• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.77-86
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• 2019

1인 가구의 수가 증가함에 따라 1인 가구의 구성원이 집안에서 심각한 부상을 당할 경우 혼자 도움을 청하기 쉽지 않다. 본 연구는 집안에서 1인 가구의 구성원이 심각한 부상을 당했을 때 비일상적인 상태를 탐지한다. 홈 CCTV를 기반으로 수집된 영상을 통해 패턴을 분석 및 인식하는 영상 탐지 알고리즘을 제안한다. 또한, 스마트폰을 기반으로 집안에서 발생하는 소리의 패턴을 분석 및 인식하는 음성탐지 알고리즘도 제안한다. 각각의 알고리즘만 사용할 경우, 단점이 존재하여 넓은 영역에서 심각한 부상과 같은 상황을 탐지하기 어렵다. 그래서 두 알고리즘을 효율적으로 결합한 융합 방식을 제안한다. 각각 탐지 알고리즘의 성능과 제안된 융합 방식의 정확한 탐지성능을 평가했다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제36권5호
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• pp.143-149
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• 2015

In this paper, we proposed a novel method for automatic detection for snoring and heart beat using a single piezoelectric sensor. For this study multi-rate signal processing technique was applied to detect snoring and heart beat from the single source signal. The sound event duration and intensity features were used to snore detection and heart beat was found by autocorrelation. The performance of the proposed method was evaluated on clinical database, which is the nocturnal piezoelectric snoring data of 30 patients that suffered obstructive sleep apnea. The method achieved sensitivity of 88.6%, specificity of 96.1% with accuracy of 95.6% for snoring and sensitivity of 94.1% and positive predictive value of 87.6% for heart beat, respectively. These results suggest that the proposed method can be a useful tool in sleep monitoring and sleep disordered breathing diagnosis.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.257-258
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• 2019

이 논문에서는 가정내 음향 상황에 대한 사운드 이벤트 검출을 수행하는 시스템을 개발하는 내용을 담고 있다. 사운드 이벤트 검출 시스템은 마이크로폰 입력에 대해서 입력신호로부터 특징을 추출하고, 특징으로부터 이벤트가 있었는지 아닌지를 분류하는 형태를 가지고 있다. 본 연구에서는 독립형 디바이스가 가정내 위치한 상황을 가정하여 개발을 진행하였다. 가정내에서 일어날 수 있는 음향 상황을 가정하고 데이터셋 녹음을 진행하였다. 데이터셋을 기반으로 특징과 분류기를 개발하였으며, 적은 계산량으로 결과를 출력해야 하는 독립형 디바이스에 활용하기 위해서 특징셋을 간소화하는 과정을 거쳤다. 개발결과는 가정의 거실환경에서 녹음된 소리를 스피커로 출력하여 테스트하였으며, 다양한 음향 상황에 대한 개발이 추가적으로 필요하다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.85-90
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• 2014

본 논문에서는 키넥트의 3차원 영상정보를 이용하여 종이 바이올린 지판과 손가락 끝점을 검출하고 활 움직임을 판정한 뒤, 이 정보를 이용하여 가상 바이올린을 구현하는 방법을 제안한다. 키넥트의 컬러영상과 깊이영상을 이용하여 먼저 바이올린 지판을 식별하고 손가락 끝점을 검출한 뒤 지판 정보와 사용자의 지판 누름 여부를 판정하기 위한 지판의 깊이 정보를 검출한다. 운지와 활 움직임 정보에서 음이름을 판정하여 PC MIDI 인터페이스를 통해 가상 바이올린 연주 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 가상 바이올린 성능평가를 수행한 결과 높은 검출 정확도를 보였다. 구현된 가상 바이올린 기능을 활용하여 바이올린 연주 입력장치를 구현함으로써 PC기반 바이올린 연주시스템 구현의 편리성을 보였으며 악기 초보자가 PC 기반 바이올린 연주 학습에 사용자 인터페이스로 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.119-129
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• 2023

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.