본 논문에서는 환자나 만성질환자가 공간적으로 구속을 받지 않고 자유롭게 이동이 가능한 상태에서 건강상태 모니터링이 가능한 셀룰러폰(Cellular telephone)에 기반한 통합형 생체신호 계측 및 생체정보 관리가 가능한 생체 관리 시스템을 설계하고자 하였다. 메디컬센서 인터페이스를 센서노드에 부착할 경우 개별적인 센서노드가 필요하기 때문에 생체 디바이스의 문제점을 해결하기 위해서 통합형 메디컬 센서노드 어플리케이션을 설계하였다. 셀룰러폰으로 ECG(Electrocardiogram), 혈압(Blood pressure), 혈당(Blood sugar)과 같은 생체신호를 모니터링해서 비정상적인 생체신호를 판별하며, 당일 측정한 생체신호를 셀룰러폰에 저장해 과거에 측정한 메디컬 기록들과 함께 차트로 리뷰 가능하다. 본 논문에서는 기존의 실시간 생체 모니터링 비해, 개발된 셀룰러폰 기반의 헬스케어용 관리시스템은 고/저혈압, 당료를 갖고 있는 만성질환자가 상시적으로 질병을 관리할 수 있으며, 또한 CDMA의 특성상 넓은 환경에서도 전송이 가능하무로서 무선센서네트워크를 이용하기 위해 CDMA 방식과 통합하였다.
The emotion recognition is one of the most significant interface technologies which make the high level of human-machine communication possible. The central nervous system stimulated by emotional stimuli affects the autonomous nervous system like a heart, blood vessel, endocrine organs, and so on. Therefore bio-signals like HRV, ECG and EEG can reflect one' emotional state. This study investigates the correlation between emotional states and bio-signals to realize the emotion recognition. This study also covers classification of human emotional states, selection of the effective bio-signal and signal processing. The experimental results presented in this paper show possibility of the emotion recognition.
자기공명영상 촬영시 발생되는 소음은 100 dB정도의 큰 소리로 인체에 심리적 생리적으로 많은 영향을 미친다. 따라서 본 연구는 자기공명영상 소음에 따른 성인 남녀의 심박동변이률 신호의 주파수 분석을 통해 스트레스 정도를 분석하였다. 실험 방법은 귀마개를 착용하여 안정상태에서 15분간 심전도 신호를 측정하였다. 그 후 자기공명영상 장비에서 측정한 약 100dB의 음원을 30분동안 들으면서 동시에 심전도 신호를 측정하였다. 약 100 dB정도에서의 자기공명영상 소음은 HRV 분석 결과 교감신경과 부교감신경간의 불균형을 초래하여 스트레스 상태를 유발하였다. 안정 상태에서 10분까지 최대의 스트레스 상태를 나타내고, 15분부터는 스트레스 정도가 줄어들어 30분에는 안정 상태 보다 높은 스트레스 상태를 나타내었다. 본 연구를 기초 자료로 하여 자기공명영상 촬영 종사자들은 환자의 청각보호에 관심을 가지고, 자기공명영상 소음에 관한 객관적인 지표연구가 필요할 것으로 사료된다.
분산 컴퓨팅 환경에서 모바일 서로게이트 시스템은 보안상의 문제로 인하여 널리 사용되고 있지 못하고 있다. 현재 가장 널리 사용되고 있는 그리드 미들웨어인 글로버스에서도 모바일 단말기를 인증하는 방법이 제공되고 있지 않아 그리드의 강력한 컴퓨팅 능력을 모바일 클라이언트까지 확장하는 것을 어렵게 하는 중요한 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 PDA와 같이 컴퓨팅 파워가 미약한 모바일 단말기기와 그리드 호스트 간의 인터페이스 역할을 하는 게이트웨이를 두고 모바일 클라이언트가 이동 중 그리드 서비스를 이용할 수 있도록 하는 안전한 모바일 그리드서비스 프레임워크를 설계 구현하였다. 아울러, 이를 구현하여 ECG 신호처리를 위한 헬스케어 시스템에 적용하였다. 이 시스템은 이동 환경에서 환자의 생체 신호를 그리드 컴퓨팅으로 분석하여 원격에 있는 의료진이 진단할 수 있는 모바일 헬스케어에 활용가능하다.
In this paper, the 2.4GHz doppler radar system consisting of the doppler radar module and a baseband module were designed to detect heartbeat and respiration signal without direct skin contact. A bio-radar system emits continuous RF signal of 2.4GHz toward human chest, and then detects the reflected signal so as to investigate cardiopulmonary activities. The heartbeat and respiration signals acquired from quadrature signal of the doppler radar system are applied to the pre-processing circuit, amplification circuit, and the offset circuit of the baseband module. ECG(electrocardiogram) and reference respiration signals are measured simultaneously to evaluate the doppler radar system. As a result, the respiration signal of doppler radar signal is detected to 1m without complex digital signal processing. The sensitivity and calculated from I/Q respiration signal were $98.29{\pm}1.79%$, $97.11{\pm}2.75%$, respectively, and positive predictivity were $98.11{\pm}1.45%$, $92.21{\pm}10.92%$, respectively. The sensitivity and positive predictivity calculated from phase and magnitude of the doppler radar were $95.17{\pm}5.33%$, $94.99{\pm}5.43%$, respectively. In this paper, we confirmed that noncontact real-time heartbeat and respiration detection using the doppler radar system has the possibility and limitation.
본 논문에서는 포터블 뇌파 바이오피드백시스템을 위한 전치증폭부 및 디지털 신호처리부의 하드웨어 구현에 대한 연구를 수행하였다. 뇌파의 특성을 고려하여 외부 잡음을 제거할 수 있는 뇌파 획득용 전치증폭부를 구현하였다. 측정된 뇌파에는 안전도, 근전도, 심전도 등의 신호들이 포함되어 있으며 이들은 뇌파 분석에 방해가 된다. 따라서 이러한 신호들을 제거하기 위하여 적응여파기 알고리즘을 수행하고 전치증폭부를 실시간으로 구동하는 디지털신호처리부를 구현하였다. 시뮬레이션 파형과 실제 뇌파를 적용한 실험결과를 통하여 개발된 시스템의 성능을 확인 할 수 있었으며 휴대형 뇌파바이오피드백 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.
Being able to monitor the heart will allow the diagnosis of heart diseases for patients during daily activities, and the detection of burden on the heart during strenuous exercise. Furthermore, with the help of U-health technology, immediate medical action can be taken, in the case of abnormal symptoms of the heart in daily life. Therefore, it appears to be necessary to develop the corresponding technology to monitor the condition of the heart daily. In this study, a novel wearable smart system was proposed, to monitor the activity of the heart in daily life, and to further evaluate the rhythm of arrhythmia. The wearable system includes three modified bipolar conductive fiber electrodes in the chest part, which can resolve the reduction problem of the magnitude of the signal, by magnifying the signal and removing the noise, to obtain high affinity and validity for medical-type usage (<0.903%). The biological signal acquisition and data lines, and the signal processing engine and communication consist of a conductive ink, and the pic18 and ANT protocol nRF24AP2, respectively. The proposed algorithm was able to detect a strong ECG, signal and r-point passing over the noise. The confidence intervals were 96 %, which could satisfy the requirement to detect arrhythmia under the unconstrained conditions.
본 논문에서는 모바일 환경에서 무선센서노드의 라우팅와 질의응답이 가능하도록 실시간 쿼리 기능, 자율구성 네트워크, 다양한 생체 신호 모니터링을 설계 및 구현하였다. 센서노드에 부착 가능한 any devices(심전도, 혈압, 혈당모듈)는 의사나 건강관리 전문가가 특정한 모듈을 선택적으로 사용할 수 있도록 쿼리 프로세서를 설계하였다. 또한 이 프로세서를 이용하여 모바일 환경에서 자율구성 네트워크 토폴로지가 형성되는 모습을 제어할 수 있도록 하였다. 무선의료 디바이스를 이용한 생체신호는 실시간 분석을 하기 위해 서버 PC에서 분석하는 게 아니라 모바일로 먼저 분석하게 된다. 이는 휴대폰의 데이터 통신 비용을 절약하기 위해서 심전도, 혈압, 혈당과 같은 생체신호는 모바일에서 비정상 생체신호를 검출 후 정밀한 신호처리를 하기 위해서 서버에 보내지도록 구현하였다.
Medications or conitive-behavior methods have been mainly used as a treatment of alcoholism. lately the virtualy technology has been applied to the kink of alcoholic disorders. A virtual environment makes him having avility to over come the drink. In this study, we were implemented by making panorama images and 3D object modules using 3D MAX, VRML, JAVA. And the BAR stimulator that composed with a position sensor, head mount display, and audio system, is suggested. To illustrate the physiological difference between a person who has a alcoholism and without a liquor bottle, heart rate was measured during experiment, and also measured a person's HR after the virtual reality training. The system measures the Physiological signals such as ECG, Temperature, analyzes those data automatically. The system has two parts, one is physiological data acquisition part which gets the body signal, and the other one is mobile nuit which includes signal processing and transmission functions, And Bluetooth allows two parts to communicate with each other. we demonstrated the subjective effectiveness of virtual reality psychotherapy through the clinical experiment.
본 연구의 목적은 수면상태 분석을 위한 분류기를 설계해줌과 동시에 생체신호를 기반으로 하여 수면상태 판별에 유효한 주요 특징벡터들을 추출함에 있다. 수면은 인간의 삶에 중요한 영향을 끼친다. 따라서 사람들이 수면부족 혹은 수면장애를 겪게 되면 집중력 감퇴, 인지기능 장애 등의 문제를 가질 우려가 생기게 되므로, 수면단계 판별에 관한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 피험자가 수면을 취하는 동안 피험자의 생체신호를 획득하였다. 획득 된 생체신호로부터 필터링 등의 전처리 과정을 통하여 특징들을 추출하여 주었다. 추출된 특징들은 유전 알고리즘과 신경망을 결합하여 만든 새로운 알고리즘의 입력으로 사용되었으며, 알고리즘은 수면단계 분석을 위하여 높은 가중치를 가지는 특징을 선택하여 주었다. 이에 따른 결과로 뇌파 신호와 심전도 신호 모두 사용 시 알고리즘의 정확도는 약 90.26%가 나왔으며, 선택되어진 특징은 뇌파 신호의 ${\alpha}$파와 ${\delta}$파의 주파수 파워와 심전도 신호의 SDNN(Standard deviation of all normal RR intervals)이다. 선택된 특징은 수면상태를 분류하는데 중요한 역할을 함을 알고리즘을 반복적으로 수행하여 확인하였고, 이 연구는 추후 수면장애의 진단 혹은 수면분석의 지침을 만드는데 사용가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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