• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.2391-2398
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• 2009

조기심실수축(Premature Ventricular Contractions, PVC)은 부정 맥 중 가장 빈번히 나타나는 심장질환으로 위험한 상황으로 발전할 가능성을 가지고 있다. 따라서 이의 검출은 심장질환에 대한 예방과 추후 발생여부에 대한 기초조사로서 매우 중요하다. 지금까지 PVC를 검출하는 많은 방법이 연구되어 왔으나 기존의 방법들은 잡음의 영향을 많이 받고 P파의 존재 유무에 의존적이기 때문에 검출의 정확도가 떨어지며, 처리시간이 많이 소요되기 때문에 실시간 검출에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 리듬분석과 비트매칭을 통한 PVC검출 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리 과정 후 R 파를 검출하고, RR 간격의 리듬분석과 QRS 폭간격의 비트 매칭을 통해 비트 유형을 결정하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘의 R파 및 PVC 검출 성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파의 sensitivity는 99.74%, positive predictivity는 99.81%, PVC의 sensitivity는 93.91%, Positive predictivity는 96.48%의 검출 결과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.2021-2030
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• 2012

조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 대상 환자의 특징을 파악하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 환자 적응형 패턴 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 적응 가변형 문턱 값과 윈도우를 통해 R파를 검출하였으며, 검출 대상에 따른 정상신호 군을 선별하고 이를 벗어나는 신호를 이상신호로 분류하기 위해 해쉬 함수를 통한 패턴 매칭 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 정상신호 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, 이상신호 분류에 대한 에러율은 0.32%로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.263-266
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• 2007

We introduce a vision-based hand gesture recognition fer understanding musical time and patterns without extra special devices. We suggest a simple and reliable vision-based hand gesture recognition having two features First, the motion-direction code is proposed, which is a quantized code for motion directions. Second, the conducting feature point (CFP) where the point of sudden motion changes is also proposed. The proposed hand gesture recognition system extracts the human hand region by segmenting the depth information generated by stereo matching of image sequences. And then, it follows the motion of the center of the gravity(COG) of the extracted hand region and generates the gesture features such as CFP and the direction-code finally, we obtain the current timing pattern of beat and tempo of the playing music. The experimental results on the test data set show that the musical time pattern and tempo recognition rate is over 86.42% for the motion histogram matching, and 79.75% fer the CFP tracking only.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권4호
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• pp.449-458
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• 1996

Most of the conventional electrocardiowaphs foil to detect signals other than P-QRS-T due to the limited SNR and bandwidth. High-resolution electrocardiography(HRECG) provides better SNR and wider bandwidth for the detection of micro-potentials with higher frequency components such as vontricular late potentials(LP). We have developed a HRECG using uncorrected XYZ lead for the detection of LPs. The overall gain of the amplifier is 4000 and the bandwidth is 0.5-300Hz without using 60Hz notch filter. Three 16-bit A/D converters sample X, Y, and Z signals simultaneously with a sampling frequency of 2000Hz. Sampled data are transmitted to a PC via a DMA-controlled, optically-coupled serial communication channel. In order to further reduce the noise, we implemented a signal averaging algorithm that averaged many instances of aligned beats. The beat alignment was carried out through the use of a template matching technique that finds a location maximizing cross-correlation with a given beat tem- plate. Beat alignment error was reduced to $\pm$0.25ms. FIR high-pass filter with cut-off frequency of 40Hz was applied to remove the low frequency components of the averaged X, Y, and Z signals. QRS onset and end point were determined from the vector magnitude of the sigrlaIL and some parameters needed to detect the existence of LP were estimated. The entire system was designed for the easy application of the future research topics including the optimal lead system, filter design, new parameter extraction, etc. In the developed HRECG, without signal averaging, the noise level was less than 5$\mu$V$_rms RTI$. With signal averaging of at least 100 beats, the noise level was reduced to 0.5$\mu$V$_rms RTI$, which is low enough to detect LPs. The developed HRECG will provide a new advanced functionality to interpretive ECG analyzers.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.359-360
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• 2009

최근 활발해진 여러 유형의 생활 문화 축제에서나 음악 스트리밍 방송과 같은 서비스에서 멈춤없이 계속적으로 음악을 재생할 수 있도록 여러 음악을 조화롭게 혼합하는 믹싱(Mixing) 기술을 담당하는 DJ(Disc-Jockey)의 역할이 중요시되고 있다. 본 논문에서는 이러한 DJ 믹싱 기능을 자동화할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 우선, 여러 음악이 가지는 구조를 분석하여 믹싱에 적합한 음악 부분을 검출한다. 또한 음악 믹싱에 필요한 요소인 템포 분석과 비트 매칭(Beat matching)을 자동화하고, Easy Mix System 을 적용하여 해당 음악에 적합한 다른 음악을 찾아 조화로운 키를 가지게 함으로써 보다 자연스러운 믹싱이 가능하도록 한다.

• 센서학회지
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• 제22권5호
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• pp.338-345
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• 2013

Premature ventricular contractions are the most common of all arrhythmias and may cause more serious situation like ventricular fibrillation and ventricular tachycardia in some patients. Therefore, the detection of this arrhythmia becomes crucial in the early diagnosis and the prevention of possible life threatening cardiac diseases. Most methods for detecting arrhythmia require pp interval, or the diversity of P wave morphology, but they are difficult to detect the p wave signal because of various noise types. Thus, it is necessary to use noise-free R wave. So, the new approach for the detection of PVC is presented based on the rhythm analysis and the beat matching in this paper. For this purpose, we removed baseline wandering of low frequency band and made summed signals that are composed of two high frequency bands including the frequency component of QRS complex using the wavelet filter. And then we designed R wave detection algorithm using the adaptive threshold and window through RR interval. Also, we developed algorithm to classify PVC using RR interval. The performance of R wave and PVC detection is evaluated by using MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate average detection rate of 99.76%, sensitivity of 99.30% and specificity of 98.66%; accuracy respectively for R wave and PVC detection.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.65-74
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• 2010

본 연구에서는 비행슈팅게임을 플레이하는 피험자의 긴장 또는 이완상태를 자동으로 인식하는 시스템을 제안한다. 기존 연구에서는 피험자에게 자극원을 제시하여 나타난 변화 값을 비교하기 때문에 자동으로 분류하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 피험자의 상태 변화를 자동으로 분류하여 인식할 수 있도록 비지도학습의 SOM을 적용한다. 긴장과 이완상태의 자동인식을 위한 SOM의 적용은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 ECG측정 및 분석으로 피험자에게 게임을 플레이하게 한 후 ECG를 측정하여 HRV 분석으로 특징벡터를 추출한다. 두 번째 단계는 SOM 학습 및 인식으로 특징이 추출된 심박신호의 입력벡터들을 SOM으로 학습하여 피험자의 긴장과 이완상태를 분류하여 인식 한다. 실험 결과는 세 가지로 나누어진다. 첫 번째, HRV의 주파수변화와 두 번째 심박신호의 SOM 학습결과를 나타냈다. 세 번째 단계는 SOM학습의 성능을 알기 위해서 매칭율을 분석했다. HRV의 주파수분석의 LF/HF 비율을 1.5 기준으로 SOM의 승자뉴런 거리와 매칭한 결과 평균 72%의 매칭율을 보였다.