최근 헬스케어는 사용자에게 보다 다양한 서비스를 위해서 다양한 생체센서 및 무선네트워크 기술이 도입되고 있는 실정이다. 따라서 다양한 생체센서들의 효율적인 관리 및 제어를 위한 미들웨어의 필요성이 제기되고 있다. 또한 네트워크 구성의 확장 및 다양한 응용시스템과의 상호운용은 앞으로 헬스케어 서비스의 중요한 요인이라 할 수 있다. 본 논문에서는 ZigBee 기반 무선 센서모듈의 표준화된 연결성, 관리 및 제어의 효율성 등을 제공하기 위해서, UPnP-ZigBee 브릿지를 설계 구현하여 UPnP 기반 네트워크와 연동할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 헬스케어 서비스에 적용가능 하도록, Zigbee 무선 네트워크 기반의 ECG, PPG센서 및 환경 센서 모듈을 구현하여 테스트하였다.
요골 동맥의 중앙 부에 위치 한 "관"이란 곳에 영구자석 부착하여 맥의 움직임에 따라 발생하는 자기장의 변화를 홀센서로 정량화하여 맥진파형을 측정하는 집게형 맥진기를 개발하였다. 홀소자 맥진센서로 얻어진 전기적 신호로 심전도와 용적맥파계를 사용해 동시에 측정된 맥박수, 비침습적 혈압, 호흡수, 맥파전달속도와 공간맥파전달속도를 환자감시장치에 디스플레이하였다. 개발된 장치는 한방과 양방의 의료용 저장 매체와 새롭게 시도되거나 융합되어지고 있는 환자감시 장비 및 유비쿼터스 헬스케어 시스템 개발에 도움이 될 것이다.
Monitoring for the physiological state of a solider is essential to the realization of individual combat system. Despite all efforts over the last decades, there is no report to point out the optimal location of the wearable biosensors considering both monitoring accuracy and operational robustness. In response, we quantitatively measure body temperature and heartrate from 34 body parts using 2 kinds of biosensor arrays, each of which consists of a thermocouple(TC) sensor and either a photoplethysmography(PPG) sensor or an electrocardiography(ECG) sensor. The optimal location is determined by scoring each body part in terms of signal intensity, convenience in use, placement durability, and activity impedance. The measurement leads to finding the optimal location of wearable biosensor arrays. Thumb and chest are identified as best body parts for TC/PPG sensors and TC/ECG sensors, respectively. The findings will contribute to the successful development of individual combat system.
For home healthcare, the unconstrained measurement of physiological signal is highly required to avoid the inconvenience of users. The recording and analysis of the fundamental parameters during sleep like respiration and heart beat provide valuable information on his/her healthcare. Using the air mattress sensor system, the respiration and heart beat movements can be measured without any harness or sensor on the subject's body. The differential measurement technique between two air cells is adopted to enhance the sensitivity. The balancing tube between two air cells is used to increase the robustness against postural changes during the measurement period. The meaningful frequency range could be selected by the pneumatic filter with balancing tube. ECG (Electrocardiography) and respiration sensor (plethysmography) were measured for comparison with the signal from air mattress. To extract the heart beat information from air pressure sensor, digital signal processing technique was used. The accuracy for breathing interval and heart beat monitoring was acceptable. It shows the potentials of air mattress sensor system to be the unconstrained home sleep monitoring system.
This paper describes the packet traffic management of the Ubiquitous Healthcare System. In this system, ECG signal and accelerometer signal is transmitted from a wearable health shirt (WHS) to the base station. However, with the increment of users in this system, traffic over-load issue occurs. The main aim of this paper is to reduce the traffic over-load issue between sensor nodes by only transmitting the required signals to the base station when irregular activities are observed. In order to achieve this, in-network processing is adapted where the process of observation is conducted inside the sensor node of WHS. Results shows that irregular activities such as fall can be detected on real-time inside the sensor node and thus resolves traffic over-load issue.
스마트 워치, 스마트 밴드 같은 웨어러블 디바이스가 개발됨에 따라, 웨어러블 디바이스 사용자의 건강상태를 측정할 수 있는 생체신호 모니터링 기술이 각광 받고 있다[1]. 하지만 한 개의 웨어러블 디바이스에서 여러 가지 생체신호를 측정하기 위해 웨어러블 디바이스에 여러 가지 생체신호 센서를 내장하게 되면 디바이스 자체 크기와 같은 제한적인 자원 측면에서 문제가 발생한다. 또한 새로운 생체신호 센서를 추가 할 때 문제가 발생한다. 본 논문에서는 웨어러블 디바이스 사용자의 요청이 있을 때 가속도 센서, ECG 센서, PPG 센서를 Cradle형태의 모듈에서 동작시킨 후 사용한 센서에서 측정되는 생체 신호를 실시간으로 수집하여 다른 웨어러블 디바이스로 전송할 수 있는 플러그인(Plug-in) 모듈인 Bio-Cradle을 제안한다. Bio-Cradle은 다른 웨어러블 디바이스에 플러그인하면, 디바이스의 종류에 무관하게 동기화 된 다수 생체신호를 전송할 수 있다. 즉 Bio-Cradle을 사용함으로써, 다수 생체신호의 동시 측정이 가능해지고, 웨어러블 디바이스 내부에 생체신호 센서를 내장 할 필요가 없어진다.
혈류는 신체 안에서 일정한 속도와 압력으로 흘러야하기 때문에 혈류속도는 개개인의 건강상태를 나타내주는 측정 가능한 주요지시자이다. 최근, 혈류속도는 고가의 초음파기기를 이용하여 측정되고 있다. 본 연구에서는 고가의 장비 없이 혈류속도를 예측하고자 3개의 센서(ECG, PPG, 맥진센서)를 이용한 측정치를 독립변수로 하는 회귀모델을 구축하였다. 실험에 참여한 피검자는 심장질환에 의한 동맥경화 증상으로 병원에 입원한 환자를 대상으로 하였다. 피검자들의 나이는 55-90 세이며, 남성은 7명, 여성은 4명으로 총 11명이다. 실험에서 독립변수와 초음파기기로 측정한 혈류속도 사이의 상관성과 유의확률을 비교하여 혈류속도의 예측 가능성이 높은 회귀모델을 도출하였으며, 1개의 센서를 이용한 단일 독립변수를 적용하는 경우보다 두 개 이상의 독립변수를 적용하는 경우에서 정확한 혈류속도 예측이 가능함을 확인하였다.
In this paper, an improved algorithm for the extraction of respiration signal from the electrocardiogram (ECG) is proposed. The whole system consists of two-lead electrocardiogram acquisition (lead Ⅰ and Ⅱ), baseline fluctuation elimination, R-wave detection, adjustment of sudden change in R-wave area using moving average, and optimal lead selection. In order to solve the problem of previous algorithms for the ECG-derived respiration (EDR) signal acquisition, we proposed a method for the optimal lead selection. An optimal EDR signal among the three EDR signals derived from each lead (and arctangent of their ratio) is selected by estimating the instantaneous frequency using the Hilbert transform, and then choosing the signal with minimum variation of the instantaneous frequency. The proposed algorithm was tested on 15 subjects, and we could obtain satisfactory respiration signals that shows high correlation (r>0.9) with the signal acquired from the chest-belt respiration sensor.
의료기술의 발달과 인구의 고령화 및 생활양식의 변화로 건강에 관한 관심이 높아지고 있으며, 특히 의료 분야에서 헬스케어에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 헬스케어 서비스를 제공하기 위해서는 생체 정보 수집센서에 관한 기술, 생체 신호 저장 기술, 저장된 데이터의 전송/분석이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 헬스케어 서비스를 제공하기 위해 먼저 사용자의 행동을 보장할 수 있도록 많은 데이터를 저장할 수 있는 무구속 장치를 제안하였다. 그리고 저장된 데이터를 단 시간에 전송할 수 있는 방법에 대하여 연구하고 누구나 활용이 편리하게 자동으로 전송할 수 있는 시스템을 구현한다.
Heart related diseases mainly caused by heavy work load and increasing stress in human daily life. Therefore, researches on mobile healthcare monitoring for daily life has been carried out. Notably, wearable healthcare monitoring system which has least restriction has been tried to provide an emergency alert of abnormal heart rate. In this study, we developed chair type unconstrained BCG measurement system which able to perform continuous heart status monitoring at the office and daily life in the unconstrained way. Furthermore, adaptive threshold is used to detect the heart rate from BCG signals. The HRV(heart rate variability) is calculated from heart rate interval. ECG signal measured using conventional method and BCG signal measured using unconstraint system are carried out simultaneously for the purpose of performance evaluation. From the comparison result, BCG signal shows a similar heart beat characteristic as ECG signal. This proves the possibility of practical implementation of unconstraint healthcare monitoring system. In addition, medical examination like valsalva maneuver is performed to observe the changes in HRV due to stress. By performing valsalva maneuver, heart is said to be placed under an artificial physical stress condition. Under this artificial physical stress condition, the time and frequency domain of HRV parameters are evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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