• 센서학회지
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• 제23권1호
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• pp.7-14
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• 2014

Noncontact electrocardiogram (ECG) measurement using capacitive-coupled technique is a very reliable long-term noninvasive health-care remote monitoring system. It can be used continuously without interrupting the daily activities of the user and is one of the most promising developments in health-care technology. However, ECG signal is a very small electric signal. A robust system is needed to separate the clean ECG signal from noise in the measurement environment. Noise may come from many sources around the system, for example, bad contact between the sensor and body, common-mode electrical noise, movement artifacts, and triboelectric effect. Thus, in this paper, the extended Kalman filter (EKF) is applied to denoise a real-time ECG signal in capacitive-coupled sensors. The ECG signal becomes highly stable and noise-free by combining the common analog signal processing and the digital EKF in the processing step. Furthermore, to achieve ubiquitous monitoring, android-based application is developed to process the heart rate in a realtime ECG measurement.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.414-421
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• 2015

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.

• 센서학회지
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• 제19권1호
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• pp.43-51
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• 2010

In this study, wearable ECG measurement system was implemented for health monitoring during daily life. A wearable belt-type ECG electrode worn around the chest by measuring the real-time ECG is produced in order to minimize the inconvenience in wearing. The measured ECG signal is transmitted via an ultra low power consumption wireless data communications unit to personal computer using Zigbee-compatible wireless sensor node. The ECG monitoring program is developed at end user which is personal computer. The measured ECG contains many noises mainly due to motion artifacts. For ECG signal processing, adaptive filtering process is proposed which can reduce motion artifacts efficiently and accurately than digital filter. The experimental results show that a reliable performance with high quality ECG signal can be achieved using this wearable ECG monitoring system.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권4호
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• pp.293-299
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• 2004

This paper is about the extraction of basis function for ECG signal processing. In the first step, it is assumed that ECG signal consists of linearly mixed independent source signals. 12 channel ECG signals, which were sampled at 600sps, were used and the basis function, which can separate and detect source signals - QRS complex, P and T waves, - was found by applying the fast fixed point algorithm, which is one of learning algorithms in independent component analysis(ICA). The possibilities of significant point detection and classification of normal and abnormal ECG, using the basis function, were suggested. Finally, the proposed method showed that it could overcome the difficulty in separating specific frequency in ECG signal processing by wavelet transform. And, it was found that independent component analysis(ICA) could be applied to ECG signal processing for detection of significant points and classification of abnormal beats.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.563-568
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• 2023

심전도(electrocardiogram, ECG)는 심박동의 속도와 규칙성, 심실의 크기와 위치, 심장 손상 여부를 측정하는 데 사용되며, 모든 심장질환의 원인을 찾아낼 수 있다. ECG-KIT를 이용하여 획득한 ECG 신호는 ECG 신호에 잡음을 포함하기 때문에 딥러닝에 적용하기 위해서는 ECG 신호에서 잡음을 제거해야만 한다. 본 논문에서는, ECG 신호에 포함된 잡음은 Digital FIR 해밍 창함수를 이용한 저역통과 필터를 사용하여 제거하였다. LSTM의 딥러닝 모델을 사용하여 3가지 활성화 함수인 sigmoid(), ReLU(), tanh() 에 대한 성능 평가를 비교했을 때, 오차가 가장 작은 활성화 함수는 tanh() 함수 임을 확인하였고, batch size가 작은 경우가 큰 경우보다 시간이 많이 소요되었다. 또한 GRU 모델의 성능 평가의 결과가 LSTM 모델보다 우수한 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.518-521
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• 2007

TinyOS기반의 u-헬스케어를 위한 무선센서노드 어플리케이션을 구현하였으며 이를 이용하여 기존의 지속적인 데이터 전송방식과 성능 비교를 하였다. 무선센서노드에서 QRS-complex 넓이와 R-R간격을 이용하여 비정상적인 ECG를 감지하였다. 사용된 ECG 데이터는 MIT/HIB Database 100, 112, 119번을 이용하였다. 정상적인 ECG 데이터를 가지고 있는 100레코드를 기준으로 지속적인 데이터 전송 시 발생되는 패킷량과 전원 소모율을 측정 후, 본 연구에서 구현된 문선센서노드 어플리케이션을 이용하여 각각의 ECG데이터를 이전과 같은 방법으로 성능 평가하여 비교분석 하였다. 비교분석 결과, ECG 데이터 발생량, 전원 소모율이 획기적으로 감소된 것을 알 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권4호
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• pp.278-285
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• 2008

In this study the complex-valued continuous wavelet transform (CWT) has been applied in detection of Electrocardiograms (ECG) as response to various signal classification methods such as Fourier transforms and other tools of time frequency analysis. Experiments have shown that CWT may serve as a detector of non-stationary signal changes as ECG. The tested signal is corrupted by short time events. We applied CWT to detect short-time event and the result image representation of the signal has showed us that one can easily find the discontinuity at the time scale representation. Analysis of ECG signal using complex-valued continuous wavelet transform is the first step to detect possible changes and alternans. In the second step, modulus and phase must be thoroughly examined. Thus, short time events in the ECG signal, and other important characteristic points such as frequency overlapping, wave onsets/offsets extrema and discontinuities even inflection points are found to be detectable. We have proved that the complex-valued CWT can be used as a powerful detector in ECG signal analysis.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.611-616
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• 2023

심전도(electrocardiogram, ECG)는 심박동의 속도와 규칙성, 심실의 크기와 위치, 심장 손상 여부를 측정하는데 사용되며, 모든 심장질환의 원인을 찾아낼 수 있다. ECG-KIT를 이용하여 획득한 ECG 신호는 ECG 신호에 잡음을 포함하기 때문에 딥러닝에 적용하기 위해서는 ECG 신호에서 잡음을 제거해야만 한다. 본 논문에서는, ECG 신호에서 잡음은 Digital IIR Butterworth의 저역 통과 필터를 이용하여 제거하였다. LSTM의 딥러닝 모델을 사용하여 3가지 활성화 함수인 sigmoid(), ReLU(), tanh() 함수에 대한 성능 평가를 비교했을 때, 오차가 가장 작은 활성화 함수는 tanh() 함수 임을 확인하였으며, 또한 LSTM과 GRU 모델에 대한 성능 평가와 경과 시간을 비교한 결과 GRU 모델이 LSTM 모델보다 우수한 것을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.55.4-55
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• 2001

Analyzing the ECG signal, we can find heart disease. Myocardial ischemia is a disorder of cardiac function caused by insufficient blood flow to the muscle tissue of the heart. Myocardial ischemia is inscribed on ST-segment of the ECG during and after patient takes exercise or is under stress, but after long time past, the ECG pattern is return to steady state. Therefore, it is necessary to monitor and analyze the ECG signal continuously for patient or aged people. Our primary purpose is the detection of temporary change of the ST-segment of ECG automatically. In the signal processing, the wavelet transform decomposes the ECG signal into high and low frequency components using wavelet function. Recomposing the high frequency bands including QRS complex, we can detect QRS complex more easily ...

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.265-266
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• 2006

In this paper, the ECG monitoring system on mobile platform was proposed, which is very useful to gather, storage and diagnose ECG signal. The existing ECG monitoring system is for indoor environment but this system is for outdoor environment, especially for automobile system. The developed system consisted of data logger using microprocessor and data server fur diagnosis ECG signal. We develop the data acquisition system hardware and data monitoring system for ECG signal.