간단한 조작으로 시안화물을 신속하게 계측할 수 있는 센서의 개발을 목적으로 하여 미생물과 산소전극을 이용한 시안센서의 개발을 연구하였다. 산소전극에 S. cerevisiae를 흡착 고정화한 막을 부착하여 막형 시안센서를 제작하고 시료용액중의 시 안이온농도를 O~1.00ppm이 되게 시안을 첨가하면 서 전류값 변화를 살펴본 결과 시안농도 0.10~1.00ppm의 범위에서 응답이 확인되었으며 고정화 직후의 호흡활성은 약 하루정도 유지되었다. S. ceremSlae를 고정화한 키토-펼 HP-5020을 사용하여 반응기형 시안센서를 제작하고 막형 시안센서와 동일하게 시안이온농도 O~1.00ppm 용액의 전 류값 변화를 살펴본 결과 0.10~ 1.00ppm의 범위에서 응답이 확인되었으며 고정화 직후 90%의 호흡활 성이 16일간 유지되었다. 반응기형 시안샌서의 반응기 크기의 영향을 검토 한 결과, 반응기의 최적 체적이 존재한다는 사실을 알 수 있었다.
In sleep monitoring system, polysomnography (PSG) is the gold-standard but previous studies revealed that attaching numerous amount of sensors disturb sleep during the test which is the fundamental disadvantage of PSG. We suggest an unconstrained rapid-eye-movement (REM) sleep monitoring method measured with polyvinylidene (PVDF) film-based sensor for the normal and the obstructive sleep apnea (OSA) patients. Nine normal subjects and seventeen OSA patients have participated in the study. During REM sleep, rate and variability of respiration are known to be greater than in other sleep stages. Based on this phenomena, respiratory signals of participants were unconstrainedly measured using the PVDF-based sensor with the PSG and REM sleep were extracted from the average rate and variability of respiration. In epoch-by-epoch REM sleep detection, proposed method classified REM sleep with an average sensitivity of 72.3%, specificity of 92.5%, accuracy of 88.9%, and kappa statistic of 0.60 compared to the results of PSG. Student's t-test showed no significant difference between the results of normal and OSA group. This method is potentially applicable to REM sleep detection in homing environment or ambulatory monitoring.
This study evaluates the performance of an optical sensor and measurement system (CMA-24) which can analyze the fluctuation of dissolved oxygen and pH simultaneously. In the optical sensor system, the fluorescent materials, Rudpp and HPTS which are sensitive to dissolved oxygen and pH, respectively, are coated on the bottom of a 24-well -plate by the sol-gel technology. The detection times of the emission light of the oxygen sensor were $4,186{\pm}13.90{\mu}s$ and $4,452{\pm}36.68{\mu}s$ for the dissolved oxygen of 17% $O_2$ and 7.6% $O_2$, respectively. On the other hand, the detection times of the pH sensor were $6,699.43{\pm}14.64{\mu}s$, $6,722.24{\pm}6.21{\mu}s$, and $6,748.52{\pm}2.63{\mu}s$ using pH 6, 7, and 8, respectively. When we determined cellular respiration levels of C2C12 myocytes with CMA-24, $O_2$/pH measurement system, the ratio of the uncoupled to coupled OCR (oxygen consumption rate) was 1.41. The results mean that this CMA-24 system shows almost the same sensitiveness as the commercial system.
In this paper, we devised pulse rate diagnosis for provide basic index of cold-hot diagnosis. The system consist of database part and pulse rate detection part for detection pulse wave, respiration and ECG. The database is constructed windwos95 platform using DAO(data access object). Search algorithm used ISAM algorithm. The database consist of one's information and medical report for a subject and detected pulse wave.
S. C. Han;Kim, H. K.;Lee, Y. D.;W. Huh;Park, Y. B.
한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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한국전기전자재료학회 1998년도 춘계학술대회 논문집
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pp.539-542
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1998
In this paper, we devised pulse rate diagnosis database system for provide basic index of Cold-Hot diagnosis. The system consist of database part and pulse rate detection part that for detection pulse wave, respiration and ECG. The database is constructed windows95 platform using DAO(Data Access Object). Search algorithm used ISAM algorithm. The database consist of patient information and medical report for a subject and detected biological signals.
초음파 센서를 이용한 호흡측정방식은 관성 및 압력의 오차의 영향을 거의 받지 않고, 반영구적으로 사용이 가능한 호흡기기이다. 초음파의 특성을 이용한 것으로 송수신시 초음파의 매질인 공기의 흐름에 의한 반송형식인 초음파의 전달속도 차이를 이용하여 호흡량 및 흐름을 detecting하는 기술이다. 본 논문에서는 환자를 중심으로 측정이 이루어져야 하기 때문에 센서의 송수신시 일어나는 신호의 sensitivity를 향상시켜서 약한 호흡에도 dectection이 가능하도록 시스템의 성능을 향상시켰다.
본 연구는 여러 가지 질병의 원인을 규명하는데 있어서 자율신경계 역할의 중요성을 인식하여 심전도 및 호흡신호의 변이를 이용하여 자율신경계를 감시할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제작된 증폭기에서는 트랜스를 사용하여 교류전원으로부터 환자를 격리시키고, 30 KHz의 고주파를 이용하여 임피던스법에 의한 호흡신호를 심전도와 동시에 처리할 수 있도록 하였으며, 아울러 서로의 채널에 대한 혼신의 영향을 최소화하도록 회로를 설계하였다. 시뮬레이터에 의한 테스트 결과에서 입력 조건에 따라 증폭기의 출력에 나타나는 시간 간격이 일치하게 나타나는 것을 확인하였다. 또 실제 서로 다른 조건을 가진 세 부류의 임상 환자의 심전도에서 R-R interval 및 호흡신호를 측정하여 추출할 수 있었다. 기존에는 주로 생체 신호 파라미터를 각각 측정하여 그 결과를 추출하였으나 본 연구에서는 R-R interval과 respiration의 파라미터를 통합하여 데이터를 수집, 처리함으로써 환자로부터 얻은 데이터를 임상 응용에 보다 효과적으로 적용할 수 있게 되었다. 따라서 향후 개발된 시스템의 보완을 통해 환자에 직접 적용하여 자율신경계 장애 환자에 대한 감시장치로 활용하고자 한다.
노인 음성은 연령에 따른 호흡, 발성, 공명 등의 생리적 변화에 의하여 다량의 잡음이 발생된다. 따라서 노인 음성으로 음성인식 및 합성, 분석 소프트웨어등과 같은 융복합 헬스케어 기기를 동작시키고자 할 때, 성능을 저하시키는 결과를 야기한다. 그러므로 노인 음성을 분석하여 그들의 목소리로 다양한 헬스케어 기기를 잘 운영할 수 있는 위한 연구 개발이 필요하다. 따라서 본 연구는 노인 음성 잡음을 고려하여 기존의 대칭 구조 고차 미분 에너지 함수를 이용하여 노인 음성에서의 음성 구간 검출 알고리즘을 연구하였으며, 자기상관함수와 AMDF 방법과 비교하여 노인 음성에서의 음성 구간 검출에 보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제시하는 음성 구간 검출 알고리즘은 노인을 위한 음성 인터페이스에 적용함으로써 노인들의 스마트 기기에의 접근성을 높이고, 더 나아가 노인들을 위한 융복합 웨어러블 디바이스 성능 개선 및 다양한 개발이 가능할 것으로 전망한다.
수면 무호흡증은 고혈압, 뇌졸중, 심근경색, 우울증 및 인지기능 장애 등 다양한 2차 질환을 일으키며 심혈관 및 뇌혈관 질환의 발생 원인이 되기에 수면 무호흡의 조기 발견 및 지속적인 관리가 절실히 필요하다. 본 연구에서는 수면 중 호흡을 모니터링하기 위해 목의 기관 부위에서 호흡에 의한 미세한 진동을 검출할 수 있는 PVDF 필름 진동 센서를 이용하여 정상호흡과 수면 무호흡을 판단하는 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 검출된 호흡음 데이터를 기반으로 호흡수, 무호흡 등의 변수들을 추출하였고 잡음 제거 알고리즘을 수립하여 잡음 신호가 있을 시에도 영향을 최소화하는 방법을 적용하였다. 또한 변동 문턱치 알고리즘을 수립하여 불규칙적인 호흡 패턴에서도 분석이 가능함을 확인하였다. 그 결과 분당 호흡수의 정확도는 98.7%이고 무호흡 횟수와 무호흡 지속 시간에 대한 개발기기와 수면다원검사의 결과를 비교한 결과 무호흡 횟수 측정 정확도는 92.6%, 무호흡 지속 시간의 정확도는 94.0%임을 확인하였다. 본 연구의 결과는 일상생활 중 가정에서 간편하고 정확하게 수면 정보를 모니터링하고 치료 경과를 확인할 수 있는 웨어러블 디바이스의 제품화로 이어져 수면장애의 관리에 큰 도움이 될 것이다.
IR-UWB radar has been regarded as the most promising technology for non-contact respiration and heartbeat monitoring because of its ability of detecting slight motion even in submillimeter range. Measuring heart rate is most challenging since the chest movement by heartbeat is quite subtle and easily interfered with by a random body motion or background noise. Additionally, periodic sampling can be limited by the performance of computer that handles the radar signals. In this paper, we deploy Lomb-Scargle periodogram method that estimates heart rate even with irregularly sampled data and uneven signal amplitude. Lomb-Scargle periodogram is known as a method for finding periodicity in irregularly-sampled and noisy data set. We also implement a motion detection scheme in order to make the heart rate estimation pause when a random motion is detected. Our scheme is implemented using Novelda's X4M03 radar development kit and its corresponding drivers and Python packages. Experimental results show that the estimation with Lomb-Scargle periodogram yield more accurate heart rate than the method of measuring peak-to-peak distance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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