광용적맥파(PPG: photoplethysmogram) 신호는 심전도(ECG: electrocardiogram) 신호와 더불어 가장 많이 측정이 되는 생체 신호 중 하나이다. 광용적맥파 신호를 이용하여 측정할 수 있는 정보들은 혈류의 속도, 혈액 중 산소 포화도 등을 측정할 수 있다. 이들을 측정하기 위한 기반 정보는 맥박 정보이다. 광용적맥파 신호로부터 맥박을 측정하기 위하여 동적 잡음이 필수적으로 제거 되어야 한다. 기존 방법은 팔의 움직임을 나타내는 가속도 신호를 이용하여 동적잡음을 제거 하였지만 이는 계산 복잡도를 증가시켜 실시간으로 맥박을 추정하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 광용적맥파 신호만 사용하여 신호를 측정함과 동시에 맥박을 추정해내는 알고리듬을 제안한다.
Among the various physiological information that could be obtained from human body, heartbeat rate is a commonly used vital sign in the clinical milieu. Photoplethysography (PPG) sensor is incorporated into many wearable healthcare devices because of its advantages such as simplicity of hardware structure and low-cost. However, healthcare device employing PPG sensor has been issued in susceptibility of light and motion artifact. In this paper, to develop the real-time heart rate measurement device that is less sensitive to the external noises, we have fabricated an ultra-small wireless LC resonant pressure sensor by MEMS process. After performance evaluation in linearity and repeatability of the MEMS pressure sensor, heartbeat waveform and rate on radial artery were obtained by using resonant frequency-pressure conversion method. The measured data using the proposed heartbeat rate measurement system was validated by comparing it with the data of an commercialized heart rate measurement device. Result of the proposed device was agreed well to that of the commercialized device. The obtained real time heartbeat wave and rate were displayed on personal mobile system by bluetooth communication.
UWB(Ultra-wideband)는 송신 안테나에서 UWB 대역을 송신한 신호를 수신 안테나를 통해 받은 신호를 가지고 목표물을 판단하는 고해상도 근거리 초광대역 레이더로 비접촉으로 사람의 호흡 및 심박을 감지할 수 있고, 환경에 영향을 받지 않아 최근 활용도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 UWB 레이더 신호를 이용하여 사람의 호흡과 심박수를 감지하는 알고리즘을 구현한다. 인체에서부터 반사되어 들어온 레이더 신호를 메디안 필터, 칼만 필터, 밴드 패스필터 등을 이용하여 처리한다. 또한 호흡수와 심박수를 추출하기 위하여 CZT를 이용한다. 비교하는 심박 데이터로는 ECG(Electrocardiogram)를 사용하였으며, 약 98% 이상 일치함을 확인하였다.
최근 웨어러블 디바이스를 통한 다양한 개인 정보를 수집하고 이를 활용하는 분야가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰과 함께 일상 생활에서 착용하여 사용이 용이한 웨어러블 디바이스인 스마트워치를 통하여 심박 정보를 수집하고, 이를 위치 정보와 결합한 분석을 토대로 해당 위치에서의 감정 맞춤형 장소 추천이 가능한 어플리케이션을 개발한다. 이는 감정 추론 결과에 위치 정보를 추가함으로써 개인화서비스 제공 분야의 활용도를 높일 수 있으며, 부가적인 장치가 필요 없이 단지 스마트폰의 어플리케이션과 스마트워치의 사용으로 정보 수집과 분석이 이루어지므로 다양한 맞춤형 서비스 제공에 용이하게 활용될 수 있다.
Electrocardiogram(ECG) signal is one of the unique bio-signals of individuals and is used for personal authentication. The existing studies on personal authentication method using ECG signals show a high detection rate for a small group of candidates, but a low detection rate and increased execution time for a large group of candidates. In this paper, we propose a hierarchical algorithm that extracts fiducial points based on curvature of ECG signals as feature values for grouping candidates and identifies candidates using waveform-based comparisons. As a result of experiments on 74 ECG signal records of QT-DB provided by Physionet, the detection rate was about 97% at 3-heartbeat input and about 99% at 5-heartbeat input. The average execution time was 22.4 milliseconds. In conclusion, the proposed method improves the detection rate by the hierarchical personal authentication process, and also shows reduced amount of computation which is plausible in real-time personal authentication usage in the future.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권3호
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pp.216-222
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2013
It is known that blood circulation in human body causes the skin tone to change concurrently with heartbeats. A number of apps have been developed to measure the heartbeat using smartphone camera; however, no any further analysis is performed. In this paper we propose an algorithm that detects heartbeats from the phone's camera and further extracts the heart rate variability (HRV). We compare the HRV extracted from the camera with the HRV extracted from the electrocardiogram. We estimated a number of commonly used HRV characteristics and compared them. Our results show that smartphone camera leads to slightly overestimated characteristics although the difference in extracted HRV signals is negligible. As a consequence we suggest that a smartphone camera can be employed in a quick heart diagnosis and diagnosis of autonomic nervous system.
이 논문에서는 AWGN환경에서 발생하는 가우시안 잡음과 발진기에서 생기는 시스템 잡음을 제거할 수 있는 ALE(Adaptive Line Enhancer) 기반의 새로운 적응형 잡음 제거기를 이용한 CW(Continuous-Wave) 바이오 레이더를 제안한다. 최근에 CW 바이오 레이더를 이용해서 심장박동과 호흡을 검출하는 연구가 여러 연구기관에서 진행 되고 있다. 그러나 이 연구들은 기존 CW 바이오 레이더가 가우시안 잡음에 취약하고 그로 인해 심장박동 검출정확도도 떨어진다는 점을 설명을 하고 있긴 하지만, 그 잡음을 효과적으로 없앨 수 있는 방안은 계속 연구 중에 있다. 본 논문에서는 기저대역 신호에 포함된 잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 ALE기반의 적응형 잡음 제거기를 적용한 것을 제안한다. 또한 타겟의 위치에 따른 복조의 민감함에 강점을 가진 quadrature 수신기를 통과한 잡음이 포함된 기저대역 신호에서 잡음만을 효과적으로 제거함으로 인해 심장박동 검출 정확도를 향상시키는 것을 모의실험을 통해 비교 분석해 본다.
본 연구에서는 주기적인 심장 박동과 호흡으로 인해 발생하는 인체의 미세한 변위를 기반으로 심폐활동을 모니터링 하는 방법을 제안하였다. 제안한 시스템은 에어쿠션과 센싱 하드웨어 및 신호처리 알고리즘으로 구성되어 있다. 에어쿠션은 피부의 표면에 센서의 부착없이 무구속적으로 심박과 호흡을 측정하는데 사용되며 에어쿠션 위에 피험자가 앉았을 때 쿠션내부에 작은 압력변화를 일으킨다. 에어쿠션 내부의 미세한 압력변화는 압력센서에 의해 전기적인 신호로 변환되고 아날로그 하드웨어에 의해 증폭되고 필터링 되어 출력된다. 압력센서에서 발생한 신호는 주파수 영역필터에 의해 심박과 호흡으로 분리되어 추출된다. 에어쿠션의 계측 성능을 평가하기 위해 기존의 계측방법인 심전도와 호흡신호를 동시에 측정 후 비교하였다. 에어쿠션을 이용한 호흡 및 심박 검출률의 평균 민감도는 각각 98.67%, 99.24% 이다. 이 결과를 통해 에어쿠션을 이용한 심폐 활동 측정 방법은 설치 과정이 간단하고 쉬우며 일상생활에서 무구속적으로 호흡 및 심박을 모니터링 하는데 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
심전도(electrocardiography, ECG)는 심장박동을 할 때, 발생하는 탈분극과 재분극으로 심장의 전위변화를 시간의 흐름에 따라 파형으로 표현한 것이다. 의료기관에서는 심전도신호를 이용하여 환자의 심장질환을 진단한다. 일반적으로 사람의 정상적인 심장박동수는 1분에 60-100회 이다. 만약 정상적인 심장박동 수보다 느리거나 빠르다면 부정맥이라고 한다. 본 논문에서는 심전도신호에서 R-peak를 검출하여, R-R 간격을 구하고 부정맥 중에 서맥(bradycardia)과 빈맥(tachycardia) 구간을 검출하는 알고리즘을 제안하고 모의실험을 하였다.
최근 세계 각국의 경제적 성장과 함께 건강한 삶에 대한 관심이 증가하고 있으며, 이에 따른 스마트헬스케어 산업이 활성화 되고 있다. 스마트헬스케어 분야에서는 IoT기술의 부각에 따라 웨어러블 형태의 생체정보 계측기술이 부각되고 있다. 본 연구에서는 웨어러블 헬스케어에 응용이 가능하고 활동 중에도 편리하게 심박동의 모니터링을 수행 할 수 있는 장갑형태의 착용형 심박동 모니터링시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위해 손가락 말초에서의 혈류량변화를 모니터링하고 디스플레이 할 수 있는 장갑형 웨어러블 헬스케어시스템을 제작하고 그 성능평가를 수행하였다. 실험결과 실제 일상생활 중 움직임을 수반하더라도 심박동의 모니터링이 가능함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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