• 전자공학회논문지SC
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• 제42권3호
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• pp.47-52
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• 2005

폐쇄성 수면무호흡은 수면장애를 나타내는 대표적인 증상으로 주간의 과도한 졸음과 피로, 고혈압, 부정맥 등을 유발할 뿐만 아니라 심한 경우 수면 중 심장마비, 돌연사 등의 결과를 초래할 수 있으므로 그의 발생 여부 및 빈도를 검출하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해 사용되고 있는 수면다원검사는 여러 가지 생체신호를 함께 측정하므로 불편하고 비용이 많이 드는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 적은 수의 생체신호를 사용한 폐쇄성 수면무호흡 검출에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 폐쇄성 수면무호흡을 검출하기 위한 최소한의 생체신호로서 심전도 신호를 이용하였다. PhysioNet에서 제공하는 수면무호흡 환자의 심전도 데이터로부터 1분간의 R-R 간격의 평균과 표준편차 그리고 R-R 간격과 S점 크기의 power spectrum 등을 계산하였고, 이를 신경망에 적용함으로써 폐쇄성 수면무호흡 검출 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘에 심전도 신호를 적용하여 검출 성능을 평가한 결과, 평균 $89.66\%$의 sensitivity와 $95.25\%$의 specificity를 얻었으며 이를 통해 본 연구에서 제안한 검출파라미터들의 유용성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.151-157
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• 2019

최근 비침투 또는 비접촉 방식을 활용한 호흡상태 관찰에 대한 관심이 높아지고 있다. 여러 가지 많은 생체신호들 중 호흡신호를 활용하여 건강상태를 점검하는 것은 비정상적인 건강 상태에 대한 신속한 대응을 가능하게 해 준다. 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 활용한 실시간 무호흡 상태 검출에 대한 방법을 제시한다. 기존의 고속 퓨리에 변환을 활용한 신호해석과 달리, 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 사용하여 짧은 신호 구간에서의 주파수 응답을 분석한다. 본 연구에서 호흡 신호는 비접촉 방식을 활용하였으며, 초광대역 레이더 모듈을 활용하여 신호를 획득하였다. 국소 퓨리에 변환을 활용하여 호흡 상태를 검출한 후, 검출 결과에 따라 호흡 상태에 대한 분류가 가능하다. 특히 국소 퓨리에 변환은 실시간으로 호흡 상태에 대한 주파수 분석이 가능하도록 하였다. 호흡신호에 잡음이 존재할 경우를 대비하여 적절한 필터링 알고리즘이 적용되었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 직관적으로 구현이 가능하고, 실질적으로 사람의 호흡상태에 대한 분석이 가능하도록 해준다. 제안한 방법을 검증하기 위해 호흡신호를 활용한 실험결과를 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제40권2호
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• pp.155-160
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• 2021

본 논문은 수면 무호흡 환자의 중요한 증상 중의 하나인 코골이 사운드 자동 검출 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 수면 중 발생하는 소리 신호를 입력받아 소리 발생 구간을 검출하고, 검출된 소리 구간으로부터 변환된 스펙트로그램을 주의집중 기반의 합성곱 양방향 게이트 순환 유닛 기반의 분류기에 적용하였다. 적용된 주의집중 메커니즘은 합성곱 양방향 게이트 순환 유닛 모델을 확장하여 코골이 소리에 대한 차별적 특징 표현을 학습함으로써 코골이 검출 성능을 향상시켰다. 실험 결과는 제안하는 코골이 검출 방식이 기존 방식보다 약 3.1 % ~ 5.5 %의 정확도 향상을 보여준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.11-18
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• 2018

코골이가 심한경우 무호흡증(OSA : Obstructive Sleep Apnea)으로 연결되어 생명을 위협하는 경우도 발생할 수 있고, 코골이로 인하여 주변인과의 관계가 심각해지는 경우도 발생할 수 있다. 이런 코골이 문제를 해결하기 위해 최근 여러 형태의 스마트 베개들을 출시하고 있는데, 핵심 기술은 코골이 판별 기술, 즉 입력 사운드에 코골이 소리가 포함되어 있는지를 판별하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 베개에 적용하기 위한 코골이 판별 방법을 제안하였는데, 입력 신호로부터 코골이 소리의 특징을 추출 후 SVM을 이용하여 코골이를 판별하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 기존 방법과 비교 실험을 실시하였고, 실험결과 기존방법 코골이 판별성능보다 약 6% 좋은 판별성능을 보였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.1-5
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• 2021

Sleep apnea refers to a condition in which a person does not breathe during sleep, and is a dangerous symptom that blocks oxygen supply in the body, causing various complications, and the elderly and infants can die if severe. In this paper, we present an algorithm that classifies sleep breathing by analyzing the intensity of breathing with images alone in preparation for the risk of sleep apnea. Only the chest of the person being measured is set to the Region of Interest (ROI) to determine the breathing strength by the differential image within the corresponding ROI area. The adult was selected as the target of the measurement and the breathing strength was measured accurately, and the difference in breathing intensity was also distinguished using depth information. Two videos of sleeping babies also show that even microscopic breathing motions smaller than adults can be detected, which is also expected to help prevent infant death syndrome (SIDS).

• 감성과학
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• 제14권3호
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• pp.459-466
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• 2011

코골이 및 수면 무호흡증 등의 수면 질환은 정신적, 육체적 피로감을 유발하고 정상적인 활동에 심각한 영향을 미치고 있다. 코골이는 공기가 좁아진 기도를 통과할 때 진동에 의해서 일어나는 호흡잡음이고, 수면 무호흡은 기도 주변의 조직이 이완됨에 따라 기도가 일시적으로 막히게 될 때 일어나는 현상이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 수면 중 코골이를 검출하고 이를 경감하려는 많은 시도가 이루어져왔다. 본 연구에서는 수면 중 코골이 신호의 검출에 있어서 오류가 발생되는 원인인 주변 잡음이나 기타 영향을 제거하기 위한 새로운 센싱 시스템과 분석 알고리즘의 개발을 수행하였다. 센싱 시스템은 베개 내부에 내장되는 두 개의 polyvinylidene fluoride (PVDF) 진동 센서를 포함하고 있으며 검출되는 신호를 수집, 저장하는 하드웨어부와 코골이 신호를 판단하는 신호처리부로 이루어졌다. 베개에 내장되는 PVDF 센서 중 제 1센서는 코골이 신호를 검출하고 제 2센서는 코골이 신호 및 주변의 잡음을 검출한다. 본 실험에는 10명의 피험자가 참여하였으며 수면 중 잡음이 발생할 수 있는 다양한 환경 조건 하에서 신호를 검출하여 분석하였다. 그 결과 다양한 잡음환경 하에서 코골이 신호가 코골이가 아닌 잡음에 비해 약 70% 이상의 에너지 값을 가지는 것을 확인하였고 이를 통해 잡음으로부터 코골이 신호를 정확하게 검출하는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 수면 중 발생하는 코골이의 경감을 위한 베개의 개발과 정량적인 수면상태 평가를 통해 건강한 수면 환경을 제시할 수 있는 숙면 유도 시스템의 개발에도 활용될 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권4호
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• pp.153-162
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• 2017

The present study proposes a system that can detect sleep-disordered breathing automatically using an air mattress and oxygen saturation. A thin air mattress was fabricated to reduce discomfort during sleep, and respiration signals were acquired. The system was configured to be synchronized with a polysomnography to receive signals simultaneously with other bio-signals. The present study has been conducted with nine adult male and female patients with sleep-disordered breathing, and sleep-disordered breathing events have been detected by applying the signals acquired from the subjects to the rule-based detection algorithm. The sensitivity and positive predictive values were found to evaluate the performance of the system, which are 91.4% and 89.7% for all events, respectively. The comparison of apnea hypopnea index(AHI) between the polysomnography and the proposed method showed squared R-value of 0.9. This study presents the possibility of detecting sleep-disordered breathing at hospitals or homes using the proposed system.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.183-184
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• 1998

Respiration monitoring is important in many clinical situations due to its relationship to vitality. But present commercial monitoring systems are bulky and expensive, so they are inadequate to be used for long term recording or out-patients application. We have developed a low cost, low power, handhold respiration monitoring system based on airflow measurement. Respiration flow is indirectly detected using a thermister or a themocouple sensor. Real time recording of respiration rate, abnormality detection and apnea alarming are available.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.819-820
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• 2006

The purpose of this study is to develop an automatic algorithm to detect the arousal events. The proposed method is based on time-frequency analysis and the support vector machine classifier using single channel electroencephalogram. To extract features, first we computed 6 indices to find out the information of sleep states. Next powers of each of 4 frequency bands were computed using spectrogram of arousal region. And finally we computed variations of power of EEG frequency to detect arousals. The performance has been assessed using polysomnographic recordings of twenty patients with sleep apnea, snoring and excessive daytime sleepiness. We have shown that proposed method was effective for detecting the arousal events.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제41권3호
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• pp.150-157
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• 2024

The prevalence of childhood and adolescent obesity has increased and exacerbated during the coronavirus disease 2019 pandemic, both in Korea and globally. Childhood and adolescent obesity poses significant risks for premature morbidity and mortality. The development of serious comorbidities depends not only on the duration of obesity but also on the age of onset. Obesity in children and adolescents affects almost all organ systems, including the endocrine, cardiovascular, gastrointestinal, reproductive, nervous, and immune systems. Obesity in children and adolescents affects growth, cognitive function, and psychosocial interactions during development, in addition to aggravating known adult comorbidities such as type 2 diabetes mellitus, hypertension, dyslipidemia, nonalcoholic fatty liver disease, obstructive sleep apnea, and cancer. Childhood and adolescent obesity are highly associated with increased cardiometabolic risk factors and prevalence of metabolic syndrome. The risk of cardiovascular and metabolic diseases in later life can be considerably decreased by even a small weight loss before the onset of puberty. Childhood and adolescent obesity is a disease that requires treatment and is associated with many comorbidities and disease burdens. Therefore, early detection and therapeutic intervention are crucial.