• Journal of Digital Policy
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• v.2 no.4
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• pp.25-32
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• 2023

This paper is a study to develop a deep neural network (DNN) blood glucose prediction model based on heart rate (HR) and heart rate variability (HRV) data measured by PPG-based sensors. MLP deep learning consists of an input layer, a hidden layer, and an output layer with 11 independent variables. The learning results of the blood glucose prediction model are MAE=0.3781, MSE=0.8518, and RMSE=0.9229, and the coefficient of determination (R²) is 0.9994. The study was able to verify the feasibility of glycemic control using non-blood vital signs using PPG-based digital devices. In conclusion, a standardized method of acquiring and interpreting PPG-based vital signs, a large data set for deep learning, and a study to demonstrate the accuracy of the method may provide convenience and an alternative method for blood glucose management in dogs.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.35-38
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• 2010

본 논문에서는 일상생활 속에서 무자각적으로 생체신호를 측정하고 분석하여 감성을 평가할 수 있는 임베디드 시스템에 관하여 연구하였다. 지속적으로 변화하는 감성을 일관적이며 신뢰성이 높은 생리적인 방법으로 평가하기 위해 심전도(ECG:Electrocardiogram), 맥파(PPG:Photoplethysmogram)의 두 가지 생체신호를 측정하고, 무선전송(Bluetooth) 장치를 이용하여 측정한 생체신호를 실시간으로 노트북PC로 전송하여 분석하였다. 생체신호의 분석방법은 FFT(Fast Fourier Transform)과 전력스펙트럼밀도(Power Spectrum Density)를 이용한 주파수 분석방법으로 두 생체신호의 특정 주파수 대역이 가지는 자율신경계의 활성도의 비율을 분석하여 비교 연구하였다. 또한 보다 빠르고 정확한 감성을 평가하기 위하여 분석알고리즘의 연산을 최소화 하였으며 그래프를 이용한 분석결과의 시각화를 하였다. 본 논문에서는 무자각적인 생체신호 측정 시스템을 이용하여 다양한 상황에서 생체신호를 측정하고, 개발한 분석 알고리즘으로 분석한 결과의 차이를 연구하여 정확도 및 신뢰도를 기준으로 감성을 평가하기 위한 분석 시스템을 평가하였다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.37 no.1
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• pp.1-6
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• 2016

The biomedical information (heart rate, HRV, $SpO_2$ etc) from the Photoplethysmography (PPG) signal section can be estimated without the motion artifacts if the PPG signal section in the motion artifacts is detected accurately. But the PPG signal is easily exposed to the motion artifacts by the decrease of the medical instrument size and applying as portable or wearable. Besides, it is difficult to completely eliminate the motion artifacts from the PPG signal without distortion and ensure reliability as well. In this paper, the method was suggested to determine the motion artifacts or not on the PPG signal of the section divided into intervals of constant length. By comparing the spectrum of each section, it can be determined whether the motion artifacts are or not after obtaining the spectrum of each section by the Goertzel algorithm. Moreover, an amount of computation while maintaining a high detection rate can be reduced by using the Goertzel algorithm.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.55 no.3
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• pp.138-141
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• 2006

Blood flow is one of vital signals related to human physiological information. Photoplethysmograph (PPG) has been used to measure indirectly heart rate, blood oxygen saturation ($SpO_2$), and so on. Because PPG signal is weak and sensitive to motion artifacts, it is very important to continuously obtain stable PPG signal during free movement. In this study, we applied the scaled Fourier linear combiner (SFLC) using both the adaptive filter and FLC to remove effectively the motion artifacts as well as background noise in the real time without additional signal correlated with motion from a accelerometer. The proposed method would be useful to reduce the movement and background noise which are not synchronized with heart rate.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.160-163
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• 2009

본 연구는 생리신호에 의한 집중된 시선과 집중하지 않는 시선을 분류하고자 한다. 이를 검증하기 위해 시각적으로 높은 집중과 낮은 집중을 요구하는 두가지 과제를 피실험자에게 제시하고 PPG(Photoplethysmogram), GSR(Galvanic Skin Response) 그리고 SKT(Skin Temperature)센서를 사용한 자율신경계 반응과 시선 움직임을 측정하였다. 과제는 $3{\times}3$으로 화면 구역을 나누고 각 구역에 문자를 제시하고 역방향 문자를 찾도록 하였다. 실험에는 20 명의 대학생이 참여하였으며, 1 번의 실험에 12 종류의 다른 문자배열을 제시 받았으며 1 번의 연습을 포함하여 총 5 회 실시후 데이터를 분석하였다. 높은 집중일 경우와 낮은 집중일 경우를 T-test 분석 결과, 자율신경계에서는 높은 집중일 경우 PPG 주파수가 증가하고 GSR과 SKT는 감소한 결과를 보였다. 따라서 시선의 집중도에 따라 다른 자율신경계 반응과 시선반응을 보이는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.232-235
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• 2009

본 연구에서는 실시간으로 변화하는 사용자의 감성을 평가하여 각성 또는 이완으로 분류된 시선 정보 이미지를 저장하는 시스템을 구현하고자 한다. 사용자의 감성을 분류하기 위한 요소는 Larson과 Diner 가 정의한 2 차원 감성모델에서 각성, 이완 요소를 사용한다. 감성 상태를 분류하기 위하여 자율 신경계 중 착용과 휴대가 간편한 PPG 센서를 사용하며, PPG 를 분석하기 위한 변수로는 진폭의 양과 초당 Peak 의 빈도수를 사용한다. 머리에 고정할 수 있는 캠을 사용하여 사용자가 바라보는 시선 정보를 획득하고, 클라이언트 컴퓨터는 획득된 시선 정보를 UDP 통신을 사용해 서버 컴퓨터로 전송하는 시스템이다. 320(pixel)*240(pixel)*32(bit)인 영상 데이터를 1/30 로 압축하여 전송하며, 각성과 이완으로 분류되는 시점의 영상을 블록화하여 JPEG 이미지로 저장한다. 본 시스템은 실시간으로 변화되는 사용자의 감성 상태를 파악하여 이미지를 전송하고 서버 컴퓨터에 저장함으로써 당시 사용자가 느꼈던 감성들에 대해 피드백을 주고자 하는데 의의가 있다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.1
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• pp.103-112
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• 2018

In this paper, we propose a method of recognizing emotions using PPG sensor which measures blood flow according to emotion. From the existing PPG signal, we use a method of determining positive emotions and negative emotions in the frequency domain through PSD (Power Spectrum Density). Based on James R. Russell's two-dimensional prototype model, we classify emotions as joy, sadness, irritability, and calmness and examine their association with the magnitude of energy in the frequency domain. It is significant that this study used the same PPG sensor used in wearable devices to measure the top four kinds of emotions in the frequency domain through image experiments. Through the questionnaire, the accuracy, the immersion level according to the individual, the emotional change, and the biofeedback for the image were collected. The proposed method is expected to be various development such as commercial application service using PPG and mobile application prediction service by merging with context information of existing smart phone.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.4
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• pp.986-991
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• 2014

The PPG signal used in mobile-healthcare and telemedicine system is including the various motion artifact that is signal generated from patient's movements. Recently, although the various methods to remove motion artifacts have been suggested, the performances of these methods are still not satisfactory. Therefore, this s study suggested the novel method based on the Kalman filter and adaptive filter to remove motion artifacts, and we used various motion artifacts to analyze the performance of the proposed method. In the results of experiments, the signal-to-noise ratio of proposed method showed good performace that was 4.8 times of moving average filter.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.12
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• pp.19-26
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• 2010

In this paper, we studied about the Embedded System of the biosignal measurement and analysis to sensibility evaluation in daily life for non-intrusive. This system is two kinds of measuring biosiganls(Electrocardiogram:ECG, Photoplethysmography:PPG) and analyzed by real-time wireless transmission to notebook PC using bluetooth for consistent and reliability of physiological way to assess continuously changing sensibility. Comparative studied of an autonomic nerve system activity ratio on characteristics frequency band of two kinds of biosignal analyzed frequency way using the Fast Fourier Transform(FFT) and Power Spectrum Density(PSD). Also the key idea of this system is to minimize computing of analysis algorithm for faster and more accurate to assess the sensibility, and the result of the visualization using graph. In this paper, we evaluated the analysis system to assess sensibility that measuring various situation in daily life using a non-intrusive biosignal measurement system, and the accuracy and reliability in comparison with difference of result by development analysis system.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.624-627
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• 2008

본 연구에서는 유비쿼터스 헬스케어를 위하여 비침습적으로 측정기 가능하고, 많은 건강정보를 포함하고 있는 심전도(electrocardiogram, ECG)와 광전용적맥파(photo plethysmograph, PPG)를 측정하고자 하였다. 이를 위하여 배터리로 구동 가능한 초소형의 심전도 및 맥파측정 시스템의 구현을 위하여 각각의 신호를 검출 및 신호처리하기 위한 회로를 구현하였다. 그리고 계측된 심전도 및 맥파신호의 무선전송을 위하여 초저전력 무선센서네트워크 기술을 적용한 무선 생체신호 전송시스템을 구현하였다. 계측된 심전도의 R파 정점과 인체의 말초부위에서 측정한 맥파의 기준점 사이의 시간인 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)을 분석하여 심장에서 말초부위까지 혈관의 물리적 특성을 평가함으로써 동맥경화와 같은 혈관질환의 사전모니터 링이 가능한 시스템을 구현하고자 하였다.