• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.186-191
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• 2023

Neural Networks are widely used for huge variety of tasks solution. Machine Learning methods are used also for signal and time series analysis, including electrocardiograms. Contemporary wearable devices, both medical and non-medical type like smart watch, allow to gather the data in real time uninterruptedly. This allows us to transfer these data for analysis or make an analysis on the device, and thus provide preliminary diagnosis, or at least fix some serious deviations. Different methods are being used for this kind of analysis, ranging from medical-oriented using distinctive features of the signal to machine learning and deep learning approaches. Here we will demonstrate a neural network-based approach to this task by building an ensemble of 1D CNN classifiers and a final classifier of selection using logistic regression, random forest or support vector machine, and make the conclusions of the comparison with other approaches.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제10권4호
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• pp.309-315
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• 2010

A fully-differential low-voltage low-power electrocardiogram (ECG) amplifier by using the nonfeedback PMOS pseudo-resistors is proposed. It consists of two operational-transconductance amplifiers (OTA) in series (a preamplifier and a variable-gain amplifier). To make it insensitive to the gate leakage current of the OTA input transistor, the feedback pseudo-resistor of the conventional ECG amplifier is moved to input branch between the OP amp summing node and the DC reference voltage. Also, an OTA circuit with a Gm boosting block without reducing the output resistance (Ro) is proposed to maximize the OTA DC gain. The measurements shows the frequency bandwidth from 7 Hz to 480 Hz, the midband gain programmable from 48.7 dB to 59.5 dB, the total harmonic distortion (THD) less than 1.21% with a full voltage swing, and the power consumption of 233 nW in a 0.13 ${\mu}m$ CMOS process at the supply voltage of 0.7 V.

• 전기학회논문지
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• 제66권7호
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• pp.1072-1077
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• 2017

Mean-reverting analysis refers to a way of estimating the underlining tendency after new data has evoked the variation in the equilibrium state. In this paper, we propose a new method to interpret the specular portraits of Premature Ventricular Contraction(PVC) arrhythmia by applying K-means unsupervised learning algorithm on electrocardiogram(ECG) data. Aiming at this purpose, we applied a mean-reverting model to analyse Heart Rate Variability(HRV) in terms of the modified poincare plot by considering PVC rhythm as the component of disrupting the homeostasis state. Based on our experimental tests on MIT-BIH ECG database, we can find the fact that the specular patterns portraited by K-means clustering on mean-reverting HRV data can be more clearly visible and the Euclidean metric can be used to identify the discrepancy between the normal sinus rhythm and PVC beats by the relative distance among cluster-centroids.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.24-30
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• 2019

현대인들은 불안정한 소득과 타인과의 갈등 등 다양한 요소로 인하여 정신건강 관리가 필요하다는 주장이 있다. 최근에는 웨어러블 장비에 심전도(Electrocardiogram, ECG)를 측정할 수 있는 장비가 보급되고 있으며, 해외의 경우 의학적 보조수단으로 활용된 사례를 볼 수 있다[14]. 이와 같은 기능을 활용하는 것으로 대표적인 감정(기쁨, 슬픔, 분노 등)을 객관적인 수치로 구별하는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 제한적인 환경에서 복합적인 생체 신호를 수집하는 것으로 정확도를 높이고 있다. 따라서 각각의 자극에 대한 생체 정보의 변화와 판별에 가장 많은 영향을 미친 요소를 살펴본다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.70-76
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• 2019

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.169-171
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• 2023

Wolff Parkinson White Syndrome(WPW)은 일반인과는 다르게 선천적으로 심방과 심실 사이에 부전도로(Accessory Pathway)가 존재하여 정상 전도와 비교하였을 때, 빠른 속도로 심실을 자극하여 부정맥을 일으키는 것을 의미한다. WPW는 부정맥이 주된 증상이기는 하나, 평소에는 무증상인 경우가 많고, 성인이 되어 갑작스럽게 발생하는 경우가 존재하기 때문에 인지하지 못하고 살아가는 환자들이 많다는 것이 특징이다. 이러한 특징은 갑작스러운 건강 악화가 타인의 생명에 악영향을 줄 수 있는 트럭 운전기사나 의사와 같은 직업군 등의 경우 WPW를 조기에 발견하고 치료해 위험을 사전에 방지하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 Electrocardiogram(ECG) 데이터를 기반으로 WPW를 자동으로 분류하기 위한 Feature Ensemble 기반 심층 학습 프레임워크를 제안한다. 제안된 기법의 경우 단일 1D-CNN과 GRU를 이용한 기법 대비 F1-Score, Accuracy 기준의 성능 향상을 달성하였기에 본 Task에 적합함을 보여준다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.243-244
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• 2008

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.58-61
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• 2009

최근 직물전극을 의복에 적용하여 의복을 착용한 상태에서 심전도, 심박과 같은 생체신호를 측정하는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 그러나 대부분 직물전극의 경우, 높은 임피던스와 피부-전극 간의 불안정한 접촉으로 인해 생체신호를 측정하는 것은 매우어렵다는 문제점들이 지적되어 왔다. 이 논문에서는 피부-전극 간의 접촉을 향상시키기 위한 전극의 구조를 고안하여 의복에 적용함으로써, 착용자의 피부와 직물전극간의 접촉을 안정화 시킨 후, ECG(Electrocardiogram)를 측정하였다. 본 연구의 실험에 사용한 전극의 특성 분석 방법으로는 전극의 임피던스와 그에 따른 ECG 를 측정하여 SNR 분석을 실시하였다. 직물전극의 두 가지 구조와 직물전극과 트랜스미터 연결 스냅간 접촉 방식에 따른 ECG 측정을 비교한 결과, 전극 구조와 전도성 paste 사용 여부는 모두 ECG 측정에 영향을 미쳤다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.435-438
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• 1997

One of the main techniques or diagnosing heart disease is by examining the electrocardiogram(ECG). Many studies on detecting the QRS complex, P, and T waves have been performed because meaningful information is contained in these parameters. However, the earlier detecting techniques can not effectively extract those parameters from the ECG that is severely contaminated by noise source such 60Hz powerline interference, motion artifact and baseline drift. in this paper, we performed the extracting parameters from and recovering the ECG signal using wavelet transform that has recently been applying to various fields.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제11권3호
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• pp.51-56
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• 2012

In this paper, we propose a telemedicine system based ECG data using a bio-signal meter and a smart device for treating faraway patients. This system is composed of a patch-shaped portable bio-signal meter, patient's smart device application, and doctor's PC software. Using these components, doctors and patients can do telemedicine. First, a patient measures his own ECG signal with a bio-signal meter and send the data to a doctor using a smart device application. Then, the doctor checks the ECG data, and make and send a diagnosis chart to web server. Likewise, doctors and patients can be offered a medical environment without time and space restraints. Applying this system to real medical system can improve the problem of low accessibility and efficiency and also can reduce medical expenses.