데이터의 신뢰도 향상을 위한 별도의 추가외부 장치 개발 및 여러 가지 최적화 알고리즘을 통해 신뢰성 있는 데이터를 확보할 수 있어 u-Healthcare 장비로써의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 스마트폰과 결합할 수 있는 생체신호 측정용 태그 설계법을 제안하였다. 제안된 태그에서 측정 가능한 생체신호는 심전도 및 광용적 맥파이며, 스마트폰에서는 이 신호로부터 심박수 및 분포, 평균혈압 추정, 동맥경화도, 자율신경 균형 등을 추출하게 태그를 설계 하였다. 추출된 정보를 이용하여 개인이 스마트폰 상에서 스스로 자신의 건강상태를 관리할 수 있게 확인할 수 있게 한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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