International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권4호
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pp.71-75
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2019
Sleep apnea is a disease that causes various complications, and the polysomnography is expensive and difficult to measure. The purpose of this study is to develop an unrestricted wearable monitoring system so that patients can be examined in a familiar environment. We used a method to detect sleep apnea events and to determine sleep satisfaction by non-constrained method using SpO2 measurement sensor and 3-axis acceleration sensor. Heart rate and SpO2 were measured at the finger using max30100. After acquiring the SpO2 data of the user in real time, the apnea measurement algorithm was used to transmit the number of apnea events of the user to the mobile phone using Bluetooth (HC-06) on the wrist. Using the three-axis acceleration sensor (mpu6050) attached to the upper body, the number of times of tossing and turning during sleep was measured. Based on this data, this algorithm evaluates the patient's tossing and turning during sleep and transmits the data to the mobile phone via Bluetooth. The power source used 9 volts battery to operate Arduino UNO and sensors for portability and stability, and the data received from each sensor can be used to check the various degree between sleep apnea and sleep tossing and turning on the mobile phone. Through thisstudy, we have developed a wearable sleep apnea measurement system that can be easily used at home for the problem of low sleep efficiency of sleep apnea patients.
In this paper we collect data concerning sleep environments in a bedroom and analyze the relationship between the collected condition data and sleep. In addition, this paper detects scene changes from the subjects in a sleeping state and presents the physical conditions, reactions during sleep, and physical sensations and stimuli. To detect scene changes in image sequences, we used color histogram for the difference between the preceding frame and the current frame. In addition, to extract the tossing and turning for different situations, the subjects were instructed to enter the level of fatigue, the level of drinking, and the level of stomach emptiness.
수면은 인간에게 삼분의 일 정도 잠을 자면서 보낸만큼 매우 중요한 생리 현상이다. 본 논문에서는 이러한 수면을 환경을 측정하고 수면의 질 발전 방향을 모색한다. 수면 측정을 위하여 $X^2$ 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 방법을 이용한다. $X^2$ 히스토그램 방법은 통계학적 장면 전환 검출 방법의 하나로서 다른 히스토그램 방법보다 성능이 우수하기 때문에 많은 연구에서 사용된다. 또한 수면의 질 발전을 위하여 피로도, 음주도, 그리고 공복도를 입력하여 각각의 상황에 따른 뒤척임을 추출한다.
본 논문에서는 수면을 취하는 침실의 수면 환경 데이터를 수집하고, 얻어진 조건 데이터들과 수면간의 관계를 분석한다. 또한 수면을 취하는 사람으로부터 장면 전환을 검출하여 신체의 상황과 수면과정의 반응, 신체의 감각과 자극들을 제시한다. 영상의 장면 전한 검출은 컬러 히스토그램을 사용하였다. 컬러 히스토그램은 이전 프레임과 현재 프레임사이의 컬러 히스토그램 차이 값을 이용하는 방법이다. 그리고 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출하도록 하였다.
수면은 우리 인간에게 매우 중요한 생리 현상으로, 인간은 일생의 삼분의 일 정도를 수면을 취하면서 보낸다고 한다. 본 논문은 수면을 이루는 환경을 개선하기 위하여 수면을 측정하고 수면의 질과 발전 방향을 모색한다. 수면 측정은 장면 전환 검출 방법 중의 하나인 X2 히스토그램을 이용하여 측정하도록 한다. X2 히스토그램 방법은 통계학적 장면 전환 검출 방법의 하나로서 다른 히스토그램 방법보다 성능이 우수하기 때문에 많은 연구에서 사용된다. 그리고 수면의 질을 발전시키기 위하여 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출하여 그들의 상관관계를 알아본다.
본 논문에서는 수면을 취하는 침실의 수면 환경 데이터를 수집하고, 얻어진 조건 데이터들과 수면간의 관계를 분석한다. 또한 수면을 취하는 사람으로부터 장면 전환을 검출하여 신체의 상황과 수면 과정의 반응, 신체의 감각과 자극들을 제시한다. 영상의 장면 전한 검출은 컬러 히스토그램을 사용하였다. 컬러 히스토그램은 이전 프레임과 현재 프레임사이의 컬러 히스토그램 차이 값을 이용하는 방법이다. 그리고 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출하도록 하였다. 시스템의 실험에는 온/습도 센서와 조도센서로 구성되어 있는 H-MOTE2420 센서를 이용하였다. 본 논문에서는 현대인들에게 규칙적이고 안락한 수면을 유도하기 위하여 최적의 수면 환경을 제공함으로써 수면의 질을 높일 수 있도록 한다.
본 논문에서는, 수면을 이루는 침실의 수면 환경 데이터를 채취하고 얻은 조건 데이터들과 수면 사이의 관계를 분석하였다. 이것을 기초로, 모의실험 모델을 추출하여 개인별 최적의 수면 환경을 제공하도록 한다. 시스템의 실험은 온/습도 센서와 조도 센서로 구성된 H-MOTE2420 센서를 이용하였다. 수면 중 뒤척임의 추출을 위하여 비디오에서 움직임을 추출하는 차영상 방법을 이용하였다. 또한, 수면에 영향을 끼칠만한 가중치의 정보로 피로한 정도, 음주의 정도, 공복의 정도 등의 정보를 입력 받는다. 실험 결과 최적의 수면환경을 추출할 수 있었다. 향후, 수면의 특수한 상황뿐만 아니라 식사나 출근과 같은 유기적인 생활환경의 한 부분에도 상황에 따른 적절한 실내 환경 변화를 제공해 주어서 좀더 쾌적한 일상생활을 영위할 수 있도록 도움을 주도록 개선하려 할 것이다.
본 논문은 수면을 이루는 침실의 수면 환경 데이터를 수집하고, 얻어진 조건 데이터들과 수면간의 관계를 분석한다. 이를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 추출하여 개개인에 따른 최적의 수면 환경을 제공하도록 한다. 실험은 H-MOTE2420 센서의 온/습도 센서(SHT11)와 조도 센서(GL5507)를 이용하였다. 뒤척임 추출을 위하여 비디오에서 움직임을 추출하는 차영상 기법을 이용하였다. 또한, 수면에 영향을 미칠만한 가중치의 정보로 피로도, 음주도, 공복도 등의 정보를 입력 받는다. 실험 결과 최적의 수면 환경을 추출할 수 있었다. 향후에는, 수면의 특정 상황만 아니라 식사, 출근 등과 같은 유기적인 유비쿼터스 생활환경의 한 부분에도 상황에 따른 적절한 실내 환경 변화를 제공 해주어서 좀 더 쾌적한 일상생활을 영위할 수 있도록 도움을 주도록 개선하려 할 것이다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반 무선 센서 네트워크와 압력패드와 가드센서를 이용하여 병실 내 환자의 동작을 감지하는 시스템을 개발 하였다. 이 시스템은 주간에 환자의 일상적인 활동 뿐 만 아니라 특히 야간 취침 시에 발생하는 낙상 사고 감지를 위해 설계 되었다. 환자의 침대에 설치된 노드는 압력 패드 및 가드 센서에서 환자의 활동 및 낙상을 감지하여 게더로 송신하고 게더에 수신된 데이터는 TCP/IP 통신으로 업무 지원 센터의 모니터로 보내도록 하였다. 이때 압력 패드 및 가드 센서가 on, off 동작 시에 발생하는 스위치 채터링 현상을 방지하기 위해 타이머를 사용 하였다. 그리고 통신 모듈의 송신 파워를 조절하여 병실의 다양한 환경에서 적용이 가능 하도록 구성 하였으며 수집된 데이터를 바탕으로 간호사가 실시간으로 병상의 환자 상태를 확인하고 관리 할 수 있게 하였다.
우리나라 3대 수면 질환으로는 코골이, 수면무호흡증, 불면증이 있다. 수면 부족은 만병의 근원이며 수면 부족으로 인한 질병은 심혈관계 질환, 인지장애, 비만, 당뇨, 대장염, 전립선암에 이르기까지 다양하게 나타난다. 수면 관리 중요성을 인식한 정부도 2018년 7월부터 수면다원검사를 국민건강보험 혜택을 적용해서 작은 부담으로 검사를 받아볼 수 있도록 하고 있다. 그럼에도 불구하고 불면증 환자는 시간적·공간적·경제적 부담감을 해소하고 일상생활 속에서 수면의 질을 관리할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 병원이 아닌 일상생활 속에서 수면관리에 활용할 수 있는 안대형 생체신호 측정기기를 개발하였다. 측정기기에서는 6개 생체신호(안구동작, 뒤척임, 체온, 산소포화도, 심박수, 오디오)를 측정할 수 있다. 사용되는 센서로는 안구동작, 뒤척임은 자이로스코프센서(MPU9250, InvenSense, 미국)가 사용되었다. 센서값 입력 범위는 258~460°/sec 단위로 조정되며, 입력 범위값 내에서 작동상태를 확인하였다. 체온, 산소포화도, 심박수는 센서(MAX30102, Analog Devices, 미국)를 사용하였다. 체온은 30~45℃ 작동상태를 확인했으며, 산소포화도 사용범위는 미사용상태는 0%이고 사용상태는 20~90%의 작동상태를 확인하였다. 심박수의 범위는 40~180 bpm에서 작동상태를 확인하였다. 오디오 신호는 센서(AMM2742-T-R, PUIaudio, 미국)를 통해서 생체신호를 측정하며 감도는 -42±1 dB이며 주파수 범위는 20~20 kHz에서의 작동상태를 확인하였다. 시스템 구성은 생체신호 측정기기와 데이터수집 장치로 PC 및 모바일 애플리케이션으로 구성되었다. 측정된 데이터는 모바일과 PC로 수집되며 수집된 데이터는 수면의 단계를 판단하고 수면 유도와 수면장애에 대한 사전 선별기능을 진행할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다. 앞으로 간편하게 가정에서 불면증 환자들에게 수면의 질을 측정할 수 있게 되어 불면증 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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