본 연구의 목적은 스마트워치에서 측정된 심박수의 정확도 확인을 위해, 폴라 심박수와 스마트워치 심박수 간 상관과 일치도를 조사하는 것이다. 대학생 남자 27명(22.41±4.29세), 여자 23명(22.48±6.33세)을 대상으로 스마트워치와 폴라를 착용시킨 뒤, 휴식, 걷기, 줌바, 사이클 네 가지 조건에서 각 조건별 3분씩 총 12분간 심박수가 측정되었고, 두 기기 간 상관과 일치도를 분석하였다. 분석결과, 상관계수(r)가 휴식 0.995, 걷기 0.961, 줌바 0.923, 사이클 0.932로 모든 운동 조건에서 폴라와 스마트워치 간 유의하고 높은 상관관계가 나타났다. BA ratio 값은 휴식 0.02, 걷기 0.03, 줌바 0.06, 사이클 0.04로 폴라와 스마트워치 간 심박수의 일치도가 높은 것으로 나타났다. 종합적으로 스마트워치의 심박수는 모든 조건에서 폴라와 높은 상관과 일치도를 보였다. 따라서 본 연구에서 사용된 스마트워치는 스포츠 현장에서 폴라를 대체할 수 있는 심박수 측정도구로 사용가능 할 것으로 보인다.
광용적맥파(photoplethysmogram, PPG)는 심장의 수축과 이완으로 변화하는 혈액용적(blood volume)과 혈액내의 헤모글로빈에 흡수되는 빛의 양의 선형적 관계를 이용하여 신호를 획득하는 방법이다. 본 논문에서는 PPG 센서를 이용하여 질환 예측을 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 PPG 센서를 이용하여 심박수의 변이를 살펴볼 수 있는 심박수 변이 분석과 이전 심박수와 이후 심박수를 구분지어 그래프로 표현하는 심박수 분포를 보여준다. 또한 심박수를 스펙트럼 분석하여 자율신경계 균형도, 가속도 맥파로부터 혈관 상태를 분석하여 심혈관 질환을 조기 예측하는 개인용 컴퓨터 기반의 시스템을 설계하고 구현하였다.
인간의 사고 및 행동능력은 환경부하, 작업의 내용 등 외부환경에 큰 영향을 받는다. 선박운항 시, 인간-기계시스템 환경에서 항해사의 일정한 수준 이상의 판단 및 조선능력은 안전운항을 위해 매우 중요한 요소이다. 특히 협수로 항해시, 선박통항량이 많은 해역을 항해할 경우 선교에서의 작업부하가 커지고 그로 인한 피로 및 긴장에 의한 심신 기능이 저하되어, 항해사의 조선(操船)능력에 영향을 미치게 될 것이다. 그러나 선박운항 또는 입출항 시 항해사의 생리적, 심리적 스트레스를 측정하여 계량화한 연구는 미비하다. 따라서 본 연구에서는 웨어러블 심박수 측정장치를 이용하여 항해사의 심박수 변화를 측정 분석하고, 항해사의 선박 운항작업 시 발생하는 스트레스를 계량화하여 모델을 개발하기 위한 기초연구를 수행하였다.
본 연구는 국민건강 영양조사 자료를 활용하여 한국 성인의 안정시 심박수와 대장암 유병율의 관계를 살펴보고자 하였다. 데이터는 국민건강 영양조사 2005년부터 2014년 자료를 통합하여 만 19세 이상 성인 총 10,564명을 분석하였다. 분석 결과, 안정시 심박수가 가장 높은 그룹은 안정시 심박수가 가장 낮은 그룹에 비해 대장암 유병율이 2.27배 (95%CI: 1.34-3.85) ~ 3배 (95%CI: 1.30-6.92) 더 높은 것으로 나타났으며, 안정시 심박수가 10 회/분 (beat per minutes)씩 증가할수록 대장암 유병율은 1.27배 (95%CI; 1.03-1.58) 증가하는 것으로 나타났다. 또한 65세를 기준으로 연령과 성별을 층화하여 분석한 결과, 65세 이상에서 안정시 심박수가 가장 높은 그룹은 안정시 심박수가 가장 낮은 그룹에 비해 남자는 3.19배 (95%CI: 1.10-9.24) ~ 3.38배 (95%CI: 1.18-9.73), 여자는 2.90배 (95%CI: 1.13-7.42) ~ 5.59배 (95%CI: 1.20-25.99) 대장암 유병율이 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 대장암 유병율 예측 인자로써 안정시 심박수의 활용 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 65세 이상의 연령이 65세 미만 연령에 비해 안정시 심박수가 대장암 유병율과 밀접한 관련성이 있는 것을 확인하였다.
치과 의사는 어린이들이 치과에서 받는 스트레스로 인해 행동 관리에서 어려움을 주로 겪게 된다. 스트레스에 대한 평가는 생체적 표지자인 심박수를 이용하는 방법이 유용하게 사용되고 있다. 본 연구는 치과에서 침윤 마취를 행한 후 이루어지는 수복 진료에서 아이들이 받는 스트레스 정도를 손목형 심박수 측정 장치를 사용하여 알아보기 위해서 계획되었다. 첫 치과 치료를 받은 어린이에서 심박수 변화는 국소 마취 단계에서 가장 높게 나타났으며, 심박수는 치아 삭제에서 가장 높았으나, 단계별 유의한 차이는 관찰되지 않았다(p > 0.05). 이 중 3회 내원하여 치료를 마무리한 어린이에서는, 두 번째 내원의 심박수가 첫 번째 내원과 세 번째 내원에 비해 유의하게 높았으며(p < 0.05), 첫 번째와 세 번째 내원의 심박수는 유의한 차이가 관찰되지 않았다(p > 0.05). 기존 치과 진료 경험이 없는 환아는 국소 마취를 포함한 치과 진료 시 두 번째 내원에서 스트레스를 많이 받는 것으로 생각되며, 치과의 진료 환경에 익숙해지려면 적어도 3회 이상의 내원이 필요할 것으로 생각된다.
본 연구는 계룡산 국립공원과 오대산 국립공원의 9개 등산로를 대상으로 등산로의 물리적 조건이 심장박동수에 미치는 영향을 밝히기 위하여 수행되었다. 산오르기 등산은 피검자가 에르고메타를 이용하여 측정한 최대심박수의 84~96%에 해당하는 고된 신체운동이며, 동일한 코스를 내려올 때의 최대심박수는 올라갈 때의 최대심박수에 약 78~93%에 해당하는 값을 나타내었다. 등산로의 경사도는 심박수에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 노폭은 심박수와 무관한 것으로 판단된다. 비시설 등산로에 비하여 나무 또는 돌계단식과 같은 등산로 노면재료가 심박수의 증가에 영향을 크게 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 만 21-24세의 체육학 전공 대학생을 대상으로 키네시오 테이핑과 아이싱 처치가 혈중젖산농도 및 심폐기능의 회복속도에 미치는 영향을 규명하여 운동을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 경기력을 제한하는 요인들을 극복하여, 운동수행능력을 향상 시킬 수 있는 기초자료로 제공하는데 그 목적이 있다. 젖산과 심박수의 회복 속도를 측정을 통하여 얻은 결론을 본 연구에서 키네시오 테이핑과 아이싱 처치가 최대부하 운동 후 직후 젖산의 회복속도와 운동 30분 후 심박수의 회복속도를 유의하게 증가시켰으나, 운동 직후 심박수, 운동 15분 후 젖산 및 심박수, 운동 30분 후 젖산에서 유의한 차이가 없었다. 키네시오 테이핑과 아이싱 처치는 혈액 공급에 변화를 주어 통증이 감소되고 근 피로도 감소에 긍정적인 효과로 사용되고 있지만 만족스런 효과를 나타내지 못하였다. 이후 연구에서는 보다 정확하고 기술적인 형태의 운동 프로그램을 적용하여 키네시오 테이핑과 아이싱 처치의 효과에 대해 지속적인 연구가 필요할 것이다.
본 논문에서는 심전도 신호로부터 부정맥을 진단하는 방법으로 심박수 변이도와 퍼지 신경망을 이용하는 방안을 제시하고 있다. 제안한 부정맥 진단 알고리즘은 32개 RR 간격의 심박수 변이도, 즉 평균 25초 내외의 심박수 변화를 이용하여 부정맥을 진단하는 알고리즘이다. 부정맥 진단 알고리즘은 32개 RR 간격을 이용하여, 통계적 특징 6개를 추출한 후, 가중 퍼지소속함수 기반 신경망으로 학습하여 정상 구간과 부정맥 구간을 분류한다. 부정맥 진단 알고리즘은 Tsipouras 논문군(48개 레코드)에서 SE와 SP 각각 80% 이하의 성능을 보이는 기존연구와는 달리, SE는 88.75%, SP는 82.28%, 전체 분류율은 86.31%의 신뢰성 있는 결과를 나타낸다.
UWB(Ultra-wideband)는 송신 안테나에서 UWB 대역을 송신한 신호를 수신 안테나를 통해 받은 신호를 가지고 목표물을 판단하는 고해상도 근거리 초광대역 레이더로 비접촉으로 사람의 호흡 및 심박을 감지할 수 있고, 환경에 영향을 받지 않아 최근 활용도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 UWB 레이더 신호를 이용하여 사람의 호흡과 심박수를 감지하는 알고리즘을 구현한다. 인체에서부터 반사되어 들어온 레이더 신호를 메디안 필터, 칼만 필터, 밴드 패스필터 등을 이용하여 처리한다. 또한 호흡수와 심박수를 추출하기 위하여 CZT를 이용한다. 비교하는 심박 데이터로는 ECG(Electrocardiogram)를 사용하였으며, 약 98% 이상 일치함을 확인하였다.
딥러닝의 발전은 의료 분야에서도 다양한 응용을 가능하게 하고 있으며 이러한 애플리케이션 중에 심박수 측정은 개인의 건강을 관리하기 위한 필수적인 아이템이라 할 수 있다. 광혈류 측정을 이용한 기존 방법의 경우 스마트워치 같은 장비의 착용이 필수적이다. 그러나 최근 딥러닝 기술의 발전은 비침습식으로 원격에서 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 심박수를 높은 성능으로 측정가능하게 한다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 경량화된 심박수 추정 방법론을 제안한다. 이 방법론은 2D 컨볼루션에 기반한 특화된 2채널 네트워크 구조를 사용하여, 혈류와 근육 수축으로 인한 얼굴의 미세한 움직임과 색상 변화를 고려한다. 제안하는 네트워크 구조는 이미지 특성을 분석하는 인코더와 혈류량 파동을 예측하는 회귀 레이어로 구성되어있다. 이러한 복합적인 특성을 동시에 분석함으로써, 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 환경에서도 심박수를 정확하게 추정할 수 있다. 이 연구의 접근 방식은 침습적인 기술 없이도 심박수를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 새로운 경로를 제공할 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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