• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.139-144
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• 1999

본 논문에서는 45명의 남자 대학생들에게 연산을 수행하게 한 후, 연산스트레스를 측정하기 위한 생리 파라메터의 추출에 대하여 연구하였다. 파라메터를 추출하기 위해서 1) 정규분포화를 위한 변환 2) 상관관계를 통해 상호관련성이 높은 파라메터를 조사 3) 휴식기간과 연산작업간의 파라메터의 값 비교를 통한 파라메터 표준화 4) 각 파라메터에 대해서 반복측정자료의 분산분석법을 통하여 검정함으로써 통계적으로 유의적인 차이가 있는 파라메터를 선정하였다. 위와 같은 절차를 통하여 연산스트레스의 지수화에 필요한 생리 파라메터로 Heart Rate, HRV의 LF/HF, HRV의 MF/(LF+HF), Return Map의 분산, Mean Temperature, GSR-Mean과 호흡수가 최종적으로 선정되었다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.151-153
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• 1996

The purpose of this paper is the development of Integrated Bio-signal Management System(IBMS) using the network. IBMS is the system to manage the medical signals that measured from the each independent medical measurement system module. Each has a LAN. We developed the file-server network using Novell Netware. Also, we developed the Graphic User Interface software for IBMS using Visual C++ at Windows 3.1.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.1049-1050
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• 2015

e-health보드를 이용하여 측정한 생체신호를 실시간으로 블루투스통신을 통한 무선통신을 함으로서 PC와 연결한다. PC에서 송신된 데이터를 텍스트로 저장한 뒤 c#으로 체온, 심전도, 근전도, 피층 전기 반응, 호흡 5가지의 결과 값을 그래프로 보여준다.

• 대한두개안면성형외과학회지
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• 제22권5호
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• pp.223-231
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• 2021

The field of artificial intelligence (AI) is rapidly advancing, and AI models are increasingly applied in the medical field, especially in medical imaging, pathology, natural language processing, and biosignal analysis. On the basis of these advances, telemedicine, which allows people to receive medical services outside of hospitals or clinics, is also developing in many countries. The mechanisms of deep learning used in medical AI include convolutional neural networks, residual neural networks, and generative adversarial networks. Herein, we investigate the possibility of using these AI methods in the field of craniofacial surgery, with potential applications including craniofacial trauma, congenital anomalies, and cosmetic surgery.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1018-1019
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• 2023

목 아래로 전신마비가 되어 간병인 없이는 일상적인 생활이 불편한 와병 환자들을 위하여 뇌파(EEG) 및 목의 근전도(EMG)와 같은 생체신호 기반의 인터페이스를 제안하였다. 이를 이용하여 환자의 이상 상태를 보호자에게 알릴 수 있고 환자의 제한적인 움직임이나 집중하는 것만으로도 간단한 서비스 등을 직접 로봇에게 명령을 내릴 수 있도록 구현하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.397-403
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• 2017

현대사회에서 스트레스로 인한 심리적 질병과 충동적 범죄들이 발생하고 있다. 스트레스를 줄이기 위한 기존 치료방법은 지속적인 방문 상담을 통해 심리상태를 파악하고, 약물치료나 심리치료로 처방하였다. 이러한 대면 상담 치료 방법은 효과적지만, 환자의 상태 판단에 많은 시간이 소요되며, 개인의 상황에 따라서 지속적인 관리가 어려운 치료 효율성의 문제가 있다. 본 논문에서 시청각적 스트레스에 의해 유발된 감정 상태를 실시간으로 분류하고, 사용자의 감정을 안정적인 상태로 유도하는 인공지능 감정 관리 시스템을 제안한다. 본 시스템은 PPG와 GSR를 이용하여 다중 생체신호를 측정하고, 적합한 데이터 형태로 변환하는 전처리 과정을 거쳐 SVM 알고리즘을 통해 기쁨, 진정, 슬픔, 두려움 등 대표적인 4가지의 감정 상태를 분류한다. 분류결과가 슬픔이나 두려움과 같은 부정적 상태로 판단되면, 실시간 감정관리 서비스를 제공하여 사용자의 감정이 안정적인 상태로 유도됨을 실험을 통해 검증한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권6호
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• pp.259-267
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• 2021

Recently, the market for personal health care and medical devices based on Bluetooth Low Energy(BLE) has grown rapidly. BLE is being used in various medical data communication devices based on low power consumption and universal compatibility. However, since data errors occurring in the transmission of medical data can lead to medical accidents, it is necessary to analyze the causes of errors and study methods to reduce data error. In this paper, the minimum communication speed to be used in medical devices was set to at least 800 byte/sec based on the wireless electrocardiography regulations of the Ministry of Food and Drug Safety. And the data loss rate was tested when data was transmitted at a speed higher than 800 byte/sec. The factors that cause communication data error were classified, and the relationship between each factor and the data error rate was analyzed through experiments. When there were two or more activated peripherals connected to the central, data error occurred due to channel hopping and bottleneck, and the data error rate increased in proportion to the communication distance and the number of activated peripherals. Through this experiment, when the BLE is used in a medical device that intermittently transmits biosignal data, the risk of a medical accident is predicted to be low if the number of peripherals is 3 or less. But, it was determined that BLE would not be suitable for the development of a biosignal measuring device that must be continuously transmitted in real time, such as an electrocardiogram.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권3호
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• pp.275-283
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• 2001

This study was performed to extract and analyze the biosignals to find the relationship between the level of anesthesia and the variations of physiological parameters during epidural anesthesia. Seven male and twenty female patients(ages from 45 to 70 years old) were participated for the experiment, and ECGs, PPGs, SKTs, SCRs were obtained during anesthesia. As results, the HF/LF ratios of HRV were decreased after the injection anesthetics. For skin temperatures, values measured from the palm was reduced and the temperatures from four channels, measured from armpit through the right side of the body, were increased. SCRs were decreased for all channels after the injection of anesthetics. However the heart rate and PPGs showed no significant changes. It was concluded that the injection of anesthetics result the changes in biosignals, and it could be explained by the degree of the sympathetic and/or parasympathetic nerve activities. Results of this study could provide the valuable information for the estimation of level for the spinal and general anesthesia, and could be extended to the development of a system which could quantify the level of anesthesia.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권3호
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• pp.217-225
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• 2004

본 논문에서는 은닉 마코프 모델을 이용하여 정상인과 정신분열증 환자의 뇌파에 대한 새로운 자동 판별 방법을 제안하였다. 특징 파라미터로는 통계적 정상구간에 대한 분산과 알파파, 베타파, 세타파의 전력비를 이용하였다. 실험 결과, 정상인의 경우에는 90.9％, 정신분열증 환자의 경우에는 90.5％의 높은 판별 정확성을 보였으며 이는 제안한 시스템이 복잡한 신호처리과정을 이용하는 시스템보다 효과적임을 알 수 있다. 따라서, 은닉 마코프 모델이 뇌파와 같은 복잡한 생체신호의 분석과 판별에 사용될 수 있으며 제안한 방법이 임상적인 전단에 상당한 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.677-684
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• 2018

최근 운전 도중 운전자가 가지는 부정적인 감정 상태로 인한 문제점이 커지고 있으며 특히 우리나라 포함 교통이 혼잡한 나라에서는 교통사고뿐만 아니라 소위 '분노 운전'이라는 범죄 행위로 이어지는 사례가 잦아지고 있다. 이와 같은 상황에서 무선 통신 및 웨어러블 기술을 활용하여 스트레스나 피로로 인한 운전자의 감정 상태를 측정할 수 있다면 매우 유용할 수 있다. 본 연구는 운전자의 다양한 생체 신호를 측정 및 관찰할 수 있는 시스템을 구현하고 측정 결과 분석을 통하여 운전자의 감정 상태를 판단하고 관찰하며 예측된 운전자의 감정 상태에 대한 신뢰성을 높이기 위한 것이다. 본 논문에서는 이 연구의 전반부로서 현재 개발이 완료된 시스템 구현 과정과 실험 방법에 대해서 소개하고자 한다.