본 논문에서는 영아 돌연사를 방지하기 위해 영아의 생체신호를 분석하여 위험상황이 발생했을 때 보호자에게 위험신호를 알려주는 영아 돌연사 모니터링 시스템을 제안한다. 영아 돌연사(SID)는 생후 한 달에서 일년 사이의 건강한 아기가 원인불명으로 사망하는 것을 말한다. 제안한 영아 돌연사 모니터링 시스템은 생체신호를 센싱하는 부분과 생체 신호를 처리하는 프로세서부와 모니터링 및 알람부분으로 구성된다. PPG 센서를 사용하여 생체신호를 센싱하고 프로세서부에서는 센서를 통해 획득한 신호를 동잡음을 제거하여 부모에게 알람 및 모니터링 할 수 있게 하였다. 제안한 시스템은 영아의 심박동을 분석하여 위험상황인 경우 보호자에게 모니터링 및 경고 알람을 보내게 된다. 시스템의 실제 구현을 통해 모니터링 시스템의 성능을 평가하였다.
A compact biosignal monitoring device was developed. Electrodes for electrocardiogram (ECG) and a LED and silicon detector for photoplethysmogram (PPG) were used. A lead II type was arranged for ECG measurement and reflected light was measured at the finger tip for PPG. A single chip microprocessor (model ADuC812, Analog Device) controlled a measurement protocol and processed measured signals. PPG and ECG had a sampling rate of 300 Hz with 8-bit resolution. The maximum power consumption was 100 mW. The microprocessor computed pulse transit time (PTT) between the R-wave of ECG and the peak of PPG. To increase the resolution of PTT, analog peak detectors obtained the peaks of ECG and PPG whose interval was calculated using an internal clock cycle of 921.6 kHz. The device was designed to be operated by 3-volt battery. Biosignals can be measured for $2{\sim}3$ days continuously without the external interruptions and data is stored to an on-board memory. Our system was successfully tested with human subjects.
There are many people who suffer from simulation sickness when immersing in virtual reality. In this study, we analyzed two photoplethysmogram(PPG) parameters - a second derivative parameter and power spectral density ratios - in order to relate PPG parameters with simulation sickness. 36 young, healthy subjects were participated in the experiment, and each subject was equipped with a PPG electrode during his or her immersion. Simulation sickness section was defined as a 7 - second section which starts from the point where a subject reported simulation sickness, and normal section as a same-length section where no physical stimuli was presented to him or her. We compared the PPG parameters of the simulation sickness sections with the normal sections, - d/a ratio is believed to have lower value during vasodilation and higher value during vasoconstriction, however, we could not find much difference in the parameter between normal and simulation sickness sections. We also compared 1 to 10Hz power spectral density ratios in normal sections with in simulation sickness section, and found that 6 density ratios among them have different value. Therefore, the density ratios might be utilized as parameters to detect simulation sickness of subjects.
최근 초소형 생체신호를 측정할 수 있는 스마트 워치 등의 장비들이 출시됨에 따라, 체성분, 혈압, 심박동수, 산소포화도 등 다양한 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 그러나 사용자에게 신뢰를 얻지 못하는 부분이 바로 정확성이다. 이러한 생체신호는 외부 환경에 대해 민감하며, 대상자 신체 내부의 조건에 따라 변동값이 크다. 특히 혈압 측정은 아직 신체 내부의 조건들의 처리에 따라 결과값이 다르다. 따라서 실험에서는 PPG 알고리즘에서 혈관 상태를 정의하는 인자를 특정값으로 처리하고 PPG를 분석하였으며, PTT 측정에 있어서 최고점 80%, 100%의 두 지점 PTT 측정값이 SBP와 DBP에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 정확도를 높이기 위한 방안 중 하나를 제시하고자 하였다. 연구결과 PPG 최고점 80%에서 측정값 PTT값이 100%에서 측정한 값보다 SBP, DBP 혈압추정에 효과적이며, 변화율 혈압추정의 회귀분석에서 SBP(80%)의 결정계수가 0.6946, DBP(100%)는 0.547로 나타났다. 결론적으로 ECG와 PPG를 통해 PTT를 측정할 경우 PPG 80% 지점의 측정값이 혈압추정의 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 연구는 사용자가 경험하는 감성 이미지를 추출하여 생리신호를 통해 자동으로 분류하는 시스템을 구현하고자 한다. 본 연구에서 개발한 시스템은 이미지의 감성평가를 위하여 착용과 휴대가 간편한 PPG생체신호를 활용하였고, 생활 속의 장면들에서 감성 별 이미지를 무선으로 PC에 저장 및 분류하는 시스템을 개발하였다. 또한 이미지의 라이프 로그 정보를 제공하는 기술을 개발하였다. 본 시스템은 사용자의 경험과 이미지를 연관시켜 생활 속 정보의 경험 피드백을 하는 데에 의의가 있다.
The development of technology has led to ubiquitous health care service, which enables many patients to receive medical services anytime and anywhere. For the ubiquitous health care environment, real-time measurement of biomedical signals is very important, and the medical instruments must be small and portable or wearable. So, such devices have been developed to measure biomedical signals. In this study, we develop the biomedical monitoring device which is sensing the PPG signal, one of the useful signal in the field of ubiquitous healthcare. We design a watch-like biomedical signal monitoring system without a finger probe to prevent the user's inconvenience. This system obtains the PPG from the radial artery using a sensor in the wrist band. But, new device developed in this paper is easy to get the motion artifacts. So, we proposed new algorithm removing the motion artifacts from the PPG signal. The method detects motion artifacts by changing the degree of brightness of the light source. If the brightness of the light source is reduced, the PPG pulses will disappear. When the PPG pulses have disappeared completely, the remaining signal is not the signal that results from the changing blood flow. We believe that this signal is the motion artifact and call it the noise reference signal. The motion artifacts are removed by subtracting the noise reference signal from the input signal. We apply this algorithm to the system, so we can stabilize the biomedical monitoring system we designed.
광용적맥파(photoplethysmogram, PPG)는 심장의 수축과 이완으로 변화하는 혈액용적(blood volume)과 혈액내의 헤모글로빈에 흡수되는 빛의 양의 선형적 관계를 이용하여 신호를 획득하는 방법이다. 본 논문에서는 PPG 센서를 이용하여 질환 예측을 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 PPG 센서를 이용하여 심박수의 변이를 살펴볼 수 있는 심박수 변이 분석과 이전 심박수와 이후 심박수를 구분지어 그래프로 표현하는 심박수 분포를 보여준다. 또한 심박수를 스펙트럼 분석하여 자율신경계 균형도, 가속도 맥파로부터 혈관 상태를 분석하여 심혈관 질환을 조기 예측하는 개인용 컴퓨터 기반의 시스템을 설계하고 구현하였다.
감성은 학습, 행동, 의사결정, 상호대화를 포함한 인간의 일상생활에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시스템의 복잡도를 줄이기 위하여 생체신호로부터 최소한의 중요한 특징만을 추출하여 사용하는 감성 분류기를 설계하고자 한다. 생체신호는 맥파, 피부온도, 피부전도도, 뇌파신호(전두엽, 두정엽)를 사용하였으며, 4가지 감정(보통, 슬픔, 공포, 행복)은 영화 관람을 통하여 유도하였다. 측정한 생체신호로부터 추출한 24개의 특징으로부터 최적의 특징 집합의 결정은 서포트벡터머신 기반 적합도 함수를 사용하는 유전알고리즘을 적용하였다. 최적의 4감정 분류 정확도는 96.4%이었으며, 서포트벡터머신만을 사용하였을 경우보다 17% 높았다. 선택된 최소에러 특징은 맥파 심박변이도의 평균, NN50, 맥파 유도 맥파 전달 시간의 평균, 피부전도도의 평균과 두정엽 뇌파의 ${\delta}$, ${\beta}$ 주파수 대역에너지였다. 실험을 통하여 두정엽 뇌파, 맥파, 피부전도도의 조합이 고정밀 감정 장비에 적합하였으며, 79% 성능을 보인 맥파와 피부전도도의 조합이 간단한 감성장비에 적절하게 적용할 수 있다.
본 논문은 이상 상황을 탐지하고 모니터링하는 다양한 서비스가 존재한다. 하지만 대부분의 서비스는 화재, 가스누출에 초점을 맞추어 진행되고 있으며, 독거노인과 중증장애인들의 사망 혹은 심정지 등 위급상황에 대하여 사전 예방 및 위급상황 대응이 불가능하다. 본 연구에서는 여러 생체신호 중 가장 위중하다고 판단되는 심박 신호의 이상 상태를 탐지하기 위하여 인공지능 모델을 설계하는 과정에서 적합한 데이터 변형과 모델을 비교한다. 세부적으로는 오픈 의료 데이터 PhysioNet의 MIT-BIH Arrhythmia Database를 이용하여 심전도(ECG) 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 각각 다른 방법으로 데이터를 변형한 후 학습하여 기본 심전도 데이터를 이용해 학습한 인공지능 모델과 비교한다.
White noise 가 혼합된 음향은 듣는 사람에게 감성 조절 효과에 대한 보고가 있다. 그러나 White noise 의 어떤 요소가 감성을 조절하는지는 명확하지 않다. 본 연구는 White noise 와 음향을 혼합할 때 마스킹(Masking) 정도에 따른 이완 감성 변화를 밝혀보고자 하였다. White noise 의 마스킹 효과를 다르게 한 2 곡의 음악을 제작하고, 20 대 남녀 40 명을 대상으로 음악을 들려주는 실험을 실시하였다. 음악 효과에 대한 반응인 자율신경계(PPG, GSR, SKT)와 중추신경계(8ch EEG)의 생리신호를 측정하고 음악을 듣기 전후의 주관적 응답을 수집하였다. 음악을 듣지 않았을 때, 원본 음향 들었을 때 그리고 White noise 혼합한 음향을 들었을 때의 반응에 대해 ANOVA(Analysis of Variance)를 실시하였다. 생리신호는 개인간 편차를 고려해 평준화(Normalization) 한 뒤 생리신호 변화 패턴에 따라 분석하였다. 결과적으로, 주관적 응답과 생리신호 모두 White noise 의 마스킹 효과를 작게한 음향에서 이완의 정도가 더 큰 것을 확인하였다. 따라서 White noise 와 원본 음향간에 마스킹 효과가 작은 음향일수록 White noise 의 혼합으로 인한 이완효과가 큰 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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