본 논문에서는 얼굴영상을 이용한 스트레스 지수 추정 방법을 제안한다. 얼굴영상으로부터 스트레스 지수(Stress Index)를 추정하기 위해 ROI(Region of Interest) 영역을 지정하고 지정된 영역의 색상공간을 RGB에서 YCgCo로 변환한다. 검출된 얼굴영역에서 프레임별 Cg값의 평균을 구하고 Cg신호의 주기를 이용하여 스트레스 지수를 추정한다. 제안방법의 성능평가를 위해 PPG(Photoplethysmogram) 측정 장비로부터 측정된 스트레스 지수와 얼굴영상을 이용하여 얻은 스트레스 지수를 서로 비교 분석하는 실험을 진행하였고, 성능평가 결과 오차율이 8.32%인 것을 확인하였다.
본 연구는 맥파속도를 측정 하는데 간단한 방법으로 1채널 심전도 데이터와 4채널 광전식 용적맥파를 이용하여 취득한 데이터를 분석하는 알고리즘을 제안한다. 심전도의 R 피크점과 좌우 지첨, 족첨에서 발생하는 4 채널 맥파신호간 시간차를 이용하여 맥파 전달시간을 구하고 팔, 다리 길이로 나눠서 맥파전달속도를 구한다. 알고리즘은 심전도 R 피크점 검출, 4 채널 맥파에서의 피크점 검출 이후 검출된 피크정보를 이용하여 맥파의 시작지점인 기시점을 검출하는 간단한 방법을 개발하였고, 4 가지 맥파형태에 검출알고리즘을 적용하여 검증 하였다. 본 연구에서 개발한 방법으로 간단히 맥파속도를 측정하여 동맥경화나 고혈압, 당뇨 등 심혈관 관련 연구의 기반이 될 수 있을 것으로 사료된다.
현대사회에서 스트레스로 인한 심리적 질병과 충동적 범죄들이 발생하고 있다. 스트레스를 줄이기 위한 기존 치료방법은 지속적인 방문 상담을 통해 심리상태를 파악하고, 약물치료나 심리치료로 처방하였다. 이러한 대면 상담 치료 방법은 효과적지만, 환자의 상태 판단에 많은 시간이 소요되며, 개인의 상황에 따라서 지속적인 관리가 어려운 치료 효율성의 문제가 있다. 본 논문에서 시청각적 스트레스에 의해 유발된 감정 상태를 실시간으로 분류하고, 사용자의 감정을 안정적인 상태로 유도하는 인공지능 감정 관리 시스템을 제안한다. 본 시스템은 PPG와 GSR를 이용하여 다중 생체신호를 측정하고, 적합한 데이터 형태로 변환하는 전처리 과정을 거쳐 SVM 알고리즘을 통해 기쁨, 진정, 슬픔, 두려움 등 대표적인 4가지의 감정 상태를 분류한다. 분류결과가 슬픔이나 두려움과 같은 부정적 상태로 판단되면, 실시간 감정관리 서비스를 제공하여 사용자의 감정이 안정적인 상태로 유도됨을 실험을 통해 검증한다.
본 연구에서는 개인 맞춤형 감성인식이 가능한 실시간 개인화 프로세스를 개발하였다. 설계된 개인화 프로세스는 실시간 생체신호 중립밴드 알고리즘과 사용자의 주관적인 감성응답을 실시간으로 입력받아 개인 감성룰베이스를 업데이트하는 과정을 포함한다. 실시간 감성인식을 위해 PPG(Photoplethysmography), GSR(Galvanic skin reflex), SKT(Skin Temperature)를 자율신경계 신호를 측정하고 사용하였다. 개인화 프로세스를 적용한 감성인식과 적용하지 않은 감성인식의 일치도 평가는 대학생 10명(남 5명, 여 5명, 22.1세${\pm}$2.2세)의 피실험자를 대상으로 실시하였다. 45장의 이미지를 무작위로 제시하였으며, 5회 반복 측정하였다. 개인화 프로세스를 적용시켰을 때 약 71.67%의 일치도를 보였으며, 적용시키지 않았을 때보다 약 5배 이상 높은 일치도의 차이를 보였다. 본 연구에서는 개인화 프로세스가 실시간 개인 맞춤 감성인식에 매우 유용함을 보였다. 추후 개인화 프로세스는 다양한 감성 애플리케이션이나 서비스에서 감성인식 만족도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
심혈관질환은 전 세계 주요 사망 원인으로 다양한 원인에 의해 발생한다. 심혈관질환의 가장 높은 위험인자는 고혈압으로 뚜렷한 증상이 없지만 방치할 경우 여러 합병증을 유발한다. 고혈압을 치료하기 위하여 약물치료와 규칙적 운동을 진행해야한다. 고혈압 환자의 경우 과도한 신체 활동 시 심장에 큰 무리가 발생해 심혈관질환으로 이어질 수 있다. 따라서 적정 강도로 운동을 진행할 수 있는 PTT 계측을 통한 운동 강도 모니터링 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 심전도와 맥파 계측을 통해 PTT를 산출하여 운동 강도에 따른 PTT 변화 모니터링 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 심전도의 R-peak와 맥파의 P-peak를 미분하여 peak간의 시간차를 이용하여 PTT를 산출한다. 운동 강도에 따른 PTT 변화 모니터링을 위하여 달리기 실험을 진행하였다. 실험결과 저강도는 0.313s, 중강도는 0.220s, 고강도는 0.188s의 PTT가 측정되었으며, 운동 강도가 증가함에 따라 PTT는 감소하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 4채널 용적맥파 신호를 이용하여 혈관의 노화 정도 및 경화 정도와 관련있는 동맥 혈관의 특성을 분석하는 새로운 방법을 개발하고 그 효용성을 평가하였다. 이를 위하여 지첨과 족지첨에서 계측한 맥파 신호를 이용하여 맥파 전달 시간차를 분석 파라메터로 선정하였다. 개발한 시스템의 효용성을 확인하기 위해, 9세에서 83세까지 총 51명의 피검자(남성 26명, 여성 25명)를 대상으로 용적맥파 신호를 4지점에서 동시에 측정한 다음, 선형 회귀 분석법을 사용하여 연령과 분석 파라메터 사이의 상관성을 평가하였다. 연령에 따른 파라메터의 선형 회귀 분석 결과는 연령에 따라 감소하는 경향을 보였다. 51명의 데이터에서 얻어진 상관 계수는 좌측에서 -0.79770을 보였으며, 우측에서는 -0.80599를 보여 높은 상관 관계를 보였다. 또한 피검자의 신장으로 정규화하여 얻어진 상관 계수는 좌측에서 -0.81345, 우측에서 -0.81605로 약간 향상된 상관 계수를 보였다.
해상과 같이 고립된 장소에서 발생하는 작업자의 사고는 일반적인 건설 사고와는 달리 통신의 제한 등의 문제로 구조에 어려움이 따른다. 또한 CCTV의 부재로 인한 사고 현장의 수색에 어려움이 생긴다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 이 논문에서는 작업 현장에서 필수적으로 착용해야 하는 안전모에 IoT 기술을 접목한 장치를 제안한다. 제안 장치는 기존의 안전모에 심박센서, 체온 센서, 가속도 센서 및 카메라 센서를 부착하여 설계 및 구현하며, 사용자 및 관제 센터에서 작업자의 상태를 모니터링 할 수 있게 한다. 또한 작업자에게 비정상적인 생체 신호나 낙상이 발생하면 영상을 관제센터로 전송한다. 제안 시스템을 활용하면 작업자의 상태를 실시간으로 확인할 수 있으므로 작업자의 사고에 대해 빠른 대처를 할 수 있는 장점을 가진다.
본 연구는 HMD(Head Mounted Display), 적외선 카메라, 웹 카메라, 데이터 글러브, 그리고 생리신호 측정 센서를 이용한 증강현실 게임 플랫폼 설계를 목적으로 하고 있다. HMD 는 사용자의 머리의 움직임을 파악하고, 사용자에게 가상 물체를 디스플레이화면에 제공한다. 적외선 카메라는 HMD 하단에 부착하여 사용자의 시선을 추적한다. 웹 카메라는 HMD 상단에 부착하여 전방 영상을 취득 후, 현실영상을 HMD 디스플레이를 통하여 사용자에게 제공한다. 데이터 글러브는 사용자의 손동작을 파악한다. 자율신경계반응은 GSR(Galvanic Skin Response), PPG(PhotoPlethysmoGraphy), 그리고 SKT(SKin Temperature) 센서로 측정한다. 측정된 피부전기반응, 맥파, 그리고 피부온도는 실시간 데이터분석을 통하여 집중 정도를 파악하게 된다. 사용자의 머리 움직임, 시선, 그리고 손동작은 직관적 인터랙션에 사용되고, 집중 정도는 직관적 인터랙션과 결합하여 사용자의 의도파악에 사용된다. 따라서, 본 연구는 멀티모달 인터랙션을 이용하여 직관적 인터랙션 구현과 집중력 분석을 통하여 사용자의 의도를 파악할 수 있는 새로운 증강현실 게임 플랫폼을 설계하였다.
최근 3D TV 보급과 확산에 따른 시각 피로문제가 대두되면서 시각 기능과 인지적 관점에서의 연구가 활발하다. 그러나 3D 시각피로가 자율신경계 기능에 미치는 영향에 대한 연구는 미비하다. 따라서 본 연구에서는 3D TV 시청으로 유발되는 3D 시각피로가 자율신경계 기능에 미치는 영향과 이 영향이 교감 및 부교감 신경계와 심혈관계 반응에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 피험자는 20 대 남녀 대학생 15 명(남 6 명, 여 9 명, 평균나이 22.53 세 ${\pm}$ 2.55 세)을 대상으로 하였다. 피험자는 편안한 의자에 앉아 3D TV를 1시간 시청하였다. 3D TV 시청 전과 후의 1분간 맥파(PPG, Photo-PlethysmoGram)를 측정하였고 주관설문을 실시하였다. 측정된 신호에서 SDNN (standard deviation of RR intervals), RMS-SD(root mean square successive difference), HF/LF ratio, Ln(LF), Ln(HF)를 추출하여 교감 및 부교감 신경계, 그리고 심혈관계 반응을 확인 하였다. 연구 결과 HF/LF ratio, Ln(LF), Ln(HF)는 시청 후에 유의하게 감소하였고, SDNN, RMS-SD는 통계적 유의차를 확인할 수 없었다. 이 결과는 3D 시각피로가 자율신경계 기능에 영향을 미치고 이로 인해 교감신경계가 항진되는 반응이 나타나며, 심박 변화율이 감소하는 결과를 초래할 가능성을 확인 하였다.
본 논문에서는 자동차의 안전운전을 위해서 운전자의 생체정보를 수집하여 운전자의 상태에 따라 운전자에게 적절한 경보를 하거나, 직접 자동자를 제어할 수 있는 기반 시스템을 제시하였다. 기존의 운전자 얼굴정보를 촬영하여 정보를 획득하거나, 운전자의 시트나 스티어링 휠에 센서를 장착하여 생제정보를 획득하는 방식이 부정확하거나 단속적인 정보만을 얻을 수 있는데 비하여, 본 논문에서 제시한 웨어러블 장치는 의료장비 수준의 정확도를 얻을 수 있었으며, 지속적으로 높은 정확도의 생체신호를 얻을 수 있었다. 개발된 웨어러블 장치에는 심박, 피부전도도, 피부온도를 측정할 수 있는 센서를 장착하였으며, 자동차에서 발생되는 각종 잡음을 제거할 수 있는 필터 기술을 적용하였고, 가속도센서와 자이로 센서를 장착하여 측정 오차를 제거하는 기술을 적용하였다. 수집된 생체신호를 바탕으로 운전자의 상태를 판별할 수 있는 기준을 제시하였고, 공인인증기관에 의뢰하여 의료수준 정도의 정확성이 있음을 검증하였다. 실험실 시험과 실차 시험을 통하여 개발된 장치가 운전자의 상태를 측정할 수 있는 장치로 활용될 수 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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