ICT의 급속한 발전과 더불어 고령화 사회와 COVID-19로 인한 비대면의 시대에서 다양한 스마트헬스케어디바이스를 기반으로 건강관리를 지속하고 있다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강관리를 지원하기 위하여 실시간으로 분당 심장 박동수 측정함으로써 수시로 자신의 건강 상태를 확인하고 건강한 생활을 유지할 수 있도록, 아두이노 기반으로 DF Robot SEN0203 심박센서를 이용하여 심박 측정기를 제작하였다. 본 논문을 통해 제작한 기기는 손목 밴드나 스마트 워치 등 다양한 방법으로 활용될 수 있다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권1호
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pp.91-95
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2012
The photoplethysmography (PPG) signal measured from a mobile healthcare device contains various motion artifacts occurring from a patient’s movements. Recently, to reject the motion artifacts, the method of using an acceleration sensor was suggested, but such sensors are very expensive. Therefore, this study deals with a novel sensor device to replace the acceleration sensor, and evaluated the performance of the proposed sensor experimentally. In the results of the experiments, it is shown that the proposed sensor device can reconstruct the PPG signal despite the occurrence of motion artifacts, and also that the variation rate in heart rate analysis was 1.22%. According to the experimental results, the proposed method can be applied to design a low-cost device.
최근에 헬스케어와 관련된 다양한 분야에서 생체신호 중 하나인 심박신호가 사용되고 있다. 기존에 제안된 심박신호 검출 방법으로는 접촉식 방법이 대부분이었지만, 피사체가 장치를 접촉하고 있어야 한다는 불편함의 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 최근 비접촉식 방법에 의한 검출 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지정맥 인식을 위해 설계된 손가락 영상 촬영 장치를 이용해 심박 유사 신호를 얻어내는 방법을 제안한다. 검출된 심박 유사 신호는 지정맥의 위조 여부 판단과 심박 신호를 통한 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 제안하는 방법은 적외선을 이용한 지정맥 영상의 시간 도메인상의 밝기 값의 변화로부터 신호를 검출하고 영상처리 기반 알고리즘을 이용해 주파수 도메인으로 변환하였다. 변환 후, 대역 통과 필터링을 통해 심박신호와 관련이 없는 노이즈를 제거하였다. 신호의 정확성을 판단하기 위해 지정맥 획득 장치와 식품의약품안전처로부터 승인을 받은 접촉식 PPG 센서를 이용해 동시에 취득된 두 신호의 상관관계를 분석하였다. 결과적으로, 지정맥 영상을 통해 비접촉식으로 검출된 심박신호가 실제 심박신호의 파형과 일치함을 확인하는 것이 가능했다.
In this paper, a new stacked element pressure sensor has proposed for heartbeat and respiration measurement. This device can be directly attached to an individual's chest; heartbeat and respiration are detected by the pulsatile vibration and deformation of the chest. A key feature of the device is the simultaneous measurement of heart rate and respiration. The structure of the sensor consists of two stacked elements, in which one element includes one polyvinylidene fluoride (PVDF) thin film bonded on polydimethylsiloxane (PDMS) substrate. In addition, for the measurement and signal processing, the electric circuit and the filter are simply constructed with an OP-amp, resistance, and a capacitor. One element (element1, PDMS) maximizes the respiration signal; the other (element2, PVDF) is used to measure heartbeat. Element1 and element2 had sensitivity of 0.163V/N and 0.209V/N, respectively, and element2 showed improved characteristics compared with element1 in response to force. Thus, element1 and element2 were optimized for measuring respiration heart rate, respectively. Through mechanical and vivo human tests, this sensor shows the great potential to optimize the signals of heartbeat and respiration compared with commercial devices. Moreover, the proposed sensor is flexible, light weight, and low cost. All of these characteristics illustrate an effective piezoelectric pressure sensor for heartbeat and respiration measurements.
The analysis of electrocardiogram (ECG) signals facilitates the detection of various abnormal conditions of the human heart. The QRS complex is the most critical part of the ECG waveform. Further, different diseases can be identified based on the QRS complex. In this paper, a new algorithm based on the well-known Pan-Tompkins algorithm has been proposed. In the proposed scheme, the QRS complex is initially extracted by removing the background noise. Subsequently, the R-R interval and heart rate are calculated to detect whether the ECG is normal or has some abnormalities such as tachycardia and bradycardia. The accuracy of the proposed algorithm is found to be almost the same as the Pan-Tompkins algorithm and increases the R peak detection processing speed. For this work, samples are used from the MIT-BIH Arrhythmia Database, and the simulation is carried out using MATLAB 2016a.
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.
웰니스에 대한 관심이 증대됨에 따라 개인의 건강상태를 웨어러블 디바이스로 모니터링하는 연구들이 늘어나고 있다. 이에 따라 웨어러블 디바이스에서 운동과 일상 활동을 구분하는 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 이러한 기존 연구는 대부분 기계학습을 활용한 방식이다. 하지만 개인별 학습 데이터에 의존적인 과적합 문제와 연속적인 사건으로 구성되는 사람의 행동을 독립적으로 취급하여 인식 결과가 중간에 끊기고 오인행동이 생기는 문제가 있다. 이에 본 연구는 운동 시 심박이 오르내리는 생체반응 원리를 기반으로 한 운동 상태 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 3축 가속도 센서와 PPG 센서를 통해 활동강도 및 심박 수를 산출하여 심박 회복기를 판단한 후, 활동강도 검사 또는 심박 상승기 검사를 통해 운동 상태를 검출한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘은 평균 정확도 98.64%, 정밀도 98.05%, 재현율 98.62%로 기존 알고리즘보다 개선된 모습을 보였다.
최근 건강에 대한 관심과 욕구가 크게 증가하고 있으며, 이에 따라 스마트 헬스케어 산업이 크게 주목받고 있다. 이로 인해 일상생활 중 자신의 건강 상태를 지속적으로 확인하기 위한 원격의료시스템뿐만 아니라, 최근에는 국내외 기업에서 언제 어디서나 신체의 활동 정보를 계측 할 수 있는 웨어러블 디바이스들을 지속적으로 연구개발 및 시장에 선보이고 있다. 특히, 맥파와 심전도는 일상생활 중 자신의 건강상태를 지속적으로 모니터링하기 위한 생체신호로 가장 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 마이크 센서를 활용한 심장의 소리 즉, 심음의 계측을 통해 심장 활동 상태 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고자 하며, 상용 전자 청진기과 비교평가를 통해 일상생활 중 지속적인 모니터링이 가능함을 확인 하였다.
Heart rate is one of the most important signal to monitor the health condition of the patient or exerciser. Various wearable devices have been developed for the continuous monitoring of ECG signal from human body during exercise. Among these, ECG chest belt has been widely used. However wearing chest belt with ECG sensor is uncomfortable in normal life due to the electrode contact between metal electrodes of ECG sensor and skin of the human body. So we develop the royal healthcare backpack that can measure ECG signal without skin contact by using capacitor-type ECG sensor. The position of the measurement point is critical to collect a clear ECG signal in the capacitive ECG measurement from backpack. Various tests were conducted to find the optimal ECG measurement position which has less noise and could get strong and clear ECG signal during exercise, walking, hiking, mountain climbing and cycling.
바이오센서는 생명공학 또는 의학 분야에서 사용되는 인간의 생체 신호를 감지할 수 있는 센서들로 의료기기에 주로 사용되는데, 최근 MEMS 기술의 발달로 작은 크기의 하드웨어에 센서 인터페이스, 프로세서, 무선통신, 배터리 등을 포함한 모듈을 센서노드(모트 : Mote)들로 구성된 센서기반 네트워크에서 바이오센서 네트워크로 응용분야를 확장하고 있다. 이에 본 논문에서는 바이오센서 기술과 센서네트워크 기술을 융합한 기술인 바이오 센서네트워크를 활용한 응급 구조 시스템의 설계 및 구현을 제안한다. 제안된 시스템에 사용된 바이오센서는 근전도(EKG), 혈압(Blood Pressure), 맥박(Heart Rate), 산소포화도(Pulse Oximeter), 혈당(Glucose)센서들로, 바이오센서에서 측정된 생체 신호를 센서네트워크 모트를 통해 데이타를 수집하고, 수집된 데이타를 이용하여 건강관리 측정 데이타로 활용하였으며 측정된 데이터는 무선단말기(PDA, 휴대폰), 전자액자 디스플레이장치 등에서 확인 가능하도록 구성하였다. 아울러, 제안한 u- 응급 구조 시스템의 유효성을 실험하기 위해서 사용자의 바이탈사인 정보와 주변 환경정보를 고려한 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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