유비쿼터스 헬스케어에서의 착용형(Wearable) 생체신호 모니터링 시스템은 가슴 부착형, 손목시계형, 신발, 의복형 등과 같은 형태로 많은 연구들이 진행 중에 있으며, 본 논문에서는 가슴 부착형태의 인체 착용형 다중 생체신호 시스템을 설계하고, 다중 생체신호 모니터링 시스템을 위해 심전도와 3축 가속도 센서를 사용하여 심전도 신호 측정 및 신체 움직임에 따라 변화하는 값을 측정할 수 있도록 구현하였다. 구현한 시스템은 생체센서노드, 센서보드, 생체신호 수집을 위한 베이스스테이션 노드로 구성된다. 생체센서노드는 가슴 부착형으로 신체에 착용하여 사용자의 심전도와 가속도 신호를 계측하도록 설계하였으며, 서버 PC에 연결된 베이스스테이션 노드로 계측된 생체신호를 전송한다. 센서보드는 심전도와 가속도 신호를 측정하기 위한 센서로 구성되며, 생체센서노드와 일체형으로 장착이 가능하도록 설계하였다. 또한, 생체신호 수집을 위한 베이스스테이션 노드는 IEEE 802.15.4 무선통신을 통해 생체센서노드로부터 전송된 생체신호를 수집하여 그 수집된 생체신호를 실시간으로 서버 PC에 디스플레이가 가능하다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 P, QRS, T파로 구성된 심전도 신호를 계측할 수 있었으며, 계측된 신호에서 심전도 신호의 파형 성분들이 나타남을 확인 할 수 있었다. 또한, 3축 가속도 센서에 의해 신체의 움직임에 따라 변화하는 x, y, z의 3축 가속도 출력 값을 얻을 수 있다.
최근 급속한 데이터의 생성으로 인하여 빅데이터 기술이 발전하고 있다. 특히 생체신호를 측정하는 웨어러블 디바이스의 발전으로 인하여 다양한 생체신호가 기하급수적으로 증가하고 있다. 그래서 기하급수적으로 증가한 생체신호의 특징을 파악하여 체계적으로 저장하는 저장소 기술이 필요하다. 본 논문은 생체신호의 특징을 파악하여 생체신호를 저장하는 저장소 설계와 생체신호를 수집하는 기술을 연구하고자 한다.
본 논문에서는 일상생활 속에서 무자각적으로 생체신호를 측정하고 분석하여 감성을 평가할 수 있는 임베디드 시스템에 관하여 연구하였다. 지속적으로 변화하는 감성을 일관적이며 신뢰성이 높은 생리적인 방법으로 평가하기 위해 심전도(ECG:Electrocardiogram), 맥파(PPG:Photoplethysmogram)의 두 가지 생체신호를 측정하고, 무선전송(Bluetooth) 장치를 이용하여 측정한 생체신호를 실시간으로 노트북PC로 전송하여 분석하였다. 생체신호의 분석방법은 FFT(Fast Fourier Transform)과 전력스펙트럼밀도(Power Spectrum Density)를 이용한 주파수 분석방법으로 두 생체신호의 특정 주파수 대역이 가지는 자율신경계의 활성도의 비율을 분석하여 비교 연구하였다. 또한 보다 빠르고 정확한 감성을 평가하기 위하여 분석알고리즘의 연산을 최소화 하였으며 그래프를 이용한 분석결과의 시각화를 하였다. 본 논문에서는 무자각적인 생체신호 측정 시스템을 이용하여 다양한 상황에서 생체신호를 측정하고, 개발한 분석 알고리즘으로 분석한 결과의 차이를 연구하여 정확도 및 신뢰도를 기준으로 감성을 평가하기 위한 분석 시스템을 평가하였다.
본 논문에서는 촬영한 피부 영상(얼굴, 손 등)을 이용한 생체신호(맥박, 호흡, 혈압, 체온 등) 측정 S/W 기술을 제안한다. 기존의 생체신호 측정 기술은 다양한 센서(PPG, 압력 센서, 혈압계, 체온계 등)가 탑재된 측정 장치를 이용하여 상태를 측정하고 이를 진단하는 연구들이 진행되어 왔다. 각 각의 생체신호를 측정하기 위해서는 별도로 구비된 측정 장치들을 이용하여 개별적으로 생체신호를 측정하고 확인하여야 한다. 제안된 기술은 스마트 디바이스에 생체신호 측정 S/W의 설치만으로 카메라로 촬영한 피부 영상의 피부 관심 영역에서 계산된 색상 데이터를 이용하여 다양한 생체신호를 언제 어디서나 실시간으로 측정할 수 있으며, 생체신호 측정 성능 평가 결과 맥박수 2.63%, 호흡수 5.98%, 이완기 혈압 2.48%, 수축기 혈압 5.23% 및 체온 0.25%의 오차율이 계산되었다.
생체에서 발생되는 생체신호는 신호의 발생원에 따라서, 신호의 물리적 특성에 따라서, 또는 이를 측정하는 센서의 특성에 따라서 분류할 수 있으며, 그 중에서도 임상적 진료를 위한 의료의 범위를 포함하여 다른 분야에도 광범위하게 활용될 수 있는 생체 신호는 전기적인 형태로 측정되는 생체 전기 신호라고 할 수 있다. 여기에서는 생체에서 측정되는 전기적인 신호가 어떻게 활용되고 또 활용될 수 있는지 그 응용 범위에 대하여 살펴보고자 한다.(중략)
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.
Electroencephalograhic(EEG)는 심리학의 영역에서 인간 두뇌의 활동을 측정 기록하는데 오래 전부터 사용하였다. 과학의 발달함에 따라 점차적으로 인간의 두뇌에서 감정을 조절하는 기본적인 영역들이 밝혀지고 있다. 그래서 인간의 감정을 조절하는 인간의 두뇌 활동 영역들을 EEG를 이용하여 측정하였다. 본 논문에서는 EEG의 신호들과 몸짓을 이용해서 감정을 인식하였다. 특히, 기존에 생체신호나 몸짓 중 한 가지만을 이용하여 각각 실험해서 감성을 인식하였지만, 본 논문에서는 EEG 신호와 몸짓을 동시에 이용해서 피 실험자의 감성을 인식하는 실험을 하였다. 실험결과 기존의 생체신호나 몸짓 한 가지만을 가지고 실험했을 때의 인식률 보다 더 높은 인식률을 보임을 알 수 있었다. 그리고 생체신호와 몸짓들의 특징 신호들은 강화학습의 개념을 이용한 IFS(Interactive Feature Selection)를 이용하여 특징 선택을 하였다.
u-Health Care 시스템은 장기요양 환자 및 만성질환 보유자에게 의료비 절감 및 수준 높은 의료서비스를 제공 할 수 있는 방안이다. 이러한 의료 서비스를 제공하기 위해 필요한 구성으로 본 논문에선 생체신호 취득 단말기, 신호를 전송하는 스마트폰, 신호를 분석해 환자의 건강 기저선을 분석 할 수 있는 서버로 나뉠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환자에게서 체온, 혈압, 혈당, 산소포화도, 맥박, 심전도, 근전도에 해당하는 생체신호를 수집하는 u-Health Care 시스템을 구성하고 환자의 생체신호를 숫자형 데이터, 심전도, 근전도로 분류해 환자의 생체신호를 분석, 건강이상 상태를 파악하는 자동 분석 시스템을 구현 하였다.
가상환경 하에서의 임장감을 객관적으로 계측하기 위한 방법으로 생체신호를 이용한 감성의 계측을 시도하였다. 여러 가지 가상환경 하에서 뇌파, 심전도, 호흡 등 다 채널의 생체신호를 계측하고 이때 피실험자가 느끼는 객관화된 임장감 지표들을 동시에 평가하여 이를 신경 회로망을 이용하여 분석하였다. 계측된 생체 신호를 사전 처리하여 일차적인 생체분석 지표들을 도출하고 이를 신경회로망의 입력으로 활용하였다. 임장감을 분석할 수 있도록 신경회로망을 학습시키고, 이를 이용하여서 가상환경 하에서 계측된 생체신호를 분석하여 임장감을 정량화하여 평가하였다.
본 논문에서는 휴대용 개인정보 단말기를 이용하여 개인의 생체신호를 보다 쉽게 취득하고 분석하는 시스템을 제안한다. 바쁘게 사는 현대인들이나, 거동이 불편한 환자들에게 병원을 직접 내원하여 검사를 받거나 진단을 받는 일은 큰 부담이 아닐 수 없다. 이에 본 연구에서는 원격지에서의 병원이나 타 의료장치에서 취득된 생체신호를 유비쿼터스 환경에서 블루투스로 전송하고 이 데이타를 블루투스가 내장된 PDA에서 획득하여 화면상에 다양한 표현방법으로 표현하는 생체신호 획득 시스템 구현을 목표로 한다. 이와 같은 시스템을 구현함으로서 이전의 생체신호와 현재의 생체신호를 쉽게 비교하고 분석할 수 있으며, 자신의 건강상태를 자가 점검하거나 의료기관의 의사에게 보내어짐으로서 검진 받을 수 있는 원격진료가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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