This paper presents a respiration measurement sleeping pillow based on pressure sensors. The respiration measurement sleeping pillow system consists of a sleeping pillow, an interface circuit, a respiration measurement system, and four force-sensitive resistor(FSR) sensors attached at the bottom of the sleeping pillow. The FSR sensors are used to detect the respiration signals induced by the body movement while breathing. The respiration signals of a twenty health man were measured and analyzed by utilizing the respiration measurement sleeping pillow system. The pillow system could detect the respiration signals and had similar characteristics to the chest type BIOPAC respiration sensor used by medical doctors. The respiration rates of ten subjects were also measured. The average measurement accuracy was about 98.8%. The research results showed that this pillow system can be used to detect and analyze the respiration signal when sleeping for the better sleep management.
Heat conductivity, height, size, elasticity of pillow, stability of shape, hygroscopicity, ventilation, temperature and easy movability, and so on, are considered to be some of major conditions that affect the comfortable sleep. Considering those factors together, the thermal properties, height, shape and feeling of touch, etc, of pillow must be taken into account. Though studies have been conducted to figure out the physical properties of mattress or pillows from the perspective of factors related to the environment of sleep, they are not enough to be used as an index to evaluate the qualitative aspect of sleep. This study tries to consider the effect of pillow filling materials on the comfortable sleep, for which EEG, ECG, EOG, EMG, RT, etc, are to be measured in an attempt to provide the basic data required in proposing the condition that may lead to a sound and comfortable sleep. Three types of pillows that are sold in the market were used for this research in order to evaluate the quality of sleep depending on the filling materials of pillow. All data were statistically processed and the following conclusions were drawn. It was found that the pillow with feathers provided the best comfort as the pillow A turned out to have the shortest sleeping latency(SL) from the perspective of comfort. The pillow B which used the polyethylene is deemed to be suitable for fatigue relieving purpose as it turned out to have the highest slow wave sleep(SWS), but no statistically significant difference was validated. Moreover, the pillow C which used the natural wool was found to have the narrowest contacting area of the pillow and head and provide a great warm heat comfort that may led to a sound sleep because the temperature below the pillow took the longest time to rise.
사람은 하루 7~8시간 잠자는 동안 20~30번 자세를 바꿈으로 해서 최적의 수면 활동을 유지하려 한다. 최적의 수면을 제공하기 위해서는 베개 내부에 코골이 습관은 물론이고 개인의 수면 패턴을 감지할 수 있는 Sensing시스템과 Sensor에서 출력되는 정보를 분석 가공하는 프로그램 및 정보를 제공하는 디스플레이 장치를 통해 파악된 각종 수면 데이터를 효과적으로 활용하기 위한 센싱 장치의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 수면 중 인 사람의 뒤척임을 감지해 수면 패턴을 분석하고 분석된 자료를 바탕으로 수면 건강에 대한 적극적인 관리 할 수 있는 웰빙 베개를 개발하고자 한다.
Most sleep apnea patients exhibit severe snoring, and long-lasting sleep apnea may cause insomnia, hypertension, cardiovascular diseases, stroke, and other diseases. Although polysomnography is the typical sleep diagnostic method to accurately diagnose sleep apnea by measuring a variety of bio-signals that occur during sleep, it is inconvenient as the patient has to sleep with attached electrodes at the hospital for the diagnosis. In this study, a diagnostic pillow is designed to measure respiration, heart rate, and snoring during sleep, using only one polyvinylidene fluoride (PVDF) sensor. A PVDF sensor with piezoelectric properties was inserted into a specially made instrument to extract accurate signals regardless of the posture during sleep. Wavelet analysis was used to identify the extractability and frequency domain signals of respiration, heart rate, and snoring from the signals generated by the PVDF sensor. In particular, to separate the respiratory signal in the 0.2~0.5 Hz frequency region, wavelet analysis was performed after removing 1~2 Hz frequency components. In addition, signals for respiration, heart rate, and snoring were separated from the PVDF sensor signal through a Butterworth filter and median filter based on the information obtained from the wavelet analysis. Moreover, the possibility of measuring sleep apnea from these separated signals was confirmed. To verify the usefulness of this study, data obtained during sleeping was used.
본 논문에서 코골이 검출과 호흡 측정이 가능한 수면 관리 베개 시스템에 대해 연구 조사 하였다. 수면 관리 베개 시스템은 4개의 압력센서, 두 개의 마이크로폰, 하나의 베개, 측정 시스템으로 구성되어있다. 베개의 하단부에 설치된 4개의 압력 센서는 호흡 신호를 측정 하는데 사용되고, 베개 중앙 왼쪽과 오른 쪽에 설치된 두 개의 마이크로폰은 코골이 신호만 검출하는데 사용된다. 데이터 수집 장치와 컴퓨터로 구성된 측정 시스템을 사용하여 10명의 젊은 사람들의 코골이 신호와 호흡신호를 측정하였다. 호흡 신호 측정 정확도는 약 98%이였고, 코골이 신호 측정 정확도는 약 97% 이였다. 본 연구에서 수행된 실험 결과들이 수면 관리 베개 시스템이 수면 중 사람의 코골이 신호와 호흡신호를 측정하는데 사용 가능함을 보여 주고 있다.
본 연구에서는 수면 자세에 따라 옆으로 누웠을 때와 뒤로 누웠을 때 베개 높이를 자동적으로 조절할 수 있는 베개를 전산해석과 3D 프린팅을 통하여 제작하였다. 누웠을 때의 자세 차이에 대한 머리 무게를 측정한 결과 무게 차이는 약 1.2 kg 정도였으며, 이 때 베개 높이 차이를 약 1.0 cm ~ 1.5 cm 나도록 설계하였다. 복잡한 기계적인 기구 구동 대신에 TPU 재질의 아치 형 구조물을 기본으로 하였다. 전산해석을 통하여 직렬조합을 통한 최적모델을 설정하였고 실험과 비교하여 유사한 결과를 얻었다. 최종 제작된 제품은 옆으로 누웠을 때와 뒤로 누웠을 때의 높이 차이가 약 2 cm로 나타났으며 사용감은 좋은 것으로 평가되었다.
현대 사회에 들어서면서 사회생활과 더불어 일상생활의 변화로 인해 현대인들이 가지는 수면 부족과 불만족스러운 수면 환경으로 전 세계에서 수면 부족국가 최하위, 수면 부족이라고 생각되는 국가 최하위를 기록하고 있다. 수면 부족을 이끄는 원인 중 2위를 차지하는 '수면 환경'을 개선할 수 있는 '아두이노를 활용한 수면 베개'에 대한 내용이다. 수면에 들기 전 몇 분 그 잠시의 시간이 수면의 질을 좌우할 수 있으며, 수면의 질은 하루 생활의 만족감을 결정한다. 아두이노를 활용하여 다양한 기능을 통해 수면의 질을 높일 수 있다. 아두이노를 통해 수면자의 호흡 측정, 조명, 블루투스 스피커를 조절하여 수면자의 수면 환경을 조성하고 자신에게 맞는 환경을 직접 만들 수 있다. 이를 통해 현대인의 수면 부족을 개선하고 더 윤택한 삶을 가질 수 있을 것이다.
사람들은 일생동안 1/3을 잠을 자며 그들의 잠자는 시간은 나이에 따라 변하게 된다. 일반적으로 어른들은 하루에 8시간의 잠을 잔다. 그러나 항상 좋은 잠자리를 기대할 수는 없다. 실제로 50대 이상의 많은 사람들은 수면 문제를 가지고 있다. 이는 코골이, 수면 무호흡과 같은 수면 장애요소들 때문에 발생하는 것이다. 이 논문에서는 수면 장애요소 중 하나인 코골이를 검출하는 스마트 베개에 대해서 조사하였다. 스마트 베개는 베개의 오른쪽과 왼쪽 부분에 위치한 두 개의 마이크로폰으로 구성되어져 있다. 쉽게 코골이는 검출하기 위하여 피크 검출회로를 사용하여 코골이 신호를 펄스신호로 변형시켰으며, 펄스폭을 사용하여 코골이 이벤트 발생을 판단하였다. 측정된 코골이 검출 정확도는 약 98.6%이었다. 본 연구에서 얻은 연구 결과들이 스마트 베개가 수면 중 코골이를 검출할 수 있음을 보여 주었다.
본 논문에서는 수면하는 동안 신체 움직임을 감지하여 수면의 질을 측정하기 위한 스마트 베개를 제안한다. 제안된 스마트 베개는 9개의 가속도 센서를 내장하여 수면하는 동안 머리 또는 몸의 움직임을 감지할 수 있다. 스마트 베개의 효용성을 알아보기 위해서 총 7명의 사용자를 선발하여 5일 동안 개발된 수면 베개를 사용하도록 하고 이들의 수면 모습을 카메라로 녹화하는 한편 설문 조사를 실시하였다. 스피어만 상관관계를 이용하여 수면 중 분당 신체 움직임과 수면품질의 상관관계를 분석한 결과 수면 중 분당 신체 움직임이 많을수록 수면의 질이 저하되는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문의 결과는 향후 수면 장애를 신속히 진단하여 치료하는데 활용될 수 있다.
Han, Bo Ram;Cho, Yong Jun;Yang, Jin Seo;Kang, Suk Hyung;Choi, Hyuk Jai
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제55권3호
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pp.148-151
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2014
Objective : Posture-induced radial neuropathy, known as Saturday night palsy, occurs because of compression of the radial nerve. The clinical symptoms of radial neuropathy are similar to stroke or a herniated cervical disk, which makes it difficult to diagnose and sometimes leads to inappropriate evaluations. The purpose of our study was to establish the clinical characteristics and diagnostic assessment of compressive radial neuropathy. Methods : Retrospectively, we reviewed neurophysiologic studies on 25 patients diagnosed with radial nerve palsy, who experienced wrist drop after maintaining a certain posture for an extended period. The neurologic presentations, clinical prognosis, and electrophysiology of the patients were obtained from medical records. Results : Subjects were 19 males and 6 females. The median age at diagnosis was 46 years. The right arm was affected in 13 patients and the left arm in 12 patients. The condition was induced by sleeping with the arms hanging over the armrest of a chair because of drunkenness, sleeping while bending the arm under the pillow, during drinking, and unknown. The most common clinical presentation was a wrist drop and paresthesia on the dorsum of the 1st to 3rd fingers. Improvement began after a mean of 2.4 weeks. Electrophysiologic evaluation was performed after 2 weeks that revealed delayed nerve conduction velocity in all patients. Conclusion : Wrist drop is an entrapment syndrome that has a good prognosis within several weeks. Awareness of its clinical characteristics and diagnostic assessment methods may help clinicians make diagnosis of radial neuropathy and exclude irrelevant evaluations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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