졸음 운전 등 운전자의 상태 변화에 따른 자동차 사고가 급증하고 있으며 이를 방지하기 위한 시스템 구축 및 운전자의 상태를 판단하는 알고리즘 개발이 요구되어 지고 있다. 본 논문에서는 모의 주행 시스템을 통한 운전자의 심박변이도, 산호 포화도 (SPO2), 체온을 측정하여 운전자의 상태를 알려 주는 실험을 수행하였다. 즉, 심박변이도 (Heart rate variability, HRV) 분석을 위해 운전자의 심전도(Electrocardiogram, ECG) 신호를 획득 한 후 심전도 P,QRS, T 파형 중 R peak 을 자동으로 검출하였고 이를 통해 구한 R-R interval을 이용하여 HRV의 주요 파라메타를 시간영역(time domain)으로 해석하여 작업 환경에 따른 운전자의 상태를 비교 분석하였다.
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 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted fuzzy Membership Funcstions, NEWFM)을 이용하여 심전도 신호로부터 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC)을 판별하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NEWFM은 자기적응적(self adaptive) 가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이를 기반으로 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 분류 성능 평가를 위하여 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스를 사용하였으며, NEWFM의 입력은 심전도의 파형에 웨이블릿 변환을 적용하여 추출된 웨이블릿 계수를 사용하였다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 계수를 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화 시킨다. 이러한 방법으로 추출된 2개의 웨이블릿 계수를 사용한 퍼지규칙은 $96\%$의 PVC 분류성능을 보여준다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 IT-BT-NT를 포함한 기술간 컨버전스 경향은 유비쿼터스 헬스케어(u-Healthcare)의 실현을 가속화하고 있다. u-Healthcare 시스템은 센서 네트워크로부터 수집된 대량의 생체신호를 신속히 처리 분석하여 의료진에게 전달함으로써 시간과 장소에 관계없이 환자에게 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있다. 기존의 u-Healthcare 시스템은 지그비(Zigbee) 프로토콜을 사용하여 센서 노드가 수집한 데이터를 전부 전송함으로써 베이스 노드의 처리 부담이 컸으며 센서 노드의 통신 빈도수가 많았다. 본 논문에서는 지그비 프로토콜 대신 블루투스(Bluetooth)를 사용하여 생명과 직접적 연관이 있는 생체신호 전달에 있어 보다 뛰어난 전송속도를 제공하며 유비쿼터스 환경에서 다양하게 사용되는 모바일 기기들에 효율적으로 적용시킬 수 있는 u-Healthcare 시스템을 설계하였다. 또한 미리 정의된 이벤트에 속하는 데이터만 선별하여 베이스 노드로 전송하는 EEF(Embedded Event Filtering) 기법을 적용하여 통신 빈도수와 처리 비용을 줄였다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 심전도 측정시스템보다 효율적인 시스템임을 확인하였다.
본 논문은 의료용 아날로그 프론트 앤드(analog front end; AFE)를 이용하여 12채널 심전도를 측정하고 신호 분석을 통해 부정맥을 판단할 수 있는 시스템 개발에 관한 논문이다. 최근 국내 급성 심정지 발생이 증가하고 있으며 이에 원인이 되는 부정맥을 진단할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 12채널 심전도 시스템은 회로 구성이 복잡하고 큰 부피를 차지하는 단점이 있으며 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 의료용 AFE와 부정맥을 판단 할 수 있는 알고리즘 및 신호 처리를 위한 DSP로 시스템을 구성하였다. 추가적으로 12채널 심전도의 파형 관찰과 부정맥 판별 결과를 7인치 LCD를 통해 출력하며 터치 패널을 통해 사용자 입력을 받는다. 본 논문에서 구현된 시스템을 검증하기 위해 심전도 시뮬레이터의 출력 신호(정상 신호/부정맥 신호)에 대한 판별 테스트와 부정맥 알고리즘을 임베디드 환경에 적용하기 위한 최적화 과정의 성능 평가를 진행하였다.
본 연구에서는 이동 및 휴대환경에서 건강정보를 측정하고 이를 표준화된 부호화 방법으로 저장 및 전송하기 위한 모바일 모니터링 시스템을 개발한다. 제한한 시스템은 블루투스 통신기능을 갖는 건강정보측정 시스템, 측정된 건강정보를 상호호환성을 유지하도록 표준화 된 부호화 방법으로 부호화하기 위한 부호화기, 그리고 부호화된 정보를 저장 및 전송하기 위한 모바일 시스템부로 구성되어 있다. 측정시스템에서는 블루투스 모듈을 탑재한 심전계로부터 심전도를 측정하였으며, 측정된 신호를 모니터링을 하면서 전송이 가능하도록 일정 길이로 블록화하여 국제표준으로 사용하고 있는 MFER규격으로 부호화 하여 저장함으로서, 다른 의료정보 시스템과의 호환성을 제공하고 있다. 제한한 시스템은 모바일환경에서 구현되어 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.
통계청에 따르면 심혈관 등의 성인병 질환으로 연 600~800명이 사망하는 것으로 나타나고, 고혈압, 동맥경화증, 심장병, 뇌졸중 등은 혈액의 흐름에 장애가 생겨 발생하는 심혈관계질환으로 오늘날 성인병의 주종을 이루고 있는 사망률이 높은 질병으로 구분된다. 또한 사망한 심혈관질환자 중 올바른 응급처치를 했더라면 생존했을 환자가 약 40%를 차지하고 있어 응급상황 발생 시 신속한 대응이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 AdaBoost알고리즘의 weak classifier를 결합하여 strong classifier를 생성하는 방법을 통하여 효과적인 분석으로 심전도를 측정할 수 있도록 하고, 심혈관 질환자에게 발생한 응급상황을 빠른 시간 내에 관리 데스크에 전달할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이에 따라 심전도 센서를 기반으로 측정한 데이터를 ZigBee통신으로 단말기에 전송하고 응급 상황을 판정하여 관리데스크에 긴급경보와 모니터링을 제공함으로써 신속한 의료서비스 제공이 가능하도록 하였다.
헬스 산업에 대한 요구와 관심이 점차 사회적으로 증가하고 있으며, 이를 위한 서비스 모델과 시스템에 대한 필요성이 인식되고 있다. 본 논문에서는 혈당, 심전도와 같은 만성질환자의 생체정보를 측정하고 ZigBee기반의 무선모듈을 통해 헬스센터 서버에 전송함으로써 실내외 환경에서 이용 가능한 생체신호 전송 및 관리 시스템의 설계 및 구현에 대해 기술하고자 한다.
최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트(ECG)와 손목착용형 산소포화도($SpO_2$) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소포화도, 그리고 심장박동수 신호는 센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV(Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음 상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.
정보 통신 기술이 발전함에 따라 가정에서 손쉽게 혈압, 맥박, 심전도, 혈중산소포화도, 혈액검사까지 할 수 있는 재택 의료기기와 무선 공중망을 연동하여 일반 국민들이 이제 집에서 간편하게 건강 검진을 받을 수 있는 서비스가 가능하게 되었다. 사람의 몸에서 검출되는 생체 데이터를 가정에서 무선 공중망을 이용하여 원격지 병원의 시스템에 전송함으로써 효율적인 원격 모니터링 의료 서비스에 활용될 수 있다. 무선 근거리 통신망을 이용한 의료 정보 전송 시스템에서 개인이 소지한 단말기를 통해 취득한 생체 신호를 무선으로 병원 내에 있는 기저 시스템을 통해 중앙의 시스템에 전송한다. 원격 모니터링 시스템은 필요한 무선 매체 액세스 프로토콜을 이용하여 구현한다. 이러한 매체 액세스 프로토콜로는 IEEE 802.11 의 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 프로토콜에 폴링 방식을 접목시켜 구현하였다. 본 연구에서는 심전도, 혈압, 혈중산소포화도 측정장치를 가지는 재택 원격 모니터링 시스템 중에서 심전도 측정 부분을 구현하기 위해 이동형 단말기 내부에 심전계 기능을 내장하였다. 이동형 단말기에 900MHz 대역을 사용하는 무선 공중망 인터페이스를 첨가하여, 가정에서의 일반인, 허약 노인, 환자 등의 심전도를 취득하여 저장, 기록함으로써 건강 진단을 받거나 또는 심장 질환을 가졌을 경우, 복잡한 심장 질환을 효과적으로 감시·관리할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안한 무선 공중망에 기반한 의료 정보 전송 시스템을 구현함에 있어서, 이동형 단말기는 생체 신호 데이터 중에서 심전도 데이터를 무선 공중망 모뎀과 NCL(Native Con운ol Language) 프로토콜을 사용하여 무선 공중망과 접속되어 전송되고, 공중망에듣 SCR(Standard Context Routing) 프로토콜을 사용하여 유선 접속되어 있는 관리 호스트 컴퓨터에 등록되어 있는 개인 정보와 취득한 심전도 데이터를 검토하고 그에 상응하는 검진을 이동형 단말기로 보냄으로써, 무선 공중망을 이용한 의료 정보 전송 시스템을 구현될 수 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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