최근 인간공학 및 감성공학 분야에 대한 관심이 크게 증가하여 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 바이오피드백 인터페이스 기술에 대한 기초 연구로서 복합 생체신호를 처리하고 모델링 하는 시스템을 만드는 것은 매우 중요하며 이러한 기술들의 궁극적 역할은 쾌적한 삶의 환경을 제공하는 것이므로 생체 신호 분석을 기반으로 한 인간 중심의 시스템이 미래 기술의 핵심 키워드가 될 것이다. 본 논문에서는 생체신호(EEG, ECG)분석을 통해 사용자의 집중도 및 감정 상태를 인식하고 사용자의 의도를 효과적으로 반영 가능한 바이오피드백 인터페이스를 설계하였다. 기존의 단일 생체신호를 이용한 인터페이스 기법에 비해 복합 생체신호를 분석함으로써 사용자의 상태 및 의도를 판단함에 용이하고 활용성이 향상 되도록 하였다.
건강에 대한 관심이 높아지면서 헬스케어와 IT와의 결합으로 많은 IT관련 헬스 케어 시스템이 개발되고 있으며, 이러한 시스템의 수요 또한 증가하는 추세에 있다. 본 논문에서는 이와 같은 건강에 대한 관심을 반영하여 자신에 맞는 운동을 선택 및 수행하고 그에 따른 피드백을 받을 수 있는 시스템을 소개한다. 본 시스템은 헬스케어의 건강 관리 시스템을 피트니스 관점에 비중을 두어 이용자의 초기 운동 정보를 기반으로 몸에 맞는 운동을 처방하여 운동을 수행 시키고 그 결과를 저장한다. 운동 정보는 생체 신호 계측을 위한 물리량 센서 및 모듈에 의하여 측정된다. 저장된 운동 결과는 다음 운동 처방에 반영되어 피드백 방식으로 이용자의 운동에 적용된다. 운동 처방은 주단위로 수행되면서 지속적인 관리를 받을 수 있도록 설계되었다. 본 시스템은 운동 중 발생하는 무구속, 무자각적 생체 신호 계측을 위한 물리량 센서 및 모듈을 이용하여 다차원 생체 정보를 수집하고 생체 신호 표준화 및 생체 역학적 해석을 통해 데이터베이스를 구축하였다. 이렇게 구축한 데이터들을 통하여 지능형 바이오피드백 기반의 사용자 맞춤형 운동 관리 시스템을 개발하여 사용자의 건강 및 운동능력을 향상시키는데 그 목적이 있다.
이전연구에서 가상현실에 몰입하는 동안 넓은 시야 (Field of view: 150$^{\circ}$)와 빠른 운행속도 (70 km/sec)가 사이버멀미를 심화시킨다는 결과를 얻었다: 피험자의 90%가 좁은 시야 (50$^{\circ}$)와 느린 운행속도 (30 km/sec)에서 사이버멀미 증상이 적었다. 본 실험에서는 피험자가 생리적인 동요를 경험할 때마다 바이오피드백 방법을 사용해서 사이버멀미 감소 가상환경 (cybersickness alleviating virtual environment, CAVE)을 제시한 후, 그 효과를 관찰하였다. 피부전도도, 말초체온, 말초혈류량, 심박률, 눈 깜박임, 뇌전위의 변수들을 입력으로 하는 인공신경망으로 구성된 실시간 멀미 탐지 시스템과 CAVE-제시 피드백 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 생리적 측정치들이 사이버멀미의 출현을 신호할 때마다 피드백 출력으로 좁은 화면과 감소된 운행속도를 일시적으로 제공했다. 36명의 피험자를 대상으로 SSQ (simulator sickness questionnaires)와 자기보고를 이용하여 사이버멀미의 빈도와 심각도를 조사하였다. 모든 피험자는 한달 간격으로 CAVE 조건과 non-CAVE 조건에서 두 번 가상현실을 경험하였다. 사이버멀미의 빈도와 심각도는 non-CAVE 조건보다 CAVE 조건에서 유의미하게 감소하였다. 즉, 전기생리학적 특징들에 기반한 인공신경망에 의해 제공된 좁은 시야와 느린 운행의 가상환경은 사이버멀미 증상들을 의미있게 감소시켰다. 이러한 결과들은 생체신호 피드백 시스템을 이용하여 인간 친화적 가상환경을 구축할 수 있는 가능성을 보인 것이다.
급격한 노령화가 의료 시설의 부족과 이로 인한 국민 건강의 질적 하락을 가져올 가능성이 점차 높아지고 있으며 의료비 상승의 부담을 해소하기 위해 선진국에서는 서비스 단가를 낮추기 위한 의료 기관들의 원격의료가 확대되고 있는 추세이다. 유헬스케어는 인체에서 발생하는 물리적, 화학적 현상의 변화를 감지하여 처리 가능한 전기적 신호로 변환하고 측정된 신호 중에서 원하는 정보만을 선택하기 위한 분석과정, 시각화 과정을 통해 결과를 피드백하여 관련정보, 경고, 알람 등을 사용자에게 제공하는 과정을 통해 서비스되고 있다. 하지만 센서를 신체에 직접 부착하는 전통적인 생체계측 방법은 일상생활에 불편을 주고 거부감이 발생할 수 있다. 따라서 일상생활에 불편함을 주지 않고 지속적으로 생체 정보를 측정할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 일상생활에 불편을 주지 않고 지속적으로 생체정보를 모니터링 할 수 있는 IR-UWB 기반의 비접촉. 무구속적인 호흡측정 시스템을 제안한다.
이전 연구에서 가상현실에 몰입하는 동안 넓은 시야(field of view : 150˚)와 빠른 운행속도(70km/sec)가 사이버 멀미를 심화시킨다는 결과를 얻었다. 피험자의 90%가 좁은 시야(50˚)와 느린 운행속도(30km/sec)에서 사이버멀미 증상이 적었다. 본 실험에서는 피험자가 생리적인 동요를 경험할 때마다 바이오피드백 방법을 사용하여 사이버 멀미 감소 가상환경(cybersickness alleviating virtual environment ; CAVE)을 제시한 후, 그 효과를 관찰하였다. 피부전도도, 말초체온, 말초 혈류량, 심박률, 눈 깜박임, 뇌전위의 변수들을 입력하는 인공 신경망으로 구성된 실시간 멀미 탐지 시스템과 CAVE-제시 피드백 시스템을 구축하였다 이 시스템들은 생리적 측정치들이 사이버 멀미의 출현을 신호할 때마다 피드백 출력으로 좁은 화면과 감소된 운행속도를 일시적으로 제공하였다. 36명의 피험자를 대상으로 SSQ(simulator sickness questionnaire)와 자기보고를 이용하여 사이버 멀미의 빈도와 심각도를 조사하였다. 모든 피험자는 한달 간격으로 CAW 조건과 non-CAYE 조건에서 두 번 가상현실을 경험하였다. 사이버멀미의 빈도와 심각도는 non-CAVE 조건보다 CAVE 조건에서 유의미하게 감소하였다. 즉, 전기 생리학적 특징들에 기반한 인공 신경망에 의해 제공된 좁은 시야와 느린 운행의 가상환경은 사이버 멀미 증상들을 감소시켰다 이러한 결과들은 생체신호 피드백 시스템을 이용하여 인간 친화적 가상환경을 구축할 수 있는 가능성을 보인 것이다.
최근 유비쿼터스, RFID 및 근거리 무선통신 기술의 발전에 힘입어 의료분야에서도 이러한 기술을 이용하여 원격지에서 환자의 생체 신호와 각종 의료데이터를 무선으로 측정할 수 있는 시스템에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 심전도(ECG), 혈압, 맥박 등의 생체신호 측정센서를 이용한 센서네트워크를 구축하여 u-Healthcare 시스템을 설계하고 구현하였다. 센서노드에서 게이트웨이를 경유한 생체신호는 헬스케어센터로 전송되며, 헬스케어센터에서 분석한 결과에 따라 환자에게 운동요법, 식이요법 등의 정보를 피드백하여 건강관리를 할 수 있게 하였다.
요즘 현대인들의 최우선 관심사라고도 할 수 있는 '웰빙(Well-Being)'과 다가올 '고령사회'를 대비하여 유무선 네트워킹 기술을 활용하여 "언제 어디서나" 이용 가능한 건강관리 및 의료서비스가 필요하다. u-Healthcare 시스템을 이용하여 개인의 건강상태를 실시간으로 모니터링하고 치료나 관리가 필요한 적절한 시점에 자동으로 조치를 취하기 때문에 개인은 최상의 건강상태를 유지할 수 있고 편리한 한방 의료서비스를 제공받을 수 있다. 본 논문에서는 심전도(ECG), 혈압, 맥박 등의 생체신호 측정센서를 이용한 센서네트워크 기반 u-Healthcare 시스템을 설계하고 구현하였다. 센서노드에서 게이트웨이를 경유한 생체신호는 healthcare센터로 전송되며, 질환별 건강관리 표준 프로그램을 통하여 생체신호를 분석하고 예측된 병증에 관련된 운동요법, 식이요법, 한방요법 등의 정보를 환자에게 피드백하여 건강관리를 할 수 있게 하였다.
본 논문은 TV를 이용한 영화시청 환경에서 해당 컨텐트에 대한 시청자의 암묵적 반응과 컨텐트의 멀티모달 피쳐를 실시간으로 측정 및 동기화하여 이를 기반으로 동영상 선호모델을 지속적으로 개선하고 필요시 영화추천을 수행하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에선 이미지, 소리, 자막 스트림으로부터 실시간 추출되는 저수준 피쳐들과 동기화되어 측정된 얼굴표정, 자세 및 생체신호로부터 해당 동영상이 유발한 시청자의 감정상태를 추정하여 선호모델 학습에 사용한다. 제안한 컨텐트-시청자 연계 추천모델의 일례로서 컨텐트의 오디오 및 자막 정보를 이용하여 시청자의 피부전기활성도로 측정된 arousal반응을 예측할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 뇌전도 바이오피드백 시스템을 위한 4채널 전두엽 전극 배치 및 JADE를 사용한 잡음 제거 방법을 제안하였다. 망막-각막 쌍극자 모델을 기반하여 4채널 전두엽 전극 배치를 제안하였으며, 이 배치에 의해서 얻은 신호에 대해서 JADE를 적용하여 4개의 독립 성분을 획득하였다. 각 독립 성분들 중에서 순수 뇌전도 성분을 추정하기 위해서 전체 신호에 대한 알파파비를 측정하여 그 값이 가장 큰 독립 성분을 잡음이 제거된 순수한 뇌전도로 추정하였다. 그 실험 결과 제안한 방법이 뇌전도 획득 과정에서 효과적으로 잡음을 제거함을 확인하였다.
본 논문에서는 사용자의 실시간 뇌파를 계측 및 집중력 지표를 반영하여 집중력 훈련이 가능한 게임 형 콘텐츠를 구현하였다. 구현된 콘텐츠는 보다 효과적인 훈련을 위하여 사용자별 뇌파 차이를 토대로 집중력 지표를 반영함으로써, 수준별 훈련이 가능하다. 구현된 콘텐츠의 유용성을 평가하기 위하여 피실험자 5명을 대상으로 집중력 향상 훈련을 진행하였고 집중력 지표의 변화를 비교 분석을 통하여 사용자의 집중력 향상을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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