활엽수림은 여름철에 착엽을 통해 일사를 차단하여 열 스트레스를 완화하는 역할을 하는 것으로 알려져 있지만, 이와 관련된 데이터의 축적은 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 여름철 활엽수림에서의 휴식이 온열환경 쾌적성 및 인체의 생리・심리적 반응에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상자는 남녀 대학생 32명(21.5±2.1세)으로 하였다. 연구대상자는 두 명이 한 조를 이루어 각각 실험지(수관울폐도: 76.6%)와 대조실험지(25.9%)로 이동하였고, 일련의 실험과정을 이후 장소를 교대하여 같은 실험을 진행하였다. 실험과정은 다음과 같다. 연구대상자는 의자에 앉아 휴식한 후, 눈을 감고 5분 동안 안정을 취하였다. 이때의 온열환경 쾌적성을 평가하고 심박변이도, 심박수, 이마체온을 연속적으로 측정하였다. 이후 혈압 및 맥박수를 측정하였으며, 주관평가를 진행하였다. 그 결과, 실험지는 통계적으로 유의미한 예상평균한서감지수 및 예상불만족률의 감소, 부교감신경활동의 증가, 심박수・이마체온・이완기혈압・맥박수의 감소가 나타났으며, 주관적 온열감 및 쾌적감이 개선되었다. 결론적으로, 수관울폐도가 높은 활엽수림은 여름철 온열 스트레스를 감소시키며, 인체를 생리・심리적으로 안정시킨다는 것을 확인하였다.
최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강 상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트 심전도 (ECG)와 손목착용형 산소포화도 (SpO2) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소 포화도, 그리고 심장박동수 신호는 무선센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV (Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.
In general, anesthetic depth is evaluated by experience of anesthesiologist based on the changes of blood pressure and pulse rate. So it is difficult to guarantee the accuracy in evaluation of anesthetic depth. The efforts to develop the objective index for evaluation of anesthetic depth were continued but there was few progression in this area. Heart rate variability provides much information of autonomic activity of cardiovascular system and almost all anesthetics depress the autonomic activity. Novel monitoring system which can simply and exactly analyze the autonomic activity of cardiovascular system will provide important information for evaluation of anesthetic depth. We investigated the anesthetic depth as following 7 stages. These are pre-anesthesia, induction, skin incision, before extubation, after extubation, Post-anesthesia. In this study, temporal, frequency and chaos analysis method were used to analyze the HRV time series from electrocardiogram signal. There were NN10-NN50, mean, SDNN and RMS parameter in the temporal method. In the frequency method, there are LF and HF and LF/HF ratio, 1/f noise, alphal and alpha2 of DFA analysis parameter. In the chaos analysis, there are CD, entropy and LPE. Chaos analysis method was valuable to estimate the anesthetic depth compared with temporal and frequency method. Because human body was involved the choastic character.
최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트(ECG)와 손목착용형 산소포화도($SpO_2$) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소포화도, 그리고 심장박동수 신호는 센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV(Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음 상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.
배경: 복식호흡 수련이 수면이나 혈중 산소농도에 미치는 연구는 아직도 미비하다. 목적: 본 연구는 50대 여성들에게 복식호흡 수련후에 혈중 산소 포화도에 미치는 영향과 맥박의 변이, 불면증 심각성 변화, 수면 전 각성의 변화, 한국판 수면에 대한 역기능적 신념 및 태도에 미치는 영향을 조사하는 것이었다. 방법: 대상자들에게 12주간 숨(호흡) 수련을 주 3회기 36회 호흡법을 통해 사전 및 사후 변화를 조사하였다. 결과: 호흡수련후 맥박 수의 변화에는 유의성이 없는 것으로 평가되었다. 산소포화도는 실험군에서는 호흡치유 사전에 93.60 SpO2%, 호흡수련 후에는 96.5 SpO2%로 증가하여 유의성이 있었다(p < .002). 불면증 심각성 척도와 수면에 대한 역기능적 신념은 호흡수련 하기 전보다 후에 감소치가 유의성이 있었다(p < .000). 결론: 대상자들에 대한 호흡수련이 불면증, 맥박과 산소포화도에 효과가 있어서 건강에 도움 되는 것으로 평가한다.
Heart Rate Variability (HRV) represents beat-to-beat fluctuations of R-R intervals in Electrocardiogram (ECG). On of the clinical applications of HRV is to assess the mental-stress state by evaluating its power spectral density distribution. This study aims at finding new discriminative role of the coupled-oscillating coupling constants, Cs and Cp in the Integral Pulse Frequency Modulation (IPFM) model. Based on comparing with power spectral density of HRV in terms of the relative ratio of the low and high-frequency power component, we can conclude the fact that the coupling parameters Cs and Cp can replace the role of HRV power spectrum interpretation for judging the mental-stress state.
A new method for HRV(heart rate variability} detection from the R-wave signal, based on the IPFM (integral pulse frequency modulation) model and its similarity to pulse position modulation, is presented. The proposed method exert lowpass filtering with a Kaiser window. In this paper, The proposed method presents a powerful, but simple, tool for investigation of HRV. It also guarantees real-time behavior, simplicity in design, and phase linearity. Even without the basic assumption of IPFM model, the new algorithm can still be used on-line and with higher performance. It is thoroughly proved that lowpass filtering is an ideal method for PSD (Power Spectrum Density) analysis of HRV.
블루투스, 지그비, RFID와 같은 저가의 저 전력 무선통신 기술의 실용화는 웰빙 바람과 함께 유비쿼터스 헬스케어에 대한 관심이 급격하게 증가하고 있으며 u-Health는 센서네트워크분야에서 가장 중요한 응용분야중 하나가 되고 있다. 특히 독거노인이나 실버타운의 노인을 위해 응급상황에 대한 대처가 가능한 의료서비스를 개발하는 것은 그 자체로 의미가 있으며 그 수요는 노령인구의 급속한 증가와 함께 지속적으로 늘어날 것으로 기대된다. 이에 본 논문은 일상생활에서 손가락에 착용한 반지모양의 pulse oximeter 센서에 의해 수집된 PPG 신호로부터 정확한 맥박 변화율을 이끌어내는 것에 대한 타당성을 보이고자 한다. 이를 위해 반사형과 투과형 2가지 종류의 반지센서를 제작하였으며 반지센서로부터 맥박데이터를 수집, 분석하고 응급상황에 대처할 수 있는 원격의 모니터링 시스템을 개발하였다.
본 연구에서는 수문변화 지표법을 적용하여 11개 주요 다목적댐의 월 유량 크기, 연 최소.최대유량 크기와 지속기간, 고.저맥파 빈도와 주기, 수문곡선 변화 비율과 빈도를 분석하였다. 월 유량변화 분석 결과, 갈수기에 해당하는 1월부터 6월과 10월부터 12월까지는 유입량이 $6.38m^3/sec{\sim}39.84m^3/sec$이었으나, 방류량은 $20.36m^3/sec{\sim}49.43m^3/sec$로 $1.84%{\sim}200.98%$가 증가하였다. 우기철인 7월부터 9월까지는 유입량이 $79.06m^3/sec{\sim}137.12m^3/sec$ 이었으나, 방류량은 $65.32m^3/sec{\sim}80.16m^3/sec$로 $18.19%{\sim}40.39%$가 감소하였다. 연 최소.최대 유량변화 분석 결과는 1일 최소유량이 $82.86%{\sim}2,950%$가 증가하였으며, 연 최소 및 최대 유량변화는 1일 최소유량은 $82.86%{\sim}2,950%$가 증가하였으나, 1일 최대유량은 $34.78%{\sim}83.96%$가 감소하였다. 고.저맥파의 빈도와 주기의 분석 결과, 저맥파의 발생 횟수는 댐 조절후 $29.67%{\sim}99.07%$가 감소하였으며, 고맥파의 발생횟수도 $4.6%{\sim}92.35%$가 감소하였다. 수문곡선 변화 비율과 빈도의 분석 결과 상승률은 $15.84%{\sim}79.31%$가 감소하였으며, 하강율은 $1.97%{\sim}107.10%$가 감소하였다. 유량변화정도 분석 결과는 1일 최소유량은 $0.60{\sim}2.67$ 증가하였으며, 1일 최대 유량은 $0.50{\sim}1.00$으로 감소하였다.
선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 HRV 파워 스펙트럼해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 단구간(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호로부터 시계열 HRV의 파워스펙트럼을 추정한다. 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 재구성하였으며, AR모델 계수는 Burg법에 의해 계산하였다. AR모델을 적용한 단구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수(LF)와 고주파수(HF)에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 동일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 동일한 모양을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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