• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.450-460
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• 2017

T파는 심장의 심실의 재분극을 나타내는 파라미터로써 부정맥 진단에 있어 매우 중요하다. T 파를 검출하기 위한 기존 연구방법으로는 주파수 분석과 비선형 접근방법 등이 제안되어 왔지만 검출 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 이는 T파의 경우 P파와 중복되는 경우가 발생하기 때문이다. 본 연구에서는 QRS 구간을 제거한 후, 이동평균을 통한 P파와 T파의 대상 영역을 추출하여 정확히 T파를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 Q, R, S를 검출한다. 이후 검출된 QRS 구간을 제거, 이동평균을 통해 4개의 PAC 패턴과 기타부정맥에 대한 판단규칙을 적용하여 P, T파의 대상 영역을 추출하고, 이를 대상으로 RR 간격과 RT 간격의 문턱치를 적용하여 T파를 검출하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 한 T파의 평균 검출율은 95.32%의 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제8권4호
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• pp.53-59
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• 1989

본 논문에서는 지금까지 연구 되어온 고역통과 필터및 적응 transversal LMS필터와는 달리 적응 격자 위너 필터를 이용하여 적응 잡음 제거기를 구성함으로써 폐음과 심음을 분리할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 이를 위하여 실제로 폐음및 심전도 신호를 검출하였으며, 제2의 심음 제거 방법으로 T파검출 알고리즘을 이용하여 T파위치를 측정하였다. 실험결과, 분리를 위하여 적응 transversal LMS는 100-200차, 적응 transversal MLMS(modified LMS) 필터는 75-100차, 적응 격자 위너 필터는 10-20차가 필요하였고, 적응 펄터링이 고역통과 필터링보다 저주파 신호성분의 손실이 없는 것으로 정확도가 향상되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.574-579
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• 2010

심전도 신호 잡음 중 기저선 변동 잡음은 신뢰성 있는 심장 질환 진단을 위해 반드시 제거되어야 하는 것으로서, 이를 위해 본 논문에서는 P, T파 및 QRS-complex를 동시에 배제하여 기저선 변동 잡음만을 추정할 수 있는 Morphology-pair를 제안한다. 즉, P, R, T파와 같은 국부 최대값(local maxima) 특성을 가지는 신호 영역과 Q, S파와 같은 국부 최소값(local minima) 특성을 가지는 신호 영역을 배제할 수 있는 각각의 Morphology 연산을 하나의 Morphology-pair로 정의하고, 이를 이용하여 추정된 기저선 변동 잡음 신호와 원 신호와의 차를 통해 기저선 변동 잡음 제거 신호를 도출한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 실제 심전도 임상 데이터인 MIT/BIH 데이터베이스를 이용한 실험 결과를 살펴봄으로써 기저선 변동 잡음이 효과적으로 제거됨을 입증한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.17-22
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• 2011

본 연구에서는 부정맥 판독을 위해 심전도 신호로부터 P파의 강조 및 검출 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 고전적인 필터나 이동평균필터를 사용하지 않고 하강 기울기의 변곡점을 검출하기에 효과적인 하강 기울기 추적파를 이용하여 고주파 잡음을 무시해 주는 필터 용도로 사용함과 동시에 진폭이 낮고 불명확한 P파와 T파를 강조해 줌으로써 이들의 검출을 용이하게 하였다. 이 강조 및 검출 방법을 MIT/BIH 데이터에 적용하여 구현하였으며 그 실용성을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1034-1042
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• 2016

The detection of P-waves and T-wave in the electrocardiogram signal analysis is an important issue. But the accuracy of the boundary detection algorithm is an insufficient level in the change of slow transition in the signal compared to the QRS complex. This study proposes an algorithm to detect P-wave and T-wave sequentially after determining local baseline using QRS complex. First, we detected the peak points based on local baseline and determined the onset and offset through the calculation of the area of the section. After modifying the baseline using detected waveform, we detected the other waveform in the same way and separated the P-wave and the T-wave based on the location. We used the PhysioNet QT database to evaluate the performances of the algorithm, and calculate the mean and the standard deviations. The experiment results show that standard deviations are under the tolerances accepted by expert physicians, and outperform the results obtained by the other algorithms.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권8호
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• pp.39-46
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• 1998

ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합 파형, P파, T파 등의 위치와 각 파 간의 간격에 의미 있는 정보가 담겨져 있어 정확한 환자진단을 위해 의공학 분야에서 ECG신호의 잡음제거에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 잡음제거 방법은 특정한 단일 잡음이 혼입된 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 여러 형태의 복합잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데는 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 잡음제거를 통한 정상 파형 복원을 수행하였다.

• 센서학회지
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• 제7권3호
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• pp.197-202
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• 1998

맥파신호는 심장과 심혈관계에 관련된 중요한 정보를 포함하고 있는 중요한 생체신호이다. 본 연구에서는 맥파신호를 비관혈적으로 검출하기 위해 기존의 기계적 변환방식의 개념에 근거하여 광섬유를 이용하는 맥파 검출용 트랜스듀서를 새로이 개발하여 사용하였다. 기계적 변환방식에서 발생될 수 있는 맥동전달 효율을 개선시키기 위해 본 연구에서는 맥동하는 피부와 접촉하여 센서에 전달하는 검출부(detecting part)와, 전달받은 변위운동을 광 출력 변화에 따른 전기 신호로 변환하는 감지부(sensing part)의 두 부분이 조합된 구조를 갖는 설계방식을 제안하였다. 우리는 이러한 조합형 구조의 설계방식을 이용한 결과로 기존의 트랜스듀서로 검출이 어려운 맥파의 C점(절흔)과 T파를 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.11-17
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• 1998

ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합파형, P파, T파 등의 위치와 각파 간의 간격에 의미있는 정보가 담겨져 있어 의공학 분야에서 ECG신호의 특징점 검출에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 특징점 검출 방법은 정상파형의 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데 있어 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 특징점 검출과 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 특징점 검출과 정상 파형 복원을 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.249-252
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• 2008

유비쿼터스 헬스케어에서의 착용형(Wearable) 생체신호 모니터링 시스템은 가슴 부착형, 손목시계형, 신발, 의복형 등과 같은 형태로 많은 연구들이 진행 중에 있으며, 본 논문에서는 가슴 부착형태의 인체 착용형 다중 생체신호 시스템을 설계하고, 다중 생체신호 모니터링 시스템을 위해 심전도와 3축 가속도 센서를 사용하여 심전도 신호 측정 및 신체 움직임에 따라 변화하는 값을 측정할 수 있도록 구현하였다. 구현한 시스템은 생체센서노드, 센서보드, 생체신호 수집을 위한 베이스스테이션 노드로 구성된다. 생체센서노드는 가슴 부착형으로 신체에 착용하여 사용자의 심전도와 가속도 신호를 계측하도록 설계하였으며, 서버 PC에 연결된 베이스스테이션 노드로 계측된 생체신호를 전송한다. 센서보드는 심전도와 가속도 신호를 측정하기 위한 센서로 구성되며, 생체센서노드와 일체형으로 장착이 가능하도록 설계하였다. 또한, 생체신호 수집을 위한 베이스스테이션 노드는 IEEE 802.15.4 무선통신을 통해 생체센서노드로부터 전송된 생체신호를 수집하여 그 수집된 생체신호를 실시간으로 서버 PC에 디스플레이가 가능하다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 P, QRS, T파로 구성된 심전도 신호를 계측할 수 있었으며, 계측된 신호에서 심전도 신호의 파형 성분들이 나타남을 확인 할 수 있었다. 또한, 3축 가속도 센서에 의해 신체의 움직임에 따라 변화하는 x, y, z의 3축 가속도 출력 값을 얻을 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2223-2230
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• 2011

심전도는 심근허혈, 부정맥, 심근경색과 같은 심장질환의 진단에 이용된다. 특히 심근허혈은 ST 세그먼트의 형태 변화가 나타나는데, 이러한 변화는 일시적으로 나타나며 특별한 증상을 동반하지 않는다. 따라서 지속적인 모니터링을 통해서 ST의 일시적인 변화를 검출하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 심근허혈 진단을 위한 ST세그먼트 형태 분류 알고리즘을 제안한다. 이는 전처리 과정과 적응가변형 문턱치를 통해 R파와 각 특징점을 검출 한 후 S와 T파사이의 굴곡점으로부터 특정한 기울기 정보를 추출하여 ST의 기울기 기준점과 비교함으로써, 검출된 ST를 6가지 형태로 분류하는 방법이다. 개발된 알고리즘은 심전도로부터 ST 레벨 변화 구간을 검출하고, 검출된 구간에 대해서도 ST의 형태를 분류함으로써 심전도 레벨 변화뿐만 아니라 형태에 대한 정보도 제공한다. 제안한 알고리즘의 심근허혈 패턴 진단 성능을 평가하기 위해서 European ST 데이터베이스를 사용하였다. 성능 평가 결과 가장 높은 분류성공률은 99.4%이며, 낮은 성공률은 68.48%를 나타내었다.