• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1500-1507
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• 2021

Identification and analysis of the first and second heart sounds(S1, S2) is the easiest way for cardiovascular disease prevention and early diagnosis. However, accurate identification is difficult because the heart sound includes organ movement, blood vortex, user experience, and noise influenced by subjective judgment. Therefore, an algorithm to automatically identify the S1 and S2 heart sounds based on blood vessel transit time(VTT) is presented in this paper. According to the experimental results of comparing the algorithm developed for S1 and S2 heart sound analysis with the conventional Shannon energy algorithm in 10 volunteers, it has been proven that the proposed algorithm can automatically identify S1 and S2 heart sounds with higher accuracy than existing algorithms.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제23권2호
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• pp.33-37
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• 2024

Recently, wearable virtual reality devices are widely used. These instruments include a 3-axis accelerometer. User's heart rate information in virtual reality contents can be useful for measuring user experience. In this paper, we propose a method to measure the heart rate through a 3-axis accelerometer based on the principle of ballistocardiography without additional sensors. The angular velocity was successively measured in a time series by the 3-axis accelerometer mounted to the head. The frequency of the maximum magnitude is determined as the heart rate through frequency transform and band pass filtering of the time series signal. For verification, the heart rate calculated from photoplethysmography sensors acquired at the same time was compared as ground-truth. In the virtual reality, the user's heart rate information can be extracted without additional heart rate sensor, and the emotional state and fatigue can be measured.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권3호
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• pp.60-66
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• 2006

본 논문은 photoplethysmography(PPG)와 Laser doppler(LD)를 이용하여 당뇨병 환자의 신경병증을 조기 진단하기 위한 시스템을 구성하여 손가락과 발가락의 혈류량을 측정하고 그 비율을 이용하는 방법을 제안하였다. 당뇨병 환자의 신경병증 진단을 위해 임상에서는 신경전도검사(NCV)가 사용되고 있으나 이 검사는 피부에 전기자극을 가하므로 환자에게 스트레스와 고통을 준다. 이에 본 논문에서는 고통이 전혀 없으며, 비관혈적이고 측정방법이 간단한 PPG와 LD를 이용하여 신경병증 진단법을 제안하였다. PPG가 LD에 비해 손가락 및 발가락의 혈류량 및 온도와의 상관관계, 민감도 및 특이도에서 더 우수하였다. 분석결과 50명의 신경병성 당뇨환자의 혈류비($0.96{\pm}0.20$)가 64명의 정상인의 혈류비($0.46{\pm}0.15$)에 비해 유의하게 높았다(p<0.000). 또한 신경병성 당뇨환자의 발가락 온도($30.5{\pm}1.4^{\circ}C$)가 정상인의 발가락 온도($29.3{\pm}2.0^{\circ}C$)에 비해 유의하게 높았다(p<0.000). 본 연구로부터 도출된 최적 혈류비(0.678)에 대한 측정 방법의 높은 민감도(95.3%)와 특이도(95.3%)를 확인하였다. 마지막으로 신경병성 당뇨환자 그룹의 경우 모두 손가락과 발가락의 온도차가 $4.5^{\circ}C$ 미만이었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권5C호
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• pp.393-402
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• 2012

본 논문에서는 PPG(Photoplethysmography)센서를 통하여 검출되는 심장박동신호를 이용하여 스트레스 여부를 판단하고, 이를 위한 효과적인 신호처리를 연구한다. 측정되는 PPG신호를 바탕으로 PPI(Pulse to Pulse Interval)와 이산 신호처리 방법을 이용하여 감성자극을 판단한다. 감성자극에 대한 반응을 실험하기 위하여 피실험자들은 스트레스영상과 안정영상을 TV를 통하여 시청하였다. 스트레스 정도에 따라 다양한 신체반응이 나타나며, 그 중 가장 큰 변화를 나타내는 심장박동수의 변화를 PPG센서를 이용하여 검출한다. 그러나 측정에 의한 오차와 피실험자의 동작에 의한 오차가 발생한다. 본 논문에서는 감성자극 판단에 오차를 유발하는 신호잡음과 동작잡음을 제거하기 위한 방안을 제안한다. PPG센서를 통하여 검출된 심장박동신호에 섞여있는 고주파대역의 신호잡음을 제거하기 위하여 전처리에서 스펙트로그램을 이용한 에너지밀도 분석법으로 피실험자에 적응된 해밍 필터를 적용한다. PPG센서와 피실험자간의 접촉상태 때문에 발생되는 동작잡음으로 인하여 발생될 수 있는 스트레스 검출오차를 수정하기 위하여 후처리에서 히스테리시스를 적용한다. 실험결과 심장박동의 특성을 고려하지 않은 방안에 비하여 신호잡음을 효과적으로 줄였으며, 동작잡음에 의한 검출오차를 개선하였다.

• 감성과학
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• 제15권1호
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• pp.133-140
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• 2012

본 연구에서는 개인 맞춤형 감성인식이 가능한 실시간 개인화 프로세스를 개발하였다. 설계된 개인화 프로세스는 실시간 생체신호 중립밴드 알고리즘과 사용자의 주관적인 감성응답을 실시간으로 입력받아 개인 감성룰베이스를 업데이트하는 과정을 포함한다. 실시간 감성인식을 위해 PPG(Photoplethysmography), GSR(Galvanic skin reflex), SKT(Skin Temperature)를 자율신경계 신호를 측정하고 사용하였다. 개인화 프로세스를 적용한 감성인식과 적용하지 않은 감성인식의 일치도 평가는 대학생 10명(남 5명, 여 5명, 22.1세${\pm}$2.2세)의 피실험자를 대상으로 실시하였다. 45장의 이미지를 무작위로 제시하였으며, 5회 반복 측정하였다. 개인화 프로세스를 적용시켰을 때 약 71.67%의 일치도를 보였으며, 적용시키지 않았을 때보다 약 5배 이상 높은 일치도의 차이를 보였다. 본 연구에서는 개인화 프로세스가 실시간 개인 맞춤 감성인식에 매우 유용함을 보였다. 추후 개인화 프로세스는 다양한 감성 애플리케이션이나 서비스에서 감성인식 만족도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.183-190
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• 2013

PPG 신호는 심장의 박동에 동기된 유사 주기 신호이다. 본 논문에서는 PPG 신호의 유사주기성을 이용한 지수가중 이동평균필터 방법을 제안한다. 이 필터링 방법은 PPG 신호를 주기적으로 분리하여 각 주기 신호의 같은 순번에 있는 샘플들끼리 평균을 취하는 방법이다. 연속된 PPG 신호의 주기중에 동잡음이 혼입되었다면 주기를 기준으로 PPG 신호를 분리한 후, 각 주기의 샘플수를 조정하여 같은 샘플수를 가지게 만든다. 이 주기들을 2차원으로 배열한 후 현재 주기부터 이전 각 주기의 샘플끼리 평균을 취함으로써 훼손없이 동잡음을 제거할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제35권5호
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• pp.869-879
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• 2013

This study is related to the acquisition of physiological signals of human emotions and the recognition of human emotions using such physiological signals. To acquire physiological signals, seven emotions are evoked through stimuli. Regarding the induced emotions, the results of skin temperature, photoplethysmography, electrodermal activity, and an electrocardiogram are recorded and analyzed as physiological signals. The suitability and effectiveness of the stimuli are evaluated by the subjects themselves. To address the problem of the emotions not being recognized, we introduce a methodology for a recognizer using prototype-based learning and particle swarm optimization (PSO). The design involves two main phases: i) PSO selects the P% of the patterns to be treated as prototypes of the seven emotions; ii) PSO is instrumental in the formation of the core set of features. The experiments show that a suitable selection of prototypes and a substantial reduction of the feature space can be accomplished, and the recognizer formed in this manner is characterized by high recognition accuracy for the seven emotions using physiological signals.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2919-2922
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• 2003

In this paper, we present a new methodology to analyze the characteristics of artery by using 4 channels photophethysmography. The proposed parameter is a time difference of pulse transit time (PTT) between pulse waves at finger site and at toe site. As the results of experiments, the change of parameter was found according to ages. The result of regression analysis about relationships between the parameter and ages for n=51, the coefficient of correlation of non-normalized data has -0.79770 in left side and -0.80599 in right side and the coefficient of correlation of normalized data by height has -0.81345 in left side and -0.81605 in right side.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.489-492
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• 2005

Even though the blood pressure is one of the most widely used index for the healthcare monitoring of hypertensive and normotensive persons, there is no non-intrusive measurement method which is commercialized until now. Pulse Arrival Time (PAT) is known that it has close relation with the systolic blood pressure (SBP) and arterial stiffness. In this study, SBP estimation methods by non-intrusive measurement of PAT are suggested. For the unconstrained measurement of PAT, the first method used the electrically non contact electrocardiogram (ENC-ECG) technique and the reflective type of Photoplethysmography (PPG) sensor on the computer mouse. In the second method, ENC-ECG and the air pressure sensor in the seat cushion on a chair were measured. The third method used ECG electrodes and PPG sensors on the toilet seat cover. The validation and regression analysis of the relationship of PAT and SBP are summarized. These methods have considerable errors to be used for all people. But these can be applied for each subject after the parameter customization within acceptable error. So, it is feasible for suggested methods to be used for monitoring of SBP in daily life in non-intrusive way when there is personal identification system of each subject.

• 전기학회논문지
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• 제67권7호
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• pp.962-968
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• 2018

In this study, we developed novel indicators to assess postoperative pain based on PPG derivative waveform. As the candidate indicator of postoperative pain assessment, the time from the start of beating to the n-th peak($T_n$) and the n-th peak amplitude($A_n$) of the PPG derivative were selected. In order to verify derived indicators, each candidate indicator was derived from the PPG of 78 subjects before and after surgery, and it was confirmed whether significant changes were observed after surgery. Logistic classification was performed with each proposed indicator to calculate the pain classification accuracy, then the classification performance was compared with SPI(Surgical Pleth Index, GE Healthcare, Chicago, US). The results showed that there were significant differences(p < 0.01) in all indicators except for $T_3$ and $A_3$. The coefficient of variation(CV) of every time-related indicators were lower than the CV of SPI(30.43%), however, the CV in amplitude-related parameters were higher than that of SPI. Among the candidate indicators, amplitude of the first peak, $A_1$, showed that highest accuracy in post-operative pain classification, 68.72%, and it is 15.53% higher than SPI.