• Journal of Biosystems Engineering
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• 제38권2호
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• pp.163-170
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• 2013

Purpose: The purpose of this study is to provide analysis of physiological, biomechanical responses occurring from the operation to lifting or twist lifting task appears frequently in agricultural work. Methods: This study investigated the changes of physiological factors such as heart rate, heart rate variability (HRV) and biomechanical factors such as physical activity and kinetic analysis in the task of twisting at the waist while lifting. Results: Heart rates changed significantly with the workload. The result indicated that the workload of 2 kg was light intensity work, and the workload of 12 kg was hard intensity work. Physical activity increased as the workload increased both on wrist and waist. Besides, stress index of the worker increased with the workload. Dynamic load to herniated discs was analyzed using inertial sensor, and the angular acceleration and torque increased with the workload. The proposed measurement system can measure the recipient's physiological and physical signals in real-time and analyzed 3-dimensionally according to the variety of work load. Conclusions: The system we propose will be a new method to measure agricultural workers' multi-dimensional signals and analyze various farming tasks.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.31-37
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• 2010

본 논문은 홈 케어를 위해 생체 센서 시스템으로 홈 네트워크 시스템을 구성하여 생체 신호가 전달되도록 생체 신호 알고리즘을 구현하였다. 알고리즘의 구성 조건은 입력함수, 주파수 변화 함수, 변위 점 산출 발생 함수, 위치 변동 축 발생 함수, 축 변화 흔들림 변위(Sway Displacement)의 함수에서 변위치의 최대 값과 최소 값을 기준에 조정할 수 있는 단계로 주파수 변동이 0.01 단위로 변화가 있도록 조정하였다. 산출되는 항목은 맥박(Heart Rate), 체온(Temperature), 체중(Weight) 로 구성되고, 파형으로 신체적 균형정도를 확인하고 건강의 상태를 확인하도록 의미를 부여하였다. 본연구의 결과로 홈 네트워크를 통해 헬스 센터 및 건강관리 중앙 시스템에 단말기를 통해 전송된 알고리즘으로 홈 내 건강 관리시스템이 진행되는 결과를 얻을 수 있고, 다양한 신체적 파라메타를 통한 모니터링 기능을 갖춘 시스템관리가 형성 될 것으로 예상된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1395-1405
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• 2017

In this paper, we analyses heart beat data to identify subjects stress state (binary) using heart rate variability (HRV) features extracted from heart beat data of the subjects and implement supervised machine learning techniques to create the mental stress classifier. There are four steps need to be done: data acquisition, data processing (HRV analysis), features selection, and machine learning, before doing performance measurement. There are 56 features generated from the HRV Analysis module with several of them are selected (using own algorithm) after computing the Pearson Correlation Matrix (p-values). The results of the list of selected features compared with all features data are compared by its model error after training using several machine learning techniques: support vector machine, decision tree, and discriminant analysis. SVM model and decision tree model with using selected features shows close results compared to using all recording by only 1% difference. Meanwhile, the discriminant analysis differs about 5%. All the machine learning method used in this works have 90% maximum average accuracy.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.300-302
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• 2021

현재 COVID-19 상황에서 마스크 사용의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 마스크의 상태 모니터링을 위한 IoT기반 스마트 마스크를 제안한다. 제안한 시스템은 센서 모듈과 스마트폰 앱으로 구성된다. 센서 모듈은 온습도센서, 펄스 옥시미터로 구성된 심박 센서, BLE 칩으로 구성된다. 이러한 센서들은 BLE 칩과 I2C로 연결되어 데이터를 수집하고 전송한다. 스마트폰 앱은 안드로이드로 개발되며, 수신된 센서 데이터를 처리, 저장, 출력한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.605-606
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• 2016

최근 다양한 웨어러블 디바이스들을 활용하여 새로운 서비스를 제공하려는 연구가 진행되고 있다. 기존의 웨어러블 디바이스들은 생체정보를 측정하여 사용자에게 서비스를 제공한다. 그러나 이러한 생체정보 수치를 측정하여 사용자의 상태를 판별하는 알고리즘과 기술이 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 가속도 센서와 심박 센서를 활용하여 생체정보를 측정하고 심장박동 수와 움직임에 대한 임계값을 설정한다. 이를 통해 사용자의 상태 파악 및 긴급상황에 대처할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.257-269
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• 2021

논문은 심탄도(BCG, Ballistocardiogram) 센서를 이용하여 생체신호 데이터를 비침습, 무구속적인 방식으로 수집하고, ICT 기술과 고성능 컴퓨팅 환경에서 인공지능 기계학습 알고리즘을 활용하여 데이터 기반 혈당 예측 알고리즘 모델 개발 및 검증하는 방법을 제시하고 연구하는 것이다. 혈당수치 예측모델은 MLP 아키텍처에 입력노드는 심박수, 호흡수, 심박출량, 심박변이도, SDNN, RMSSD, PNN50, 나이, 성별이며, 은닉층 7개를 사용하였다. 실험 결과는 5회 실험한 학습데이터의 평균 MSE, MAE 및 RMSE 값은 각각 0.5226, 0.6328 및 0.7692이며 검증데이터 평균 값은 각각 0.5408, 0.6776, 0.7968이었으며, 결정계수(R2) 수치는 0.9997의 결과를 보였다. 데이터를 기반으로 한 혈당수치를 예측하는 모델을 표준화하고 데이터셋 수집과 예측 정확성을 검증하는 연구가 계속적으로 진행된다면 비침습 방식의 혈당 수준 관리에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.172-174
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• 2019

본 논문에서는 사용자가 자신의 움직임 및 심장 박동 상태를 모니터링 하기 위한 생체 인터넷 (Internet of Biometry: IoB) 기반의 HW/SW (hardware/software) 플랫폼 (platform)을 제안한다. 제안하는 시스템은 모션 센서 (motion sensor) 또는 심박 (heart rate) 센서와 같이 사용자의 생체 정보를 수집할 수 있는 센서를 사용한다. 또한, 마이크로프로세서 (microprocessor)를 사용하여 센서로부터 수집된 데이터를 사용자에게 필요한 생체 정보로 변환하고, 블루투스 (Bluetooth) 통신을 이용하여 사용자의 스마트폰 앱 (smartphone application)으로 변환한 생체 정보를 전달한다. 스마트폰 앱은 수신한 생체 정보를 디스플레이 (display)함으로써, 사용자가 자신의 상태를 모니터링 (monitoring) 할 수 있다. 제안한 시스템을 사용하여 해양 레포츠 (leisure sports) 등과 같은 활동을 하는 사람들이 자신의 몸 상태를 스스로 확인할 수 있고, 사고 예방의 효과를 얻을 수 있다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권5호
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• pp.702-712
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• 2016

A wrist watch type wearable cardiovascular monitoring device is proposed for continuous and convenient monitoring of the patient's cardiovascular system. For comprehensive monitoring of the patient's cardiovascular system, the concurrent electrocardiogram (ECG) and arterial pulse wave (APW) sensor front-end are fabricated in $0.18{\mu}m$ CMOS technology. The ECG sensor frontend achieves 84.6-dB CMRR and $2.3-{\mu}Vrms$-input referred noise with $30-{\mu}W$ power consumption. The APW sensor front-end achieves $3.2-V/{\Omega}$ sensitivity with accurate bio-impedance measurement lesser than 1% error, consuming only $984-{\mu}W$. The ECG and APW sensor front-end is combined with power management unit, micro controller unit (MCU), display and Bluetooth transceiver so that concurrently measured ECG and APW can be transmitted into smartphone, showing patient's cardiovascular state in real time. In order to verify operation of the cardiovascular monitoring system, cardiovascular indicator is extracted from the healthy volunteer. As a result, 5.74 m/second-pulse wave velocity (PWV), 79.1 beats/minute-heart rate (HR) and positive slope of b-d peak-accelerated arterial pulse wave (AAPW) are achieved, showing the volunteer's healthy cardiovascular state.

• 센서학회지
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• 제24권1호
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• pp.69-77
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• 2015

The Microsoft Kinect is a motion sensing input device which is widely used for many motion recognition applications such as fitness, sports, and rehabilitation. Until now, most of remote rehabilitation systems with the Microsoft Kinect have allowed the user or patient to do rehabilitation or fitness by following the motion of a video screen. However in this paper we propose a smart remote rehabilitation system with the Microsoft Kinect motion sensor and a wearable ECG sensor which can allow patients to offer monitoring of the individual's performance and personalized feedback on rehabilitation exercises. The proposed noble smart remote rehabilitation is able to monitor and measure the state of the patient's condition during rehabilitation exercise, and transmits it to the prescriber. This system can give feedback to a prescriber, a doctor and a patient for improving and recovering motor performance. Thus, the efficient rehabilitation training service can be provided to patient in response to changes of patient's condition during exercise.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.103-112
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• 2018

본 논문에서는 감정에 따라 변화하는 혈류량을 측정하는 PPG 센서를 사용하여 감정을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 PPG 신호로부터 전력스펙트럼밀도(PSD; Power Spectrum Density)를 통해 주파수 영역에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 판단하는 방법을 활용한다. 제임스 러셀의 이차원 원형 모델에 기반을 두어 감정을 기쁨, 슬픔, 짜증, 평온으로 분류하여 주파수 영역에 따른 에너지의 크기와의 연관성을 살펴본다. 본 연구는 웨어러블 디바이스에서 사용되는 동일한 PPG 센서를 사용하여 상위 네 종류의 감정을 영상 실험을 통해 주파수 영역에서 측정하였다는 것에 의의가 있다. 설문 조사를 통해 정확도와 개인에 따른 몰입 정도와 감정 변화 및 영상에 대한 바이오피드백을 수집하였다. 제안하는 방법은 앞으로 PPG 센서를 사용하는 상용화된 웨어러블 디바이스와 기존에 사용하는 스마트폰의 상황정보와 융합되어 모바일 어플리케이션 예측 서비스 등 다양한 개발이 될 것으로 기대된다.