EMD(Empirical mode decomposition) 방법은 시간-주파수 분석의 새로운 방법으로 적응적이며 효율적으로 신호를 분해한다. EMD는 신호 그 자체에 의해 정의된 IMFs(Intrinsic mode functions)로 명명되는 함수의 집합으로 분해되며, 분해된 IMFs는 원신호의 고유한 속성을 보존하므로 기저함수 및 필터로 사용될 수 있다. EMD 방법에 의한 분해는 신호의 지역적인 시간 스케일 특성에 기반을 두고 있으므로 비선형(non-linear) 비정상(non-stationary) 신호처리에 적합하며 ECG와 같은 생체 신호처리에 유용하다. 본 논문은 EMD 방법을 이용하여 ECG 신호를 분해하고 분해된 신호의 특성을 이용하여 잡음 제거 필터를 구현하였다. 전통적인 저주파 필터가 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 영역에서 신호를 해석하는 것과 달리 EMD 방법은 시간 영역에서 필터링하여 신호의 속성을 유지한다. 영상 향상의 정도를 측정하기 위한 PRMD와 SSR 평가지수를 사용하여 제안된 기법과 전통적인 저주파 필터의 결과를 비교 제시하였다.
심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 하므로 장시간의 심전도 신호를 획득할 경우 데이터가 방대해진다. 이러한 신호를 저장 및 전송하기 위해서는 효율적인 신호 압축을 필요로 한다. 본 논문에서는 B-spline 근사화를 이용하여 심전도 신호를 압축하는 방법을 제안한다. B-spline 곡선의 국부적 제어성(local controllability) 특성으로 인하여 원신호를 부분적으로 근사화할 수 있으며, 이를 통하여 방대한 심전도 신호를 압축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 응용수학의 근사이론 및 기하학적 모델링에 널리 사용되고 있는 비균일 B-spline 근사화 기법으로 효율적인 압축 방안을 제시한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT-BIH 데이터베이스를 이용하여 실험을 수행하며, 그 결과로부터 제안한 기법을 이용한 B-spline 근사화 압축 방법의 효용성을 입증한다.
심전도 신호는 일반적으로 200Hz 이상의 주파수로 표본화 되므로 효율적인 저장 및 전송을 위해서는 진단에 중요한 정보를 손실 없이 압축하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 곡률을 이용하여 진단에 중요한 정보인 특징점에 기반한 심전도 신호 압축 방법을 제안한다. 제안한 방식은 심전도 신호의 중요 구성요소인 P, Q, R, S, T파의 특징점이 다른 정점에 비해 곡률 값이 크므로 곡률의 국부적 극값을 이용하여 정점을 추출하였다. 또한 신호의 복원 오차를 최소화하기 위하여 순환적정점 선택 방법에 따른 정점을 특징점으로 추가한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 있는 심전도 신호에 대한 실험을 통하여 선택한 정점들이 심전도 신호의 특징점을 모두 포함하고 있으며, 압축의 효율성도 AZTEC 방식 보다 높다는 것을 확인하였다.
Kwak, Ho-Young;Chang, Jin-Wook;Kim, Soo Kyun;Song, Woo Jin;Yun, Young-Min
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권2호
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pp.163-170
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2022
현재 반려동물과 함께 사는 가정이 매우 늘어나면서 반려동물의 건강 상태에 대해서 알고 싶어하는 요구가 늘었다. 이에 대한 요구의 증가에 따라 반려동물에게서 호흡과 맥박을 측정하는 방법이 필요한데 반려동물의 특성상 털이 있다는 것을 고려하여 흡착식의 심전도와는 다른 방법인 심탄도 방식을 이용하여 호흡과 맥박 신호를 측정하고자 한다. 이 심탄도 방식은 호흡과 맥박 신호가 하나의 신호에 섞여 만들어지기 때문에 하나의 신호 파형에서 호흡 신호 파형과 맥박 신호 파형을 분리할 필요가 있다. 본 논문에서는 심탄도 측정을 위한 웨어러블 기기를 구현하여 신호를 측정할 수 있게 하고, 이 심탄도 웨어러블 장치로부터 입력된 신호를 호흡 신호와 맥박 신호로 분리하는 방법을 제안하였다.
IoT 기반의 스마트홈, 핀테크 등의 모바일 기술이 발달하면서 스마트 디바이스를 이용한 사용자 인증이 일상생활에서 널리 사용되고 있다. 이에 따라 기존의 비밀번호와 같은 지식 기반의 인증 방법에서 스마트 디바이스를 이용한 존재 기반의 생체인증이 새로운 주류가 되었고, 맥파, 지문, 얼굴, 홍채 등 다양한 생체인증 중에 신체적 특성상 위변조 가능성이 낮고 고유한 특징으로 개인 식별성이 높은 ECG(Electrocardiogram, 이하 ECG)를 이용한 생체인증이 헬스케어 및 핀테크와 맞물려 높은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 기존의 고가이면서 부피가 커 휴대가 불가능한 ECG 측정디바이스가 아닌 소형화된 웨어러블 디바이스를 이용하여 손쉽게 사용자의 ECG 파형을 측정해 사용자 인증을 할 수 있는 ECG 인증 시스템을 구현하였다. 구현된 ECG 인증 시스템은 PQRST 고유 값 식별을 통해 ECG 특징점을 판별하고 이를 이용한 제안된 인증 프로토콜로 사용자 인증이 가능하였다. 최종적으로 성인 남성 다수를 통한 측정 평가를 통해 안정적인 정지 상태에서는 1.73%의 비교적 낮은 타인수락률과 4.14%의 본인거부율을 보였고 움직임이 있는 상태에서는 13.72%의 타인수락률과 21.68%의 높은 본인거부율을 보였다. 활동으로 인해 심박수가 상승한 정지 상태에서는 10.48%의 타인수락률과 11.21%의 본인거부율을 보였다.
본 연구에서는 뇌혈류 신호를 측정할 수 있는 시변자계 기반의 비접촉식 직물센서를 설계하여 뇌혈류 신호 검출 및 감성평가의 가능성을 탐색하고자 하였다. 직물센서는 40 denier의 은사를 30합사 한 후 컴퓨터 기계 자수하여 코일형 센서로 구현하였다. 뇌혈류 측정 실험을 위해 코일형 센서를 경동맥 부위에 부착하고, ECG (Electrocardiogram) 전극과 RSP (Respiration) 측정 벨트를 부착 및 착용하도록 하였으며, 동시에 초음파 진단기기를 사용해 도플러 초음파 검사(Doppler Ultrasonography)를 수행하여 혈류 속도를 측정하였다. 피험자에게 Meta Quest 2를 착용시키고, 실험을 위해 조작된 영상 시각 자극을 보여주면서 혈류 신호를 측정한 후 시각 자극에 대한 감성평가 설문지를 작성하도록 하였다. 측정 결과, 도플러 초음파 검사를 통해 측정된 혈류 속도 신호에 변화가 생길 때 직물센서로 측정한 신호도 함께 변화하는 것으로 나타났다. 이를 통해 코일형 직물센서를 이용하여 뇌혈류활동 신호를 측정할 수 있다는 것을 검증하였다. 또한, 감성평가를 위하여 ECG 신호와 PLL 신호(직물센서 신호)에서 추출한 HRV를 계산해서 비교한 결과, 시각 자극으로 인한 교감신경계와 부교감신경계의 활성화에 따른 비율의 변화에 대해서는 직물센서로 측정한 신호와 ECG 신호를 이용해 계산한 값이 비슷한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 시변자계 기반의 코일형 직물 센서를 통해 뇌혈류 변화 측정 및 감성 모니터링이 가능할 것으로 사료된다.
감성은 복잡하고 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 다각적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 심리 평가 척도의 하나인 각성(arousal) 지표와 다중 생체신호에서 추출된 생체지표 반응을 이용하여 중립 및 부정 감성(슬픔, 공포, 놀람)의 분류하였다. 이를 위하여 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 다중 신경망 알고리즘 기반의 감성 인식기를 적용하여 이들 감성이 얼마나 정확하게 분류되는가를 확인하였다. 총 146명의 실험 참가자(평균 연령 $20.1{\pm}4.0$, 남성 41%)를 대상으로 감성 유발 자극을 제시하고 동시에 생체신호(심전도, 혈류맥파, 피부전기활동)를 측정하였다. 또한 감성 유발 자극에 대한 심리 반응을 감성 평가 척도로 평가하였다. 측정된 생체신호에서 심박률(HR), NN 간격의 표준편차(SDNN), 혈류량(BVP), 맥파전달시간(PTT), 피부전도수준(SCL), 피부전도반응(SCR)을 추출하였다. 결과 분석을 위하여 감성 자극에 대한 각성도와 안정 상태와 감성 상태의 생체지표 반응을 활용하였다. 또한 감성 분류를 위하여 다중 신경망 기반의 감성 인식기를 활용하였다. 그 결과, 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 이들 감성의 분류 성능은 각성도와 모든 생체지표 특징들을 조합하였을 때 정확도가 가장 높음(86.9%)을 확인하였다. 본 연구는 심리 및 생체지표 추출과 기계학습 기술의 적용을 통하여 부정 감성을 분류할 수 있음을 제안하며, 이는 인간의 감성을 탐지하는 감성 인식 기술을 확립하는데 기여할 것으로 예상한다.
최근 노인인구의 증가하는 추세에 따라 만성질환자의 수도 증가하고 있으며 건강 관리문제가 중요하게 대두되고 있다. 본 논문에서는 만성질환자의 건강관리를 위한 유헬스케어 시스템을 구현하고자 한다. 제안한 만성 질환자 관리 시스템은 생체 계측 시스템과 모바일 게이트웨이 그리고 의료정보 관리 서버 그리고 클라이언트로 구성되면 생체 신호는 심전도, 혈압, 혈당, 산소포화도 등의 모듈로 구성하였다. 혈당체크는 이동성을 고려하여 생체계측 시스템으로 전송하는 방법과 게이트웨이로 전송하는 방법 중 선택할 수 있도록 구현하였다. 제안한 생체 계측 시스템과 모바일 게이트웨이는 블루투스 통신을 이용하여 전송한다. 전송된 생체 데이터는 모바일 게이트웨이에서 건강상태를 감시하거나 네트워크 서버로 전송하고 클라이언트을 이용하여 검색 할 수 있도록 하였다. 만성질환자의 생체신호 감시 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며 모바일 환경에서 다양한 생체신호를 전송하였다.
The purpose of this study is to predict the defibrillation success of a ventricular Fibrillation ECG signal using time-frequency analysis. During CPR, coronary perfusion pressure and electrocardiogram were measured. Parameters extracted from time-frequency domain were served as predictor of resuscitation success. Time frequency distribution(TFD) of ECG signals was estimated from the smoothed pseudo Wigner-Ville distribution(SPWVD). Median frequency, peak frequency, 1/f slope, frequency band ratios$(2{\sim}4Hz,\;4{\sim}6Hz,\;6{\sim}8Hz,\;8{\sim}10Hz,\;10{\sim}12Hz,\;12{\sim}15Hz)$ were extracted from each TFD as function of time. Paired t-test was used to determine the differences in ROSC and non-ROSC groups. In the statistical results, we selected four significant parameters - median frequency, 1/f slope, $2{\sim}4Hz$ band ratio, $8{\sim}10Hz$ band ratio. We made an attempt to predict defibrillation success by combining features extracted from time frequency distribution. Independent t-test was used to determine the differences ROSC and non-ROSC groups. Consequently, we selected four significant parameters-median frequency, 1/f slope, $2{\sim}4Hz$ band ratio, $8{\sim}10Hz$ band ratio. The relationship between coronary perfusion pressure and ECG parameters was analyzed with linear regression analysis. R-square value was 55%. 1/f slope and $8{\sim}10Hz$ band ratio had the significant relationship with coronary perfusion pressure.
바이오인식 기술은 패스워드나 IC 카드와 같이 분실의 우려가 없어 다양한 분야에 응용되고 있으나, 변조가 가능하며 측정방식에 따라 측정자에게 거부감을 줄 수 있다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 심전도(ECG)를 이용한 바이오인식 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나, 기존의 심전도 바이오인식기술은 심장질환을 측정하는 정형화된 심전도 리드 II 파형을 이용했기 때문에 바이오인식에는 적합하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 심전도 리드 III 파형을 이용한 새로운 바이오인식 기술을 제안한다. 측정된 심전도 리드 III 파형은 잡음을 제거하기 위해 필터링을 한 후 AAV 알고리즘을 이용하여 파형의 정점을 찾고, 그 정점을 기준으로 원신호에서 파형을 분류하였다. 추출된 파형을 4가지 타입으로 정의하고 그를 기반으로 꼭짓점 및 세부파형모양, 파형진폭 및 간격 등 총 22가지의 특징들을 추출하였다. 추출된 특징은 오류역전파 신경회로 망인식기를 통해 분류되었다. 심전도 리드 III 파형을 이용한 바이오인식을 위해 31명의 측정자와 데이터베이스에 없는 5명의 측정자, 총 36명을 대상으로 심전도 바이오인식을 실험한 결과 특이도(specificity) 100%, 민감도(sensitivity) 95.59%, 정확도(accuracy) 99.17%의 특성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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