본 논문에서는 인체의 심전도를 측정하여 언제 어디서나 환자의 건강상태를 체크할 수 있는 유비쿼터스 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 심전도 측정 단말기, 자료 수집 베이스 노드, 의료 정보 수집 서버로 구성된다. 구현된 단말기는 지그비(Zigbee) 프로토콜을 통하여 센서 네트워크를 구성하며 TinyOS가 내장되어 있는 초소형 보드로 설계되었다. 자료 수집 베이스 노드는 무선 리눅스 단말기로 구성되어 서버로 무선 랜을 통하여 센싱된 정보를 실시간으로 전송한다. 또한 의료 정보 수집 서버는 단말기에서 얻은 데이터를 저장 관리하며 긴급 상황 발생 시 연계된 의료진에게 환자의 상태를 보고하도록 설계되었다. 실험 결과 지그비 통신 프로토콜을 이용한 센서 네트워크를 통하여 유비쿼터스 헬스 케어 시스템이 구현 가능함을 확인하였다.
최근 5년간 10대와 20대에서 부정맥 심장 질환 환자의 비율이 증가하고 있다. 심장 질환이 우리나라 사망원인 2위를 꾸준히 유지하며 수가 증가함에 따라 부정맥을 통한 심전도 검사가 중요해졌으나 심전도 전문 의료기기의 경우 경제적으로 부담이 되고, 큰 부피와 작동이 어려워 개인별 소장이 힘들다는 문제점으로 병원 방문을 통해 검사가 진행된다. 따라서 본 연구에서는 AD8232 센서를 활용하여 데이터를 측정하고, 실시간 모니터링을 통해 생체신호의 변화를 파악할 수 있도록 제공한다. 또한 개인의 민감정보 보호를 위해 세션 및 사용자 인증을 SSL기반으로 개인정보를 보호할 수 있는 개인 맞춤형 웹 서비스를 개발하였다.
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.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 IT-BT-NT를 포함한 기술간 컨버전스 경향은 유비쿼터스 헬스케어(u-Healthcare)의 실현을 가속화하고 있다. u-Healthcare 시스템은 센서 네트워크로부터 수집된 대량의 생체신호를 신속히 처리 분석하여 의료진에게 전달함으로써 시간과 장소에 관계없이 환자에게 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있다. 기존의 u-Healthcare 시스템은 지그비(Zigbee) 프로토콜을 사용하여 센서 노드가 수집한 데이터를 전부 전송함으로써 베이스 노드의 처리 부담이 컸으며 센서 노드의 통신 빈도수가 많았다. 본 논문에서는 지그비 프로토콜 대신 블루투스(Bluetooth)를 사용하여 생명과 직접적 연관이 있는 생체신호 전달에 있어 보다 뛰어난 전송속도를 제공하며 유비쿼터스 환경에서 다양하게 사용되는 모바일 기기들에 효율적으로 적용시킬 수 있는 u-Healthcare 시스템을 설계하였다. 또한 미리 정의된 이벤트에 속하는 데이터만 선별하여 베이스 노드로 전송하는 EEF(Embedded Event Filtering) 기법을 적용하여 통신 빈도수와 처리 비용을 줄였다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 심전도 측정시스템보다 효율적인 시스템임을 확인하였다.
IEEE 1451 standard는 네트워크와 transducer간에 표준 interface를 정의한다. 본 논문에서는 IEEE 1451 Standard 기반의 data acquisition system과 무선 smart sensor node를 구성하기 위한 구조적인 모델을 제안한다. 제안 된 Network Capable Application Processor(NCAP)은 data acquisition의 역할과 smart sensor node와 네트워크 사이에 가교 역할을 한다. 또한 무선 sensor node에게 영향을 주지 않으면서 재구성이 가능하고 DB를 이용하여 transducer의 정확한 정보를 얻는다. Smart sensor node는 그 자신에 관한 기본적인 정보를 디지털 형식으로 제공하는 능력을 가지고 있다. 이 디지털 형식은 Transducer Electronic Data Sheet(TEDS)라 하며 sensor node의 plug-and-play 기능을 가능하게 한다. IEEE 1451.4에서 정의하고 있는 TEDS와 Template를 무선 환경에서 적용하기 위해 형식을 간략화 하였으며 ad-hoc routing을 통해 전송이 이루어진다. 본 연구 시스템은 의료정보 서비스를 제공하기 위한 목적으로 체온과 ECG(Electrocardiogram) 센서를 사용하였다. Template 형식은 센서들의 data sheet를 통해 결정하였으며 센서의 특징을 정확히 표현하기 위해 재구성하였다. NCA의 DB는 다양한 센서 개발에 따라 새로운 Template 및 하부 항목의 등록이 가능하도록 구현하였다.
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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제10권4호
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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.
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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제8권2호
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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.
체감형 스포츠 게임은 모션 센서나 카메라 등을 활용하여 신체 움직임을 기반으로 운동하는 게임으로 게임을 즐기면서 체력 향상 등 운동 효과를 얻을 수 있다. 기존 연구에서 체감형 스포츠 게임 관련하여 사용성 평가 등 다양한 분야의 연구들이 진행되었다. 하지만 아직까지 체감형 스포츠 게임을 개인플레이 또는 팀플레이 할 때 사용자들에게 어떻게 운동 효과를 미치는 지 논의가 없었다. 따라서 본 연구에서는 개인플레이와 팀플레이가 가능한 닌텐도 스위치 게임을 이용하여 사용자의 ECG(Electrocardiogram) 심전도 정보와 키넥트 센서의 골격 정보를 측정하여 사용자의 운동 효과를 비교 분석하였다. 본 논문에서는 실험 설계와 방법 그리고 심전도와 키넥트 기반의 정량적 측정 결과와 실험 후 주관적인 설문조사에 대한 분석 결과를 토론한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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