• 디지털정책학회지
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• 제2권4호
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• pp.25-32
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• 2023

논문은 PPG 기반 센서에서 측정한 심박수(HR), 심박변이도(HRV) 데이터를 기반으로 DNN(Deep Neural Network) 혈당예측 모델을 개발하는 연구이다. 혈당 예측은 다층퍼셉트론(MLP) 신경망을 이용하였다. DNN 심층학습은 11의 독립변수가 있는 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된다. 혈당 예측모델의 학습결과는 MAE=0.3781, MSE=0.8518, 및 RMSE=0.9229이며, 결정계수(R²)는 0.9994이다. PPG기반의 디지털기기를 이용한 비채혈적 생체신호를 이용하여 혈당관리의 가능성을 확인하였다. PPG기반의 표준화된 활력신호 획득 및 해석법, 다량의 데이터기반 심층학습(Deep Learning)의 데이터셋, 정확성를 실증하는 연구가 이어진다면 개의 혈당관리에 편이성과 대안적인 방법을 제공할 수 있을 것이다.

• 대한화장품학회지
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• 제32권1호
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• pp.29-33
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• 2006

본 연구는 효소의 활성을 저해하는 주위 환경, 특히 열로부터 효소의 활성을 장기간 유지할 수 있는 효소 안정화 시스템에 대한 것으로, 이 시스템은 poly(${\epsilon}-caprolactone$) (PCL) 마이크로 캡슐로, 파파인 효소를 모델 효소로 하여, poly(propylene glycol) (PPG) 층이 코어 효소층을 둘러싸고 있는 형태로 설계되어 있다. 공촛점 현미경 및 장기 열 안정도 결과를 분석해본 결과, 파파인 효소가 소수성 PPG로 둘러쌓여 있고, 배타적 볼륨 효과(exclusive volume effect)에 의해 안정화되어 있음을 밝힐 수 있었다. 이와 같이 향상된 효소의 열 안정도는 소수성 사슬이 긴 PPG를 사용할수록 증가됨을 알 수 있었으며, 이것은 효소와 PPG 계면 사이에서 PPG 층이 파파인 효소를 효과적인 형태 고정(conformational anchoring)을 통해 안정화한 것임을 알 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권1호
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• pp.132-138
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• 2007

MR(magnetic resonance) image of moving organ such as heart shows serious distortion of MR image due to motion itself. To eliminate motion artifacts, MRI(magnetic resonance imaging) scan sequences requires a trigger pulse like ECG(electro-cardiography) R-wave. ECG-gating using cardiac cycle synchronizes the MRI sequence acquisition to the R-wave in order to eliminate image motion artifacts. In this paper, we designed ECG/PPG(photo-plethysmography) gating system which is for eliminating motion artifacts due to moving organ. This system uses nonmagnetic carbon electrodes, lead wire and shield case for minimizing RF(radio-frequency) pulse and gradient effect. Also, we developed a ECG circuit for preventing saturation by magnetic field and a finger plethysmography sensor using optic fiber. And then, gating pulse is generated by adaptive filtering based on NLMS(normalized least mean square) algorithm. To evaluate the developed system, we measured and compared MR imaging of heart and neck with and without ECG/PPG gating system. As a result, we could get a clean image to be used in clinically. In conclusion, the designed ECG/PPG gating system could be useful method when we get MR imaging of moving organ like a heart.

• 대한한의진단학회지
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• 제12권1호
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• pp.42-62
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• 2008

연구배경과 목적: 지첨용적맥파는 광학기술을 이용하여 손가락 끝에서 혈액용적의 변화를 측정하여 맥파를 검출하는 기술로서, 지첨용적맥파에 대한 시간영역 파형분석을 통해 혈관의 노화정도를 파악할 수 있음은 이미 잘 알려진 사실이다. 이에 본 연구자는 시간영역 파형분석을 통해 혈관노화지표를 얻을 수 있다면, 주파수영역분석법을 통해서도 혈관노화지표를 얻을 수 있을 것으로 가정하였다. 본 연구에서는 주파수영역에서 혈관노화지표를 찾기 위해 건강한 성인들을 대상으로 지첨용적맥파를 측정하고 주파수영역에서 분석하여 고조파가 혈관노화 지표로서 활용될 수 있는가 여부를 결정하고자 한다. 연구방법: 건강인 390명(남자 174명과 여자 216명)을 대상으로 안정 후 앙와위에서 30초 동안 지첨용적맥파를 검출하였다. 검출한 맥파신호에서 기저선이 비교적 안정된 5-6개의 맥파주기를 선택하여 시간영역 파형분석을 통해 얻어지는 혈관노화지표인 승각시간, 경화지수, 반사지수, 가속도맥파를 구하였다. 주파수영역분석을 위해서는 빠른 퓨리에변환(FFT)를 실시하여 고조파 성분을 추출하였다. 특정점 검출을 위해서는 AcqKnowledge software의 peak detector 기능을 이용하였다. 연구결과: 표준화된 고조파 파워는 연령증가에 따라 유의하게 감소하였다; nPWR2 (r=-0.286, p<0.0001), nPWR3 (r=-0.482, p<0.0001), nPWR4 (r=-0.564, p<0.0001), nPWRS (r=-0.467, p<0.0001) 및 nPWR6 (r=-0.263, p<0.0001). 표준화된 고조파 파워의 logarithmic scale에서 연령증가에 따라 보다 강한 선형적인 감소가 나타났다; Ln(nPWR2) (r=-0.281, p<0.0001), Ln(nPWR3) (r=-0.492, P<0.0001), Ln(nPWR4) (r=-0.621, P<0.0001), Ln(nPWRS) (r=-0.487, P<0.0001) 및 Ln(nPWR6) (r=-0.273, P<0.0001). 승각시간, 반사지수, 경화지수를 독립변수로 한 중회귀분석에서 Ln(nPWR2) (R-squared=0.451), Ln(nPWR3) (R-squared=0.471) 및 Ln(nPWR4) (R-squared=0.432)는 비교적 잘 설명되었으나, Ln(nPWRS) (R-squared=0.232) 및 Ln(nPWR6) (R-squared=0.183)는 비교적 잘 설명되지 않았다. 결론: 건강인의 지첨용적맥파에서 기준 주파수로 표준화한 고조파 파워는 연령증가에 따라 감소였으며, 주파수영역분석이 가지는 특성을 고려해 볼 때 표준화된 고조파 파워는 기존의 시간영역 파형분석을 통해 얻어지는 혈관노화지표에 비해 잡음에 의한 오차가 보다 적을 것으로 기대된다. 따라서 우리는 표준화된 고조파 파워가 간편하고 용이하게 혈관노화를 반영하는 새로운 지표로서 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 전기학회논문지
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• 제62권7호
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• pp.1020-1026
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• 2013

Multirate filtering process on the biological signals like Electrocardiogram (ECG) and Photoplethysmogram (PPG) can be defined as the digital signal processing algorithm in which the sampling rate varies to omit or interpolate the intermediate values between the sampled data. With this aim, we suggest a new multirate filtering algorithm by deleting the extraneous data to eliminate the unwanted degradations such as granular noise due to the usage of high sampling frequency and simultaneously to detect the fiducial features of ECG and PPG with reducing the complexity of resolving fiducial points such as R-peak, Pulse peak and Pulse Transit Time (PTT). After the experimental simulations performed, we can conclude the fact that we can detect the fiducial features of ECG and PPG signal in terms of R-peak, Pulse peak and PTT without the loss of accuracy even if we do not maintain the original sampling frequency.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.103-112
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• 2018

본 논문에서는 감정에 따라 변화하는 혈류량을 측정하는 PPG 센서를 사용하여 감정을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 PPG 신호로부터 전력스펙트럼밀도(PSD; Power Spectrum Density)를 통해 주파수 영역에서 긍정적인 감정과 부정적인 감정을 판단하는 방법을 활용한다. 제임스 러셀의 이차원 원형 모델에 기반을 두어 감정을 기쁨, 슬픔, 짜증, 평온으로 분류하여 주파수 영역에 따른 에너지의 크기와의 연관성을 살펴본다. 본 연구는 웨어러블 디바이스에서 사용되는 동일한 PPG 센서를 사용하여 상위 네 종류의 감정을 영상 실험을 통해 주파수 영역에서 측정하였다는 것에 의의가 있다. 설문 조사를 통해 정확도와 개인에 따른 몰입 정도와 감정 변화 및 영상에 대한 바이오피드백을 수집하였다. 제안하는 방법은 앞으로 PPG 센서를 사용하는 상용화된 웨어러블 디바이스와 기존에 사용하는 스마트폰의 상황정보와 융합되어 모바일 어플리케이션 예측 서비스 등 다양한 개발이 될 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제21권3호
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• pp.33-39
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• 2023

본 연구는 모세관 혈당의 혈당값을 대조군으로 연구 참가자의 혈액 포도당을 모니티링할 때 PPG 센서와 DNN 예측알고리즘이 융합된 혈당모니터링 시스템(PPG-BGMS)의 성능을 평가하는 것이다. 연구는 2023년 9월부터 2023년 11월까지 참가자를 대상으로 실시된 연구자 임상시험이다. PPG-BGMS는 1분간의 심박수, 심박변이도 정보와 DNN 예측알고리즘을 활용한 예측된 혈당수치와 개인용혈당관리시스템의 혈당측정기로 측정한 모세관혈당 수치와 비교했다. 총 100명의 참가자 중 제2형 당뇨(T2DM) 유병인은 50명이며, 평균연령은 67세(28세~89세)이다. PPG-BGMS의 예측혈당의 100%가 Clarke 오류그리드 및 Parker(Consensus) 오류그리드의 A+B 영역에 분포하는 것으로 나타났다. PPG-BGMS 예측 혈당의 MARD 값은 5.3 ± 4.0 %이다. 결과에 의하면 비채혈식 PPG-BGMS는 임상표준의 채혈식 개인용 혈당측정시스템의 순간 혈당수치와 비교하여 열등하지 않는 것으로 분석되었다.

• 센서학회지
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• 제15권5호
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• pp.334-340
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• 2006

A compact biosignal monitoring device was developed. Electrodes for electrocardiogram (ECG) and a LED and silicon detector for photoplethysmogram (PPG) were used. A lead II type was arranged for ECG measurement and reflected light was measured at the finger tip for PPG. A single chip microprocessor (model ADuC812, Analog Device) controlled a measurement protocol and processed measured signals. PPG and ECG had a sampling rate of 300 Hz with 8-bit resolution. The maximum power consumption was 100 mW. The microprocessor computed pulse transit time (PTT) between the R-wave of ECG and the peak of PPG. To increase the resolution of PTT, analog peak detectors obtained the peaks of ECG and PPG whose interval was calculated using an internal clock cycle of 921.6 kHz. The device was designed to be operated by 3-volt battery. Biosignals can be measured for $2{\sim}3$ days continuously without the external interruptions and data is stored to an on-board memory. Our system was successfully tested with human subjects.

• 감성과학
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• 제14권1호
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• pp.147-156
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• 2011

여러 연구자들이 정서특정적 자율신경계 활동을 밝히기 위하여 행복, 슬픔, 분노, 공포 및 혐오를 포함한 기본 정서들을 사용하여왔지만, Ekman 등(1983)의 기본정서들 중 놀람 정서에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구의 목적은 ECG와 PPG를 이용하여 놀람 자극에 대한 심혈관 반응을 밝히는 것이다. 76명의 대학생에게 놀람자극을 제시하기 전과 후에 ECG와 PPG를 기록하였으며, ECG와 PPG 신호로부터 심박률(HR), R-R 간격의 표준편차(SD-RR), 연속된 R-R 간격 차이의 제곱평균제곱근(RMSSD-RR), 호흡성 부정맥(RSA), 손가락 혈류량 파형의 진폭(FBVPA), 손가락 맥파 전달시간(FPTT)을 산출하였다. HR과 SD-RR, RMSSD-RR은 놀람자극 제시 전에 비하여 놀람자극이 제시된 후에 유의하게 증가하였으며, FBVPA는 유의하게 감소하였고, FPTT는 유의하게 짧아졌다. 놀람 자극은 말초혈관을 수축시키고, 심박률을 증가시키는 교감신경계 반응특성을 가지는 것으로 볼 수 있으며, 심박률 변산성을 증가시키는 부교감신경계도 동시에 활성화될 가능성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 정서이론의 발전과, 인간정서를 탐지하는 컴퓨터 시스템의 기초를 확립하는데 기여하는 바가 있을 것이다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.51-58
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• 2023

This paper proposes a deep learning method for estimating the heart rate from facial videos. Our proposed method estimates remote photoplethysmography (rPPG) signals to predict the heart rate. Although there have been proposed several methods for estimating rPPG signals, most previous methods can not be utilized in low-power single board computers due to their computational complexity. To address this problem, we construct a lightweight student model and employ a knowledge distillation technique to reduce the performance degradation of a deeper network model. The teacher model consists of 795k parameters, whereas the student model only contains 24k parameters, and therefore, the inference time was reduced with the factor of 10. By distilling the knowledge of the intermediate feature maps of the teacher model, we improved the accuracy of the student model for estimating the heart rate. Experiments were conducted on the UBFC-rPPG dataset to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Moreover, we collected our own dataset to verify the accuracy and processing time of the proposed method on a real-world dataset. Experimental results on a NVIDIA Jetson Nano board demonstrate that our proposed method can infer the heart rate in real time with the mean absolute error of 2.5183 bpm.