This paper has implemented a ubiquitous healthcare system that can measure and check the electrocardiogram of a human body in anytime and anywhere. The implemented prototype is composed of electrocardiogram measurement terminal, data gathering base node, and medical information server. The implemented node constructs a sensor network using the Zigbee protocol and the TinyOS is installed on each node. The data gathering base node is linux-based node that can transfer sensed medial data through wireless LAN. And, the medical information server stores the processed medical data and can promptly notify the urgent status to the connected medical team. Through experiment, we confirmed the possibility of ubiquitous healthcare system based on sensor network using the Zigbee.
Over the past five years, the proportion of patients with arrhythmia heart disease among teenagers and those in their 20s has been increasing. Heart disease has consistently remained the second leading cause of death in Korea and as the number has increased, electrocardiogram testing for arrhythmia has become important. However, specialized electrocardiogram medical devices are economically burdensome and are difficult to store individually in hospitals due to their large size and difficulty in operation. Testing is conducted through visits. Therefore, it is essential to enable individuals to perform ECG self-examinations using an Arduino-based ECG sensor that is affordable and easy to use in daily life, so that arrhythmia can be identified through individual ECG measurement. In this study, data is measured using an electrocardiogram sensor (AD8232), and changes in bio signals are visually provided through real-time monitoring, allowing users to make intuitive decisions and at the same time understand test results. To safeguard sensitive personal information, we have developed a web service that provides individual heart disease and customized health guides that can protect personal information through web vulnerability security using session and user authentication and SSL.
Park Sung-Bin;Yi Kye-Hyoung;Kim Kyung-Hwan;Yoon Hyoung-Ro
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.10
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pp.733-740
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2004
In this paper, an improved algorithm for the extraction of respiration signal from the electrocardiogram (ECG) is proposed. The whole system consists of two-lead electrocardiogram acquisition (lead Ⅰ and Ⅱ), baseline fluctuation elimination, R-wave detection, adjustment of sudden change in R-wave area using moving average, and optimal lead selection. In order to solve the problem of previous algorithms for the ECG-derived respiration (EDR) signal acquisition, we proposed a method for the optimal lead selection. An optimal EDR signal among the three EDR signals derived from each lead (and arctangent of their ratio) is selected by estimating the instantaneous frequency using the Hilbert transform, and then choosing the signal with minimum variation of the instantaneous frequency. The proposed algorithm was tested on 15 subjects, and we could obtain satisfactory respiration signals that shows high correlation (r>0.9) with the signal acquired from the chest-belt respiration sensor.
Kim, Sun-Jae;Oh, Won-Wook;Lee, Chang-Soo;Min, Byoung-Muk;Oh, Hae-Seok
The KIPS Transactions:PartC
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v.16C
no.6
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pp.699-706
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2009
The convergence tendency accelerates the realization of the ubiquitous healthcare (u-Healthcare) between the technology including the power generaation and IT-BT-NT of the ubiquitous computing technology. By rapidly analyzing a large amount of collected from the sensor network with processing and delivering to the medical team an u-Healthcare can provide a patient for an inappropriate regardless of the time and place. As to the existing u-Healthcare, since the sensor node all transmitted collected data by using with the Zigbee protocol the processing burden of the base node was big and there was many communication frequency of the sensor node. In this paper, the u-Healthcare system in which it can efficiently apply to mobile apparatuses it provided the transfer rate in which it is superior to the bio-signal delivery where there are the life and direct relation which by using the Bluetooth instead of the Zigbee protocol and in which it is variously used in the ubiquitous environment was designed. Moreover, by applying the EEF(Embedded Event Filtering) technique in which data in which it includes in the event defined in advance selected and it transmits with the base node, the communication frequency and were reduced. We confirmed to be the system in which it is efficient through the simulation result than the existing Electrocardiogram Measurement system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.44
no.5
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pp.28-37
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2007
IEEE 1451 standard defines an interface for network and transducer. In this paper, We propose an architectural model to configure data acquisition system and wireless smart sensor node based on IEEE 1451 standard. Proposed Network Capable Application Processor(NCAP) supports the task of data acquisition and communication for smart sensor node and network. The NCAP is able to reconfigure without interrupting the functionality of the wireless sensor node and receives the critical information of transducer using the DB. Smart sensor node is able to provide the basic information of sensor in digital format. This digital format is called Transducer Electronic Data Sheet(TEDS), is capable of plug-and-play capability of wireless sensor node and the NCAP. We simplify the format of TEDS and template to apply to wireless network environment. information of TEDS and template is transmitted using ad-hoc routing. This study system uses body temperature sensor and ECG(Electrocardiogram) sensor to provide the medical information service. The format of template is selected by data sheet of the sensor and reconfigured to accurately describe the property of the sensor. DB of NCAP is possible to register new template and information of the property as developing new sensor.
Cardiac disease is the most common cause of death worldwide. Therefore, detection and classification of electrocardiogram (ECG) signals are crucial to extend life expectancy. In this study, we aimed to implement an artificial intelligence signal recognition system in field programmable gate array (FPGA), which can recognize patterns of bio-signals such as ECG in edge devices that require batteries. Despite the increment in classification accuracy, deep learning models require exorbitant computational resources and power, which makes the mapping of deep neural networks slow and implementation on wearable devices challenging. To overcome these limitations, spiking neural networks (SNNs) have been applied. SNNs are biologically inspired, event-driven neural networks that compute and transfer information using discrete spikes, which require fewer operations and less complex hardware resources. Thus, they are more energy-efficient compared to other artificial neural networks algorithms.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.10
no.4
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pp.300-308
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2010
This paper describes the development of a low-power electrocardiogram (ECG) touch sensor intended for the use with two dry metal electrodes. An equivalent ECG extraction circuit model encountered in a ground-free two-electrode configuration is investigated for an optimal sensor read-out circuit design criteria. From the equivalent circuit model, (1) maximum sensor resolution is derived based on the electrode's background thermal noise, which originates from high electrode-skin contact impedance, together with the input referred noise of instrumentation amplifier (IA), (2) 60 Hz electrostatic coupling from mains and motion artifact are also considered to determine minimum requirement of common mode rejection ratio (CMRR) and input impedance of IA. A dedicated ECG read-out front end incorporating chopping scheme is introduced to provide an input referred circuit noise of 1.3 ${\mu}V_{rms}$ over 0.5 Hz ~ 200 Hz, CMRR of IA > 100 dB, sensor resolution of 7 bits, and dissipating only 36 ${\mu}W$. Together with 8 bits synchronous successive approximation register (SAR) ADC, the sensor IC chip is implemented in 0.18 ${\mu}m$ CMOS technology and integrated on a 5 cm $\times$ 8 cm PCB with two copper patterned electrodes. With the help of proposed touch sensor, ECG signal containing QRS complex and P, T waves are successfully extracted by simply touching the electrodes with two thumbs.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2007.06a
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pp.342-343
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2007
In this paper, we developed an integrated miniaturized device which acquires and transmits the signal of ECG an interested heartbeat and body's temperature. Electrocardiogram(ECG) is a recording of the electrical activity on the body surface generated by heart. ECG & temperature measurement is collected by wireless sensor (for Ag/AgCl Thin-Film) placed at designated locations on the body. It is that dual wireless sensor will apply variously to Ubiquitous & Healthcare System.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.2
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pp.219-222
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2010
An ubiquitous sensor network (USN) system to monitor the bio information and the emergency of the elderly in the silver town is presented. The USN system consists of the sensor node platforms based on MCU of Atmage128L and RF Chip of CC2420 satisfying IEEE 802.15.4, which includes the bios sensor module such as the electrocardiogram (ECG) sensor and the temperature sensor. Additionally, when an emergency of the elderly is occurred in the silver town, the routing algorithm suitable to find and inform the location of the elderly is proposed, and the proposed routing algorithm is applied to the USN. To collect and manage the ECG data at the PC connected to the sink node, LabView software is used. The bio information and the emergency of the elderly can also be monitored at the client PC by TCP/IP networks in the USN system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.3
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pp.403-411
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2022
A motion-based sports game uses a motion sensor or a camera to exercise based on body movements, and it is possible to obtain exercise effects such as improving physical strength while enjoying the game. In prior works, various studies such as usability evaluation has been conducted on motion-based sports games. However, there has been no discussion about how the exercise effect is exerted on users when experiencing motion-based sports games as individual or team play. This study compared the user's exercise effects by analyzing the user's ECG (Electrocardiogram) sensor and the Kinect sensor's skeletal information using Nintendo Switch game that is played individually and as a team. In this paper, the experimental design and method, the quantitative measurement results based on ECG and Kinect, and the results of the post-test subjective measurement are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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