감성평가 실험시 피험자가 받는 작업부하의 영향을 실시간으로 평가하기 위하여 측정된 심전도 신호로부터 R-peak를 자동적으로 검출하여 심전도 관련 파리미터를 분석하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 심전도 증폭기, A/D변환기, PC로 구성되었으며 National Instrument 사의 LabVIEW를 사용하여 소프트웨어를 개발하였다. 시스템 동작환경은 Microsoft사의 Window OS를 기반함으로서 시스템 이용자들에게 보다 친숙한 실험환경을 제시할 수 있다. 구현된 시스템은 실시간 HRV, Lorentz plot, LF/HF, HRV power spectrum의 3차원 선도를 디스플레이할 수 있다.
연구목적 이 연구는 심박변이도(Heart rate variability, HRV) 지표를 이용하여, 불안장애, 우울장애, 외상 및 스트레스 관련 장애의 차이를 비교하고 증상 심각도와의 연관성을 보고자 한다. 방 법 2017년부터 2018년까지 국립정신건강센터 스트레스 클리닉 내원 환자의 후향적 의무기록을 분석하였다. 총 473명 환자(불안장애 166명, 우울장애 184명, 외상 및 스트레스 관련 장애 123명)의 HRV 지표의 진단 군간 차이를 비교하였다. 또한 지표와 전반적 임상 인상 심각도(Clinical Global Impression-Severity Scale, CGI-S)의 연관성이 진단군에 따른 차이를 보이는지 분석하였다. 결 과 세 군에서 HRV 지표는 유의한 차이를 보이지 않았다. 그러나, 심박도 간격(normal-to-normal, NN)의 표준 편차(standard deviation of normal RR intervals, SDNN)와 연속된 NN 간격들의 변이의 제곱 평균값의 루트 값(the square root of the mean squared differences of successive NN intervals, RMSSD)의 CGI-S와의 관련성은 그룹 간 유의한 차이가 나타났다(SDNN, p=0.017 ; RMSSD, p=0.034). 불안장애와 우울장애에서는 CGI-S에 따른 SDNN, RMSSD가 음의 관련성을 보였지만, 외상 및 스트레스 관련 장애에서는 양의 관련성을 보였다. 결 론 본 연구에서 세 군의 HRV 지표는 차이를 보이지 않았지만, 각 군에서 지표와 임상적 심각도와의 연관성은 다른 양상을 보였다. 본 연구 결과는 외상 및 스트레스 관련 장애군은 HRV의 특징 및 임상적 활용이 불안 및 우울장애와 다를 수 있음을 시사한다.
HRV(heart rate variability) is the time series data of R-R interval time duration based on ECGs. Power spectral analysis of HRV has recently been used to define the activity of ANS(autonomic nervous system). In this study, 14 rats were divided into two groups, sympathectomy and vagotomy. During the experiments, ECGs of rats were collected three times at each experimental conditions or the duration of 5 minutes, where sampling frequency was set at 2KHz. After the application of the Berger's Serires algorithm to ECG raw data, power spectrum of HRV was obtained via FFT. Results showed that HF/LF were increased or the sympathectomy group and decreased or the vagotomy group. It implies that the variations in HF/LF components could be used or the ANS function classification.
본 논문에서는 심장 박동 변이 (HRV: heart rate variability) 센서와 표준 기반 사물인터넷 (IoT: Internet of Things) 플랫폼을 활용한 스트레스 측정 시스템을 구현하고 그 활용 방법을 제안한다. HRV를 측정하기 위해 맥파 (PPG)센서와 오픈소스 하드웨어를 이용해 센싱 시스템을 구축하고 표준 사물인터넷 플랫폼을 이용하여 서버 시스템을 구축하였다. 추후 분석을 통해 유추한 스트레스 정도에 따라 플랫폼에 연결된 다양한 기기들을 이용하여 스트레스를 낮추기 위한 개인별 스트레스 관리 솔루션을 구현할 수 있음을 알 수 있다.
신경심장학의 발전으로 중추신경 활성이 심장의 전기적 활동도에 미치는 영향이 밝혀지고 있고, 심박동수변이(Heart rate variability, HRV)가 정신적 스트레스와 심혈관질환의 기계적 연관성을 나타내는 중요한 지표로 제기되고 있다. HRV란 자율신경계의 정상적 상호작용에 의해 나타나는 생리적인 심박수 변동을 타나내며, 자율신경 기능을 정량화하여 측정할 수 있는 방법론이다. 분석 방법은 시간 영역 분석과 주파수 영역 분석으로 나눌 수 있으며, 측정 시간대에 따라 단기간 측정과 24시간 측정 등의 방법이 확립되어 있다. 임상적으로는 변이 정도, 교감신경과 부교감신경의 활성과 균형도를 파악하여 다양한 질환과 스트레스 등의 진단과 치료 및 예후 판정에 활용되고 있다. HRV를 이용한 바이오피드백도 최근 자율신경 관련 질환의 치료에 활용되고 있다. 향후 다양한 프로토콜의 개발과 임상적 적용이 필요할 것으로 보인다.
Purpose: In order to save the energy consumption of buildings, buildings have been constructed with high performance insulation or airtightness. However, high performance insulation or air tightness has led to a poor indoor air quality. Therefore, HRV(Heat Recovery Ventilator) has received attention to save the energy consumption and insure a good air quality. Because existing research is almost about the performance of HRV in residential buildings, This study analyzed the effect of HRV on cooling energy consumption in commercial office building. Method: This study was proceeded at commercial office building in In-cheon. In order to evaluate the energy consumption of HRV, this study proposed two methods: estimating energy consumption of the room installed AHU(Air Handling Unit) system; estimating energy consumption of the room installed HRV system. Therefore, comparison of two methods was proceeded to evaluate energy performance of each method. Result: As the result of comparison between rooms installed AHU and HRV, the experiment showed that energy consumption of the room installed HRV system is about 22% less than the room of AHU system. This conclusion is considered because the room installed HRV system have maintained temperature well at set point temperature $26^{\circ}C$.
FFT 나 AR 방법에 기초해서 파워스펙트럼을 구하는 방법은 생체신호와 같이 시간에 따라 그 특성이 빠르게 변화하는 신호에는 적합하지 않다. 반면, 시-주파수 방법은 시간에 따라 특성이 변하는 신호를 분석하기에 유용한 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 시-주파수 분석방법을 이용하여 시-주파수 영역에서 심박변동신호를 분석하는 방법을 연구하였다. 여러 종류의 시-주파수 커널 함수들 중에서 심박변동 신호에 적합한 방법을 찾기 위해서 모의 HRV 신호를 이용하였다. HRV 모의신호를 이용하여 커널 함수들의 시간-주파수 분해 능력과 교차성분제거 능력에 대한 평가를 하였고 시-주파수 영역에서 심박변동신호의 주파수 성분들을 추출해 내는 방법들을 제시하였다. 17명의 피험자들을 대상으로 동전쌓기 실험을 3분씩 시행하여 심전도 실험을 측정한 다음 이를 심박변동 신호로 재구성하여 분석하였다. 실험결과 피험자들에게 가해진 정신적 스트레스는 교감신경을 활성화 시켜 LF/HF 증가의 원인이 되는 것으로 나타났다. 실험수행능력에 따라 두 그룹으로 나누어 관찰하였는데 스트레스를 많이 받는 그룹이 그렇지 않은 경우에 비해 작업능력이 떨어짐을 알 수 있었다.
사회와 생활수준의 발달로 인간은 자연환경하에서 생활보다 인공적 환경하에서의 생활이 증가하게 되었다. 따라서 인간은 쾌적한 생활공간을 요구하게 되었고 이를 위한 온열환경에 대한 연구가 진행되어져 왔다. 이러한 생활공간에서의 쾌적한 온열환경에 영향을 주는 물리적 요인으로는 온도와 습도 그리고 기류 등이 있다. 또한 온열환경에 대한 인간의 감성적 측면도 쾌적한 온열환경을 결정하는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 겨울철 대류난방시 인간에게 가장 쾌적한 환경을 제시할 수 있는 기류 속도의 범위를 찾고, 이를 평가하는데 객관적인 지표를 설정하기 위해 온도에 따른 기류조건을 제시하고, HRV 분석을 통하여 인체의 자율신경계의 변화를 관찰하였다. 실험결과 18$^{\circ}C$, 21$^{\circ}C$, 24$^{\circ}C$ 각각의 온도에서 draft를 초래하지 않는 0.15m/sec의 기류속도일 때 가장 높은 MF/(LF+HF) 값을 보여 쾌적한 기류조건으로 나타났고 이는 쾌불쾌감신고(CSV)와 동일한 결과를 나타내었다. 이러한 심전도 신호를 통한 HRV 분석은 기류조건에 따른 온열쾌적성의 평가에도 객관적이고 신뢰성 있는 지표로 제시될 수 있을 것이다. 또한 다른 환경하에서의 감성평가 척도로도 이용될 수 있을 것이라고 생각되어진다.
Objective of this stuey was to find the corrdlation between emotiona changes and the parameters of HRV spectrum evoked by tactile stimualtion. Twenty-one subjects were useds and five different types of materials, dry cottn, wet cotton, paper, sandpaper, and vinyl were applied to the left hand of each subject as a tactile stimulation. The results showed that HF/LF(ratio of high to low frequency amplitude calculated from power spectrum of HRV) decreased as the subject experienced the unpleasant emotion caused by wet cotton and sandpaper. On the othr hand, when the subject experienced the comfort, HF/LF increased. It was concluded that the proprsed methods can be applied to evaluate the characteristic changes in the autonomic nervous system which regulates the human emotion in the psychological aspects.
본 연구에서는 일상생활 속에서의 심전도를 측정하여 HRV(Heart Rate Variability)를 모니터링 하며 스트레스를 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 무선 생체 측정기 모듈은 전처리필터와 BFP사용으로 잡음은 감소 시키면서 신호의 크기는 증가시키기는 회로를 설계하였고, ECG를 측정하여 R-wave를 추출하고 이를 통한 HRV로 인간의 감성 중 스트레스를 평가하는 알고리즘을 개발하였다. 또한 무선 생체 측정기 시스템은 활동 모니터링을 위해 휴대하기 편한 사각형의 작은 사이즈로 구성되며 측정방법이 간단하여 언제든지 측정이 가능하다. 실험을 통해서 취득한 사용자의 HRV 정보는 스트레스 평가 지수 도출 알고리즘을 통한 스트레스를 추정할 수 있으며 스트레스 부하 프로토콜을 수행 한 전후를 비교 분석하여 많은 파라미터에서 유의미한 차이가 나타났다. 본 연구에서 수행된 실험은 일상생활 중에 심장의 전기 활동을 모니터링 할 수 있는무선 생체측정기를 개발하였으며 이를 이용하여 시간영역 분석 및 주파수 영역 분석을 통하여 스트레스 지수를 평가 할 수 있는 알고리즘 시스템은 건강 모니터링 시스템으로 활용도가 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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