• 한국통신학회논문지
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• 제37권5C호
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• pp.393-402
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• 2012

본 논문에서는 PPG(Photoplethysmography)센서를 통하여 검출되는 심장박동신호를 이용하여 스트레스 여부를 판단하고, 이를 위한 효과적인 신호처리를 연구한다. 측정되는 PPG신호를 바탕으로 PPI(Pulse to Pulse Interval)와 이산 신호처리 방법을 이용하여 감성자극을 판단한다. 감성자극에 대한 반응을 실험하기 위하여 피실험자들은 스트레스영상과 안정영상을 TV를 통하여 시청하였다. 스트레스 정도에 따라 다양한 신체반응이 나타나며, 그 중 가장 큰 변화를 나타내는 심장박동수의 변화를 PPG센서를 이용하여 검출한다. 그러나 측정에 의한 오차와 피실험자의 동작에 의한 오차가 발생한다. 본 논문에서는 감성자극 판단에 오차를 유발하는 신호잡음과 동작잡음을 제거하기 위한 방안을 제안한다. PPG센서를 통하여 검출된 심장박동신호에 섞여있는 고주파대역의 신호잡음을 제거하기 위하여 전처리에서 스펙트로그램을 이용한 에너지밀도 분석법으로 피실험자에 적응된 해밍 필터를 적용한다. PPG센서와 피실험자간의 접촉상태 때문에 발생되는 동작잡음으로 인하여 발생될 수 있는 스트레스 검출오차를 수정하기 위하여 후처리에서 히스테리시스를 적용한다. 실험결과 심장박동의 특성을 고려하지 않은 방안에 비하여 신호잡음을 효과적으로 줄였으며, 동작잡음에 의한 검출오차를 개선하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.651-652
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• 2008

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.183-190
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• 2013

PPG 신호는 심장의 박동에 동기된 유사 주기 신호이다. 본 논문에서는 PPG 신호의 유사주기성을 이용한 지수가중 이동평균필터 방법을 제안한다. 이 필터링 방법은 PPG 신호를 주기적으로 분리하여 각 주기 신호의 같은 순번에 있는 샘플들끼리 평균을 취하는 방법이다. 연속된 PPG 신호의 주기중에 동잡음이 혼입되었다면 주기를 기준으로 PPG 신호를 분리한 후, 각 주기의 샘플수를 조정하여 같은 샘플수를 가지게 만든다. 이 주기들을 2차원으로 배열한 후 현재 주기부터 이전 각 주기의 샘플끼리 평균을 취함으로써 훼손없이 동잡음을 제거할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권6호
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• pp.1120-1129
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• 2015

본 논문은 심박에 동기화된 맥파 즉 PPG신호를 측정하고, 신호에 동잡음이 포함 되어있는지를 판단하는 방안을 제안한다. 피 측정자의 움직임에 의한 동잡음은 PPG신호를 심각하게 왜곡한다. 따라서 신호에 동잡음이 포함되었는지 판단하는 신호처리 방법이 요구된다. 본 논문에서는 측정하는 PPG신호에 동잡음이 포함되어있는지를 판단하기 위해 국소푸리에변환 대신 웨이블릿 변환을 이용하여 결정하는 신호처리 방법을 제안한다. 또한, 다양한 웨이블릿 중에서 피실험자의 PPG 신호에 적응된 웨이블릿 선택하였다. 실험에서 사용자가 측정 전체 시간 대비 20%, 30% 시간동안 임의의 움직임을 통해 동잡음을 포함시킨 경우 제안한 신호처리 방법을 이용한 결과 사용자가 동잡음을 포함시킨 모든 구간을 동잡음이 포함된 구간으로 판단하였으며, 고정 웨이블릿 방법보다 더 우수한 성능을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.499-508
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• 2014

본 논문에서는 생체신호인 PPG, GSR 신호의 변화에 따라 구동되는 LED 감성조명 시스템을 구현하였다. 개발된 GSR 및 PPG 센서모듈로부터 인체의 생체신호를 측정하고, 측정된 생체신호를 이용하여 MCU에서 제안된 각성 이완 판별맵에 근거하여 피검자의 각성 또는 이완 상태를 판단한다. 피검자의 상태에 대응하는 LED 조명색상의 변화를 주어, 피검자가 안정 상태의 감정에 도달할 수 있도록 하는 감성조명 시스템을 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.555-558
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• 2015

본 논문에서는 체중계에 올라선 상태에서 발바닥 다섯 부위의 PPG 신호를 측정하고 분석하여 가장 강한 신호가 측정되는 최적의 위치를 찾기 위해 비교 실험하였다. PPG 신호는 스마트폰 카메라 측정하였고, 신호의 정확률을 비교하기 위해 발바닥과 손가락에서 동시에 PPG신호를 측정하였다. 발바닥과 손가락 끝에서 얻은 PPG 신호로부터 RRI를 산출한 후 Bland-Altman을 이용하여 유의성을 비교 분석하였다. 실험은 5명의 젊은 남녀를 대상으로 수행되었으며 실험결과 부위 1과 부위 2에서 높은 유의성을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권3호
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• pp.369-376
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• 2007

With the convergence of ubiquitous networking and medical technologies, ubiquitous healthcare(U-Healthcare) service has come in our life, which enables a patient to receive medical services at anytime and anywhere. In the u-Healthcare environment, intelligent real-time biosignal aquisition/analysis techniques are inevitable. In this study, we propose a motion artifact cancelation method in portable photoplethysmography(PPG) signal aquisition using an accelerometer and an adaptive filter. A preliminary experiment represented that the component of the pedestrian motion artifact can be found under 5Hz in the spectral analysis. Therefore, we collected PPG signals under both simulated conditions with a motor that generates circular motion with uniform velocity (from 1 to 5Hz) and a real walking condition. We then reduced the motion artifact using a recursive least square adaptive filter which takes the accelerometer output as a noise reference. The results showed that the adaptive filter can remove the motion artifact effectively and recover peak points in PPG signals, which represents our method can be useful to detect heart rate in real walking condition.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.19-26
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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:Photoplethysmography)의 두 가지 생체신호를 측정하고, 무선전송(Bluetooth) 장치를 이용하여 측정한 생체신호를 실시간으로 노트북PC로 전송하여 분석하였다. 생체신호의 분석방법은 고속 퓨리에 변환(FFT:Fast Fourier Transform)과 전력 스펙트럼 밀도(PSD: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 분석 알고리즘의 연산을 최소화 하였으며 그래프를 이용한 분석결과의 시각화를 하였다. 본 논문에서는 무자각적인 생체 신호 측정 시스템을 이용하여 다양한 상황에서 생체신호를 측정하고, 개발한 분석 알고리즘으로 분석한 결과의 차이를 연구하여 정확도 및 신뢰도를 기준으로 감성을 평가하기 위한 분석 시스템을 평가하였다.

• 디지털정책학회지
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• 제1권2호
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• pp.61-69
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• 2022

논문은 광용적맥파(photoplethysmography, PPG) 센서에서 획득한 생체 신호, ICT 기술 및 데이터 기반의 혈당수치 예측 모델을 개발하고 검증하는 연구이다. 혈당 예측은 기계학습의 MLP 아키텍처를 이용하였다. 기계학습 모델의 입력층은 심박수, 심박변이도, 나이, 성별, VLF, LF, HF, SDNN, RMSSD, PNN50의 10개의 입력노드와 은닉층은 5개로 구성된다. 예측모델의 결과는 MSE=0.0724, MAE=1.1022 및 RMSE=1.0285이며, 결정계수(R²)는 0.9985이다. 비채혈방식으로 디지털기기에서 수집한 생체신호 데이터와 기계학습을 활용한 혈당 예측 모델을 수립하고 검증하였다. 일상에 적용하기 위해 다양한 디지털 기기의 기계학습 데이터셋 표준화와 정확성을 높이는 연구가 이어진다면 개인의 혈당 관리에 대안적 방법이 될 수 있을 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.1-10
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• 2020

본 논문에서는 시계열 심전도 (Electrocardiogram: ECG) 및 광전용맥파 측정센서 (Photoplethysmography: PPG)을 이용하여 혈압을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 혈압 (Blood pressure: BP)을 추정하기 위해 주기적 입력 신호를 생성하고 차동 및 임계값 방법에 따라 잡음을 제거한 다음 합성곱 신경망 알고리즘을 기반으로 하여 수축기 혈압과 이완기 혈압을 예측한다. 본 논문에서 사용된 데이터는 MIMIC 데이터베이스에서 총 3.1GB의 49명의 환자 데이터를 사용하였다. 실험결과 수축기 혈압의 평균 제곱근 오차는 5.80mmHg, 이완기 혈압의 예측 오차는 2.78mmHg을 나타내었다. 또한, 영국 고혈압 협회가 제안한 혈압계 평가 방법을 적용하였을 때, 최고 성능인 등급 A를 만족함을 확인할 수 있었다.