• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.1-10
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• 2020

본 논문에서는 시계열 심전도 (Electrocardiogram: ECG) 및 광전용맥파 측정센서 (Photoplethysmography: PPG)을 이용하여 혈압을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 혈압 (Blood pressure: BP)을 추정하기 위해 주기적 입력 신호를 생성하고 차동 및 임계값 방법에 따라 잡음을 제거한 다음 합성곱 신경망 알고리즘을 기반으로 하여 수축기 혈압과 이완기 혈압을 예측한다. 본 논문에서 사용된 데이터는 MIMIC 데이터베이스에서 총 3.1GB의 49명의 환자 데이터를 사용하였다. 실험결과 수축기 혈압의 평균 제곱근 오차는 5.80mmHg, 이완기 혈압의 예측 오차는 2.78mmHg을 나타내었다. 또한, 영국 고혈압 협회가 제안한 혈압계 평가 방법을 적용하였을 때, 최고 성능인 등급 A를 만족함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.109-114
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• 2010

본 연구에서는 인체의 미약한 신호들을 검출하여 정확하게 복원한 뒤, 사용자에게 다양한 방법으로 알려주는 인체신호 측정 모듈 구현에 대하여 기술한다. 본 연구에서 구현한 모듈은 적색 광을 이용하여 인체의 맥박을 측정하는 광전용 적맥파 방식의 센서부와 온도 센서를 이용한 체온 측정부, SoC 설계 기법으로 구현된 컨트롤러로 구성된다. 맥박은 0.1 Hz ~ 10Hz 주파수 영역신호를 검출하여 증폭한 뒤 상용 노이즈를 제거하여 검출되며, 체온은 디지털 타입의 센서가 체온을 측정한 뒤 출력하는 값으로부터 검출된다. 또한, 이 모듈에 대한 SoC 구현의 노력으로서, 시스템 컨트롤러를 대체할 수 있도록 VHDL 기반의 마이크로프로세서를 구현하였다. 구현된 프로세서는 10MHz로 동작하며, FPGA 칩인 Spartan 3XC3S1000 안에서 매크로 블록으로 구성된 메모리들과 함께 검증되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1469-1476
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• 2022

최근 심전도 (ECG) 및 광전용맥파 (PPG) 신호를 사용하여 혈압을 추정하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 실시간으로 혈압을 추정하고 모니터링 할 수 있는 모바일 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 신경망 알고리즘은 ECG 및 PPG 신호의 다양한 특징을 세밀하게 추출하도록 11개의 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. 모의실험 결과는 학습한 신경망의 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 및 PPG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 선형 회귀 모델보다 평균 제곱 오차가 적어져 더 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 모바일 시스템은 몸에 부착된 ECG 및 PPG 센서 장치로부터 블루투스 통신으로 전송된 측정 신호를 입력받고 실시간으로 학습된 모델로 수축기 및 이완기 혈압 수치를 추정하고 그래프로 표시하게 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.191-198
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• 2022

반려동물의 상태 측정에서 가장 기본적인 사항은 호흡과 맥박의 체크이다. 반려동물의 호흡과 맥박을 측정하는 방법은 여러 가지가 있는데, 반려동물에게서 산소포화도(SpO₂)를 측정하기 위해서는 일반적으로 PPG 방식을 많이 사용한다. 그러나 입력되는 PPG 신호는 산소포화도뿐만 아니라 여러 정보가 섞여서 입력되기 때문에 산소포화도를 측정하기 위해서는 PPG 신호로부터 산소포화도 정보를 분리하여 추출해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 PPG 방식을 적용하여 측정할 수 있는 반려동물용 웨어러블 측정 장치를 설계하고 구현하였으며, 이 웨어러블 측정 장치를 통해 입력되는 PPG 신호에서 산소포화도 정보를 분리하는 알고리즘을 제안하였다.