• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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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.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.22 no.2
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• pp.101-108
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• 2019

The aim of this study was to verify differences in autonomic responses that are affected by the configurations of one-room type units using an electrocardiogram (ECG). Accordingly, 43 one-room units that were collected randomly were classified into ten different types of floor plan configurations mainly according to the location of the bathroom and kitchen. An ECG was subsequently measured for each plan type and the average ratio of the LF/HF (Power in low frequency range/Power in high frequency range) was calculated to measure the comfort level of each space. The results revealed a significant statistical difference between the average LF/HF ratio between the plan types (p < 0.05) and provided compelling evidence suggesting that the configuration of the plan may affect the quality of one-room space. This approach appears to be effective in counteracting stress that may exacerbate psychological disorders in single person households.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.227-232
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• 2006

스마트 의류의 발달은 pc 를 분산, 부착한 웨어러블 컴퓨터의 연구로부터 진행되어 왔으며, 1990 년대 후반 이후 착용자 감성을 고려해 더욱 편안하며, 의복과 유사한 외관을 디자인 하려는 노력이 전개되고 있다. 스마트 의류는 엔터테인먼트, 비즈니스, 스포츠, 의료 분야에 적용 등 다양한 애플리케이션으로 연구, 개발되고 있으며, 최근 들어서는 생체신호 센서를 이용한 건강관리용 스마트 의류의 연구가 주목 받고 있다. 건강에 대한 관심과 라이프 스타일의 변화, 고령화 사회의 예상으로 인해 건강복지에 대한 필요성이 증가하는 최근 트렌드를 볼 때, 건강 관리용의 스마트 의류의 수요는 증가될 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 기본적인 생체신호 뿐 아니라 심장 질환, 호흡기 질환을 측정할 수 있는 건강 개념의 스마트 의류 디자인을 개발하였다. 이 스마트 의류는 기존의 의복의 형태와 착용감은 그대로 유지하면서 의복 착장 시 생체 신호를 전송, 모니터링 할 수 있도록 설계하였다. 개발된 의복은 심전도, 체온 센서로 구성되어 있으며, 이를 통해 심전도, 호흡량, 맥박, 체온 등의 생체신호를 얻을 수 있다. 디자인 프로토타입의 기기 위치 선정은 선행 연구에서 제시한 '착용성 향상을 위한 웨어러블 컴퓨터 디자인 지침' 을 기반으로 설계하여 착장 시 기기로 인한 이물감이 느껴지지 않도록 하였으며 또한, 기기의 하중을 최소화 하였다. 의복의 디자인은 센서의 안정된 부착과 활동성, 센서의 정확한 측정을 고려하여 표피의 면적 변화를 고찰하여 디자인하였다. 이 스마트 의류는 노인, 건강 이상자, 통원 치료자에게 평상시의 건강을 체크 함으로써 보다 원활한 치료의 가능으로 의료 복지에 기여할 것으로 예상되며, 디자인 프로토타입의 개발을 통하여 센서기반 스마트 의류의 가능성을 제시했다는 점에서 이 연구의 의의가 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1395-1396
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• 2015

본 연구의 목적은 광용적맥파 해석에 중요하게 사용되는 최대 상승기울기(maximum dV/dt) 지점 검출 알고리즘 개발로, 미분 및 필터링을 통한 전처리 과정, 극점 검출과정, 역탐색 등의 후처리 과정으로 구성되는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 총 74,225개의 맥박파형을 사용한 검증을 수행하였으며, 동시에 측정된 심전도 QRS지점을 기준으로 최대 dV/dt 측정 위치 정확성을 판정하였다. 시뮬레이션 결과, 적응형 임계치 극점 검출 방법과 함께 사용하였을 때, 제안된 알고리즘은 기존 광용적맥파 상단, 하단극점 검출 알고리즘과 유사한 성능인 98.57%, 99.98%의 민감도와 특이도, 0.02%의 오검출율을 가지는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.757-759
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• 2011

본 논문에서는 홈 헬스케어에서 건강측정을 위하여 가장 많이 사용되는 개인 건강 기기(personal health device)인 혈당계, 혈압계, 심박측정계(heart rate monitor), 산소포화도 측정계(pulse-oximeter), 심전도 측정계(ECG monitor)의 5가지 홈 헬스케어 의료기기를 구성하고 표준 핵심 기술 요소인 ISO/IEEE 11073, HL7을 준용하는 게이트웨이 플랫폼을 스마트폰에 적용하여 기존의 홈 헬스케어 시스템을 구성하는 단말기 형태의 게이트웨이나 홈 서버 하드웨어 구성을 필요로 하지 않으면서 집안의 고정된 게이트웨이로 인해서 생기는 위치종속성 문제를 해결할 수 있는 PMG(personal mobile gateway) 기반의 홈&모바일 헬스케어 시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.237-238
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• 2019

본 과제는 기존의 기술의 현황으로 건강 검진 검사 하는데 오랜 시간과 비용이 많이 소요된다. 그로 인해 저소득층이나 교통이 어려운 곳에 위치한 섬 마을 등에서는 진료가 굉장히 어렵고 부담이 된다. 스마트 건강검진 키트는 간단한 부착을 통해 바이탈을 한번에 측정이 가능하고 그 결과를 그래프화 하여 검사 결과를 일반인도 한 눈에 볼 수 있게하며 그리고 수치를 표시하여 문제가 있을 시 그 수치를 정상수치와 비교하여 블루투스를 통해 의사에게 보낼 수 있도록 목표를 설정하였다. 진료 전 맥파(PPGA), 혈중산소포화도(SpO2), 심전도(ECG), 체온 센서를 활용하여 바이탈 수치를 한번에 측정하고 수치화된 정보를 그래프화 시켜 나타내어 의사에게 결과를 수신하여 기초진단에 필요한 시간적 문제를 줄인다. 또한 기초 진단에 문제가 있을 경우 환자 개인에게도 수신하여 자신의 진료 당시 기초 진단 정보와 일반적인 경우와 비교할 수 있도록 활용할 수 있다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.4
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• pp.611-616
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• 2023

ECG(electrocardiogram) is a test used to measure the rate and regularity of heartbeats, as well as the size and position of the chambers, the presence of any damage to the heart, and the cause of all heart diseases can be found. Because the ECG signal obtained using the ECG-KIT includes noise in the ECG signal, noise must be removed from the ECG signal to apply to the deep learning. In this paper, the noise of the ECG signal was removed using the digital IIR Butterworth low-pass filter. When the performance evaluation of the three activation functions, sigmoid(), ReLU(), and tanh() functions, was compared using the deep learning model of LSTM, it was confirmed that the activation function with the smallest error was the tanh() function. Also, When the performance evaluation and elapsed time were compared for LSTM and GRU models, it was confirmed that the GRU model was superior to the LSTM model.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.4
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• pp.563-568
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• 2023

ECG(electrocardiogram) is used to measure the rate and regularity of heartbeats, as well as the size and position of the chambers, the presence of any damage to the heart, and the cause of all heart diseases can be found. Because the ECG signal obtained using the ECG-KIT includes noise in the ECG signal, noise must be removed from the ECG signal to apply to the deep learning. In this paper, Noise included in the ECG signal was removed by using a lowpass filter of the Digital FIR Hamming window function. When the performance evaluation of the three activation functions, sigmoid(), ReLU(), and tanh() functions, which was confirmed that the activation function with the smallest error was the tanh() function, the elapsed time was longer when the batch size was small than large. Also, it was confirmed that result of the performance evaluation for the GRU model was superior to that of the LSTM model.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.171-173
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• 2018

The poor working conditions of transit drivers not only lead to mental stress and fatigue accumulation of workers, but also to the main causes of mass transit accidents. Stress and fatigue accumulation are closely related to the vital signs because they affect the psychological and physical health. In this paper, we designed a digital garment which can measure driver's health condition by measuring electrocardiogram, pulse rate and body temperature. Also proposed a system that transmits the measured bio-signal to the smartphone app via Bluetooth and transmits the current position of the driver to the server by using the built-in GPS of the smartphone, assuming there is something wrong.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.22 no.3
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• pp.21-34
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• 2019

This study was an examination of the relevance and clinical significance of electroencephalographic (EEG) indexes (e.g., mental/physical stress and attention) and indexes of heart rate variability (HRV) with regard to cognitive function and physiological health conditions in elderly people. A device was used to record two-channel EEGs of the frontal lobe and a one-channel ECG simultaneously. Subjects were 76 people average aged 73. The significant findings are as follows: First, subjects whose intrinsic alpha rhythm had high amplitude, regardless of peak, showed higher resistance to mental stress and lower physical stress than did subjects with low-amplitutde intrinsic alpha rhythm. Second, HRV, SDNN, and RMSSD indexes showed strong positive correlations between the two groups of subjects regardless of the division of groups. Third, the alpha asymmetry of the left and right sides of the brain in subjects with low-amplitude intrinsic alpha rhythm was larger, and the delta/alpha ratio (reflecting physical stress) and theta/sensorimotor rhythm (SMR) ratio (showing the decline in attention) were bigger. Fourth, the subjects in whom intrinsic alpha rhythm peak occurred during slow rhythm had a higher theta/SMR ratio than did subjects whose peak occurred during fast rhythm, which was related to a steeper decline in attention. Therefore, the presence or absence of intrinsic alpha rhythm peak and amplitude on quantitative EEG may be an index reflecting the cognitive function and physiological health of elderly people.