• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권6호
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• pp.957-966
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• 2018

최근 들어 고령화 및 1인 가구 증가로 인해 IoT기반 원격환자모니터링에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 원격환자모니터링을 위한 다중의 IR-UWB레이더를 이용한 비접촉식 생체신호측정시스템을 제안하였다. 기존에는 생체신호처리를 위해 배경차분알고리즘을 적용하였으나, 전압노이즈, 계단현상 등의 에러 발생을 없애고자 다중 배경차분 알고리즘을 적용하였다. 다중배경차분알고리즘은 이전 클러터와 현재 클러터의 변화량을 계산하여 신호를 추출하며, 본 연구에서는 SVD알고리즘을 이용하였다. 개선된 다중배경차분알고리즘을 생체신호측정에 응용하여 고속 푸리에 변환을 통해 호흡수를 계산하였다. 제안한 IR-UWB레이더를 이용한 시스템 및 다중배경차분알고리즘의 검증을 위해 호흡수 측정을 진행하였다. Neulog사의 부착형 공기압착식 호흡측정기를 대조군으로 실험한 결과 97.36%의 정밀도를 확보함으로서 본 연구의 타당성을 검증하였다. 구현된 알고리즘은 기존의 접촉식 웨어러블 방식의 불편함을 개선하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.617-624
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• 2021

도래각 추정, 간섭제거, 신호 수신 등을 위해 수신신호에 포함되는 신호의 개수를 정확히 파악하는 것이 필요하다. 대표적인 신호 개수 추정 알고리즘으로 AIC(: Akaike Information Criterion)와 MDL(: Minimum Description Length) 알고리즘이 있는데, 이들 알고리즘은 각 기준이 최소화되는 값을 찾아 신호의 개수를 추정한다. 수신기의 배열 안테나 요소 개수가 증가하면 추정 성능이 향상되지만, 최소값을 찾기 위해 모든 안테나 요소에 대한 기준값을 계산하여야 하므로 복잡도가 크게 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 빔공간 처리를 통해 차원을 축소시켜 계산량을 줄이면서 효율적으로 신호의 개수를 추정할 수 있는 빔공간 기반의 AIC와 MDL 알고리즘을 제안한다. 또한, 다양한 시나리오 기반의 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가하고 분석한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1944-1947
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• 2005

In this paper, the control of a prosthetic arm using the flex sensor signal is described. The flex sensors are attached to the biceps and triceps brchii muscle. The signals are passed a differential amplifier and noise filter. And then the signals are converted to digital data by PCI 6036E ADC. From the data, position and velocity of arm joint are obtained. Also motion of the forearm - flexion and extension, the pronation and supination are abstracted from the data by proposed algorithm. A two D.O.F arm with RC servo-motor is designed for experiment. The arm length is 200 mm, weight is 4.5 N. The rotation angle of elbow joint is $120^{\circ}$. Also the rotation angle of the wrist is $180^{\circ}$. Through the experiment, we verified the possibility of the prosthetic arm control using the flex sensor signal. We will try to improve the control accuracy of the prosthetic arm continuously.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.45-50
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• 2021

최근 IT기술이 발달함에 따라 다양한 생체신호 측정 기기에 대한 연구 및 관심이 높아지고 있으나, 가장 대표적인 생체 신호 중 하나인 심전도, 특히 부정맥 신호 검출과 관련한 연구는 미비한 현실이다. 부정맥은 그 발병원인이 다양하며 발병이후 예후가 좋지 않으므로 조기진단을 통한 예방치료가 최선이다. 하지만 부정맥을 진단하기 위한 도구인 24시간 홀터 심전계는 사용지속시간의 제약, 일상생활로 인한 동잡음 분석의 어려움, 위험상황에서 사용자의 실시간 알람 기능에 단점을 보인다. 본 연구에서는 장시간 연속 측정이 가능한 심전도 및 맥박 모니터링 기기와 실시간 모니터링 앱, 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 측정한 값의 경향성을 확인하였다. 향후 연구에서는 심전도 신호 측정 분석의 정량적 결과 도출에 관한 연구가 필요하며, 이를 바탕으로 하는 부정맥 신호 검출 알고리즘 개발과 관련한 추가 연구를 진행해야 한다.

• 한국광학회지
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• 제11권6호
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• pp.452-456
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• 2000

동맥혈의 맥동성분에 의한 파장별 광흡수도를 측정하여 비침습적으로 산소포화도 값을 알수 있는 펄스옥시미터 장치와 신호처리방법을 개발하고 예측 알고리즘을 적용하였다. 본 장치는 광원 및 검출기로 구성된 프로브와 광신호 처리부, LED 구동회로 PC 인터페이스부로 구성되었고 데이터의 수집을 위한 구동소프트웨어 및 데이터 처리 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 산소포화도 측정장치의 성능을 평가하는데에는 Bio-Tek 사의 펄스 옥시미터 시뮬레이터를 사용하여 다양한 알고리즘 및 데이터처리 방법들을 비교분석한 결과 맥동파형의 $In(I_p/I_v) 값을 I_{avr}$값으로 보정하는 계산 알고리즘의 방법과 진폭비보다 면적비를 이용한 계산방법이 산소포화도와의 상관관계가 우수한 것으로 나타났다. 정확한 신호 획득을 위해 개발된 맥동의 기저선 보상처리 프로그램을 inv-vivo 테스트의 데이터 처리방법에 적용하여 결과가 향상되는 것을 확인하였고 광원으로 660nm(Red)와 805nm(IR)파장을 이용한 경우보다 660nm(Red)와 940nm(IR) 파장을 이용했을 때 산소포화도와의 상관관계 및 정밀도에서 더 우수한 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제13권1호
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• pp.116-122
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• 2009

In this paper, a robust method is developed to locate the irises of both eyes. The method doesn't put any restrictions on the background. The method is based on the AdaBoost algorithm for face and eye candidate points detection. Candidate points are tuned such that two candidate points are exactly in the centers of the irises. Mean crossing function and convolution template are proposed to filter out candidate points and select the iris pair. The advantage of using this kind of hybrid method is that AdaBoost is robust to different illumination conditions and backgrounds. The tuning step improves the precision of iris localization while the convolution filter and mean crossing function reliably filter out candidate points and select the iris pair. The proposed structure is evaluated on three public databases, Bern, Yale and BioID. Extensive experimental results verified the robustness and accuracy of the proposed method. Using the Bern database, the performance of the proposed algorithm is also compared with some of the existing methods.

• 로봇학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.211-220
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• 2019

Surface electromyogram (sEMG), which is a bio-electrical signal originated from action potentials of nerves and muscle fibers activated by motor neurons, has been widely used for recognizing motion intention of robotic prosthesis for amputees because it enables a device to be operated intuitively by users without any artificial and additional work. In this paper, we propose a training-free unsupervised sEMG pattern recognition algorithm. It is useful for the gesture recognition for the amputees from whom we cannot achieve motion labels for the previous supervised pattern recognition algorithms. Using the proposed algorithm, we can classify the sEMG signals for gesture recognition and the calculated threshold probability value can be used as a sensitivity parameter for pattern registration. The proposed algorithm was verified by a case study of a patient with partial-hand amputation.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1993년도 춘계학술대회
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• pp.109-113
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• 1993

In this paper, we devised a simple portable digital recorder for a day life ECG signal recording. The system are consisted of ECG amp. part, signal conditioning part. A/D converter, data compression part and digital memory part. An ADPCM algorithm used at data compress part for 50% of data reduction. The maximum lengths of recording times take 3 hours in 1 mega byte memory.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제40권1호
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• pp.32-37
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• 2019

In this study, we designed a blending algorithm for rate adaptive pacing for cardiac pacemaker. Generally, rate adaptive pacing (RAP) is applied to patients whose heart rate does not rise during exercise for chronotropic incompetence (CI) patient. It is very important to develop an algorithm for RAP that can be properly applied to CI patients. In order to design an RAP algorithm we used dual sensors. Firstly, we designed a bio-signal measurement system based on the dual sensors, which are accelerometer and respiratory system. Secondly, we conducted treadmill test for the simulation experiment while using 3-lead ECG as reference. Finally, we designed a blending algorithm based on activation state of the dual sensors. The proposed blending algorithm was subdivided into three sections based on the accelerometer signal, which are rapidly increased section (W1), hardly changed section (W2), and decreased section (W3). Each weight is set aside for each section. To evaluate this algorithm, ten healthy adult males were participated. The correlation and Root Mean Square Error between the proposed algorithm and the reference were compared, and shown to be r=0.88 and 2.82 bpm, respectively. These results show that the proposed blending algorithm of dual sensors enables proper tracking of the heart rate during exercise. Also, it shows the possibility that the proposed blending algorithm can be applied to improve quality of life of the chronotropic incompetence patient.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권2호
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• pp.105-110
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• 2008

Human being recognizes emotion fusing information of the other speech signal, expression, gesture and bio-signal. Computer needs technologies that being recognized as human do using combined information. In this paper, we recognized five emotions (normal, happiness, anger, surprise, sadness) through speech signal and facial image, and we propose to method that fusing into emotion for emotion recognition result is applying to multimodal method. Speech signal and facial image does emotion recognition using Principal Component Analysis (PCA) method. And multimodal is fusing into emotion result applying fuzzy membership function. With our experiments, our average emotion recognition rate was 63% by using speech signals, and was 53.4% by using facial images. That is, we know that speech signal offers a better emotion recognition rate than the facial image. We proposed decision fusion method using S-type membership function to heighten the emotion recognition rate. Result of emotion recognition through proposed method, average recognized rate is 70.4%. We could know that decision fusion method offers a better emotion recognition rate than the facial image or speech signal.