• 정보처리학회지
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• 제21권5호
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• pp.73-81
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• 2014

• 대한간호
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• 제26권4호통권142호
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• pp.59-63
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• 1987

• 한국산업간호협회지
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• 제15권3호
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• pp.38-38
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• 2008

• 건강소식
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• 제20권4호통권209호
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• pp.31-31
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• 1996

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.287-288
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• 2011

본 연구에서는 마이크로프로세서 및 스마트폰 기반의 초소형, 저전력 심전도 계측 시스템에 적용하기 위한 심박동 검출 및 매트릭스 추정 기법을 이용한 실시간 이상 심전도 판별 알고리즘을 구현하였다. MIT-BIH 표준 데이터베이스를 이용하여 실시간 심전도 분석 알고리즘의 성능 평가를 수행한 결과 이상 심전도가 포함되어 있는 7개 레코드에서 심박동 검출 성공률은 99.63%, 매트릭스 추정기법을 이용한 이상 심전도 검출은 92.46%로 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1826-1829
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• 2015

본 연구는 측정된 심전도와 광용적맥파의 박동특징점을 무결하게 검출하기 위한 프로그램 개발에 관한 것이다. 개발된 프로그램은 생체신호 계측기에서 측정된 생체신호 데이터를 자동 및 수동으로 분석하여 박동특징점의 시간 및 값 정보를 추출 및 저장하는 프로그램으로, 측정된 파형 및 검출된 특징점 위치, 인접한 특징점간 시간 간격을 시각적으로 전달할 수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 포함한다. 개발된 프로그램은 기존 연구에서 제시된 심박동, 맥파의 박동 특징점 거출 알고리즘을 사용하여 최초 검출을 수행하고, GUI와 연동되는 컨텍스트 메뉴를 통해 오검출 또는 미검출 정보를 효율적으로 수정할 수 있도록 함으로 비전문가에 의한 쉽고 효율적인 사용이 가능하다.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2004년도 제9차 학술대회 초록집
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• pp.78-78
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• 2004

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.473-474
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• 2007

본 연구는 체내 이식형 Pacemaker를 연구하면서 심장 질환을 Therapy 해 주는 방법에 대해 저전력 및 성능향상에 중점을 두고 연구 및 실험을 하였다. 우선적으로 심장의 심박동을 연산량이 적은 Peak_detection에서 체크하여 전력소모를 줄이고 나오는 각 심실 및 심방의 Interval을 Disease_episode 에서 받는다. 여기서 5가지 심실 및 심방에 관한 질환들 (VF : Ventricular Fibrillation, VT : Ventricular Tachycardia, FVT : Fast Ventricular Tachycardia, FAT_AF : Fast Atrial Tachycardia/Atrial Fibrillation, AT_AF : Atrial Tachycardia AT_AF : Atrial Fibrillation)을 판별한 후 각 병증에 맞는 Therapy 값을 출력하게 하였다. 그 외에 남아있는 병증에 대해서도 Therapy가 저전력 및 성능향상 되도록 설계하였다. 기존에 적용되어 있는 Detection 기법에서는 각각의 병증에 대해서 각 Detection이 있어 VF와 VT 사이에 있는 FVT와 같은 병증을 치료할 때 FVT 같은 경우에는 VF와 VT사이에 있는 질병이기 때문에 FVT_VF 및 FVT_VT와 같이 각각의 Detection을 두어 전력 소모가 있었다. 심장에서는 여러 질병이 한번에 나을 수 없다는 것에 착안하여 (심박동 Interval에 의해 질병이 판단되므로) 다른 병증이지만 같은 진단 기준을 쓰는 Detection을 통합함으로써 하나의 모듈로 구성하여 Gate수를 줄이고 저전력을 구현하였다. 또한 병증을 판별하는 진단 기준 모듈 중 Onset_Criterion 재설계하여 좀더 성능 향상에 중점을 두었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.148-151
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• 2010

심장관련 질환은 현대사회에서 업무 과중과 스트레스에 의해 발병 가능성이 높아지고 있으며, 일상생활 중 건강상태를 지속적으로 모니터링하여 심장질환 관련 응급상황에 대처하기위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속적인 방법으로 지속적인 심장 활동상태의 모니터링이 가능한 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템에서 계측된 심탄도 신호로부터 건강모니터링을 위한 특징성분을 검출하기위해 웨이브렛 변환과 템플릿 매칭을 혼합한 신호처리방법을 제안하였다. 또한 적응 문턱치를 통해 심탄도 신호에서 심박동을 검출하였으며 심박동의 간격으로부터 HRV(heart rate variabillity)를 계산하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 심전도와 동시에 심탄도를 측정하였으며, 두 신호로부터 심박동 검출 성능을 비교하여 구현된 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템의 유용성 및 무자각 건강모니터링의 가능성을 확인하였다. 또한 스트레스에 따른 HRV의 변화를 관찰하기 위하여 피실험자로부터 인위적으로 숨을 참고 강제호기를 통해 흉강내압을 증가시켜 인위적인 육체적 스트레스를 가하는 발살바를 유도하였으며, HRV의 시간 및 주파수 영역에서 도출되는 파라미터들을 평가하여 심탄도 모니터링을 통해 안정 상태와 스트레스 상태의 판별 및 무구속 건강모니터링의 가능성을 평가하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권8호
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• pp.18-26
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• 2015

올바른 운동량 조절을 위해선 운동중의 심박수 측정이 중요하다. 최근 스마트 디바이스가 활발하게 사용됨에 따라, 운동중의 실시간 심박수 측정에 대한 관심이 급격하게 증가하고 있다. 고강도 운동 중에는 동잡음으로 인하여 손목 밴드 유형의 광혈류 (PPG : photoplethysmography) 측정기 신호로부터 정확한 심박수를 추정하는 것이 매우 어렵다. 본 논문에서는 손목밴드 유형의 광혈류 측정기 신호로부터 정확한 심박수 추정을 위한 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 12개의 데이터 세트에 대하여 제안하는 알고리즘을 적용한 결과, 1.38의 분당심박수(BPM) 평균 절대 오차를 기록하였고, 0.9922의 추정 심박수와 실제 심박수간의 Pearson 상관계수를 얻었다. 제안하는 알고리즘은 웨어러블 디바이스에 적합한 빠른 연산속도와 정확한 추정을 가능케 한다.