최근 유비쿼터스 센서네트워크 및 모바일 통신기술의 발달에 힘입어 헬스케어 시스템에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모바일 센서네트워크 기반의 u-Healthcare 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현한 u-Healthcare 시스템은 댁내의 무선 센서네트워크, 원격지에 위치하는 헬스케어센터 및 센싱한 생체선호를 헬스케어 센터로 전송하는 게이트웨이 등 세 부분으로 구성된다. 환자의 생체신호를 측정하기 위하여 3 채널 ECG센서, 맥박산소 농도계, 혈압 센서 등 세 가지의 센서를 이용하였다. 각 센서는 mote에 탑재되어 있으며, mote는 센성된 생체신호를 Zigbee 통신을 이용하여 베이스 노드로 전송한다. 베이스 노드는 수신한 신호를 헬스케어 센터로 보내게 되고 헬스케어센터는 이 선호를 다양한 알고리즘을 이용하여 분석하고 처리한다. 처리된 결과를 표준 데이터베이스와 비교하여 식이요법, 운동요법 등 적절한 처방을 환자에게 SMS 또는 웹으로 전송한다. 이렇게 함으로서 환자는 주기적으로 자선의 건강을 체크하여 관리할 수 있으며, 경증의 건강상의 문제로부터 자신의 건강을 유지할 수 있게 된다.
This paper describes a robust mobile u-healthcare system with multiple physiological signs measurement capability in real time with integration of WSN(wireless sensor network) technology and CDMA(code division multiple access) network. A cellular phone receives health data in WSN and performs local physiological signs analysis at a phone processor, and then transmits abnormal data to server for further detail or precise health signal evaluation by a medical doctor over a CDMA network. Physiological signs of the patients are continuously monitored, processed and analyzed locally at cellular phone process to produce useful medical information for diagnosis and tracking purposes. By local simple analysis in cellular phone processor we can save the data transmission cost in CDMA network. By using the developed integrate ubiquitous healthcare service architecture, patients can realize self-health checking so that the prevention actions can be taken earlier. Appropriate self-monitoring and self-management can cure disease and relieve pain especially for patients who suffer from chronic diseases that need long term observation.
최근 건강 관리에 대한 관심이 증가하면서 착용형 생체 신호 센서, 재택형 무구속계측 센서에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 측정 기술의 발전과 달리 측정결과를 제공하는 단계에서는 심장 박동수, 체온 등의 값을 단일된 임계치 기반으로 판단하며, 분석된 결과가 사용자에게 어떤 의미를 주는지에 대한 해석은 제공하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용하기 편한 돌 형태의 휴대형 생체신호 측정센서를 기반으로 사용자 별로 적합한 생체신호 해석 방법을 제안한다. 개인화된 생체 신호 해석을 위해 1 주일간 사용자의 시간대별 데이터를 획득하고 사용자 별 특성에 따라 모델링을 한 후, 모델에 기반하여 사용자에게 맞는 생체 신호 범위를 정하고 이를 판단하는 근거로 활용한다, 센서는 기존의 착용형 생체 신호 센서 및 이를 이용한 응용에 폭넓게 사용될 수 있다.
This paper presents a recognition performance of VOR (Vestibular-Ocular Reflex) based vision tracking system for mobile robot. The VOR is a reflex eye movement which, during head movements, produces an eye movement in the direction opposite to the head movement, thus maintaining the image of interested objects placed on the center of retina. We applied this physiological concept to the vision tracking system for high recognition performance in mobile environments. The proposed method was implemented in a vision tracking system consisting of a motion sensor module and an actuation module with vision sensor. We tested the developed system on an x/y stage and a rate table for linear motion and angular motion, respectively. The experimental results show that the recognition rates of the VOR-based method are three times more than non-VOR conventional vision system, which is mainly due to the fact that VOR-based vision tracking system has the line of sight of vision system to be fixed to the object, eventually reducing the blurring effect of images under the dynamic environment. It suggests that the VOR concept proposed in this paper can be applied efficiently to the vision tracking system for mobile robot.
Medications or conitive-behavior methods have been mainly used as a treatment of alcoholism. lately the virtualy technology has been applied to the kink of alcoholic disorders. A virtual environment makes him having avility to over come the drink. In this study, we were implemented by making panorama images and 3D object modules using 3D MAX, VRML, JAVA. And the BAR stimulator that composed with a position sensor, head mount display, and audio system, is suggested. To illustrate the physiological difference between a person who has a alcoholism and without a liquor bottle, heart rate was measured during experiment, and also measured a person's HR after the virtual reality training. The system measures the Physiological signals such as ECG, Temperature, analyzes those data automatically. The system has two parts, one is physiological data acquisition part which gets the body signal, and the other one is mobile nuit which includes signal processing and transmission functions, And Bluetooth allows two parts to communicate with each other. we demonstrated the subjective effectiveness of virtual reality psychotherapy through the clinical experiment.
현대 사회는 의료 기술의 발달로 인한 인간 수명의 연장과 핵가족화로 인하여 혼자 지내는 노인이 많아지면서 응급상황 발생시 신속한 의료서비스를 받지 못하는 경우가 많아지고 있다. 또한 대표적인 성인병인 심혈관질환과 뇌졸중 그리고 노인의 건강에 치명적인 낙상의 발생율도 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 심전도, 체온, 사용자의 움직임 등의 생체신호를 획득하고 획득된 생체신호를 분석하여 심혈관질환, 뇌졸중, 낙상 등의 응급상황 발생시 응급의료센터와 보호자에게 구조메시지를 전송할 수 있는 시스템을 제안하였다. 시스템은 크게 생체신호 획득부와 모바일부 두 부분으로 나눌 수 있다. 생체신호 획득부는 사용자에 따라 생체신호의 추가, 제거가 어렵다는 단점을 보완하기 위해 심전도, 체온, 가속도 센서 모듈로 모듈화 하여 구성하였다. 모바일부는 생체신호 획득부로부터 전송된 생체신호의 처리 및 응급상황시 메시지 전송, 생체신호의 디스플레이 역할을 수행하며, 생체신호 획득부에서 획득된 생체신호는 블루투스 모뎀을 통하여 모바일부로 전송된다. 또한 모바일부에서 처리된 신호는 802.11b 무선랜을 통하여 PC로 전송된다.
Among the various physiological information that could be obtained from human body, heartbeat rate is a commonly used vital sign in the clinical milieu. Photoplethysography (PPG) sensor is incorporated into many wearable healthcare devices because of its advantages such as simplicity of hardware structure and low-cost. However, healthcare device employing PPG sensor has been issued in susceptibility of light and motion artifact. In this paper, to develop the real-time heart rate measurement device that is less sensitive to the external noises, we have fabricated an ultra-small wireless LC resonant pressure sensor by MEMS process. After performance evaluation in linearity and repeatability of the MEMS pressure sensor, heartbeat waveform and rate on radial artery were obtained by using resonant frequency-pressure conversion method. The measured data using the proposed heartbeat rate measurement system was validated by comparing it with the data of an commercialized heart rate measurement device. Result of the proposed device was agreed well to that of the commercialized device. The obtained real time heartbeat wave and rate were displayed on personal mobile system by bluetooth communication.
To understand the multilateral characteristics of human behavior and physiological markers related to physical, emotional, and environmental states, extensive lifelog data collection in a real-world environment is essential. Here, we propose a data collection method using multimodal mobile sensing and present a long-term dataset from 22 subjects and 616 days of experimental sessions. The dataset contains over 10 000 hours of data, including physiological, data such as photoplethysmography, electrodermal activity, and skin temperature in addition to the multivariate behavioral data. Furthermore, it consists of 10 372 user labels with emotional states and 590 days of sleep quality data. To demonstrate feasibility, human activity recognition was applied on the sensor data using a convolutional neural network-based deep learning model with 92.78% recognition accuracy. From the activity recognition result, we extracted the daily behavior pattern and discovered five representative models by applying spectral clustering. This demonstrates that the dataset contributed toward understanding human behavior using multimodal data accumulated throughout daily lives under natural conditions.
우리의 일상생활에서 양질의 수면은 행복 지수와 밀접한 관계가 있다. 사람들은 수면 장애를 만성 질환으로 인식하든 아니든 많은 어려움을 호소하고 있으며 일상생활에서 수면 중에 호흡 곤란을 경험하는 경우가 종종 발생한다. 수면 중에 호흡 관련 장애를 자동으로 인식하는 것은 매우 중요하나 현실적으로 매우 어렵다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 가정에서 건강관리를 위해 모바일 기반의 비접촉 수면 모니터링을 제안한다. 수면 중 호흡 신호는 스마트 폰의 소리 센서를 이용하여 호흡 신호를 수집하고, 신호의 특징을 추출, 호흡의 주파수, 진폭, 호흡의 주기, 호흡의 패턴을 분석한다. 모바일 건강이 모든 문제를 해결하지는 못하나 개인의 건강 상태의 조기 발견과 지속적인 관리를 목적으로 하고, 일반 가정의 침실에서 스마트 폰으로 추가 센서 없이 수면 중에 호흡과 같은 생리학적 데이터 모니터링의 가능성을 보여준다.
최근 컴퓨터 네트워크와 무선 통신 기술의 발전은 원격 의료 상담, 원격 환자 모니터링과 같이 의료 분야에서 폭넓은 범위의 원격 어플리케이션에 대한 적용을 가능하게 해주었다. 본 논문은 환자의 생리학적인 데이터를 수집 및 관리하기 위한 RF 통신 기반의 헬스케어 어플리케이션을 설계하고, 전체적인 실험 과정을 기술한다. 그리고 MySQL 데이터베이스는 환자의 생체 데이터인 체온, 혈압, 심장 박동수 등의 데이터를 기록하고 환자에 대한 의사의 처방 등 의료 행위에 대한 정보를 저장하기 위해 설계한다. 따라서 헬스케어 어플리케이션에서 인증 받은 사용자는 환자의 수집 데이터를 조회하고 수집된 데이터는 임상 실험을 위한 데이터 재구성에 활용할 수 있다. 이런 환경은 수시로 체크해야 하는 병실의 온도 습도를 유비쿼터스 센서 네트워크를 통해 자동으로 처리하며 모바일 폰 또는 웹 상에서 입력받아 데이터베이스에 저장하므로 컴퓨터를 통해 체계적으로 관리가 가능하다. 그리고 환자 가족들에게 병원에서 처리되고 있는 데이터를 쉽게 접근하도록 지원함으로써 의료 서비스의 향상을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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