CDMA 휴대폰 전자파 과민반응 연구

홍현기 연세대학교 대학원 2008 국내석사

2006년 현재 국내 휴대폰 가입자 수는 4천만명을 넘어섰다. 보급률은 83.2%로 이러한 결과는 1인 1 이동전화 시대라 해도 과언이 아님을 시사한다. 이로 인해 휴대폰 전자파의 인체 영향에 관한 사회적 관심이 증가하고 있고, 휴대폰 전자파에 두통, 불면증, 단기간의 기억력 소실, 뇌파 변화 등의 정신적, 신경 생리학적증세를 호소하는 휴대폰 전자파 과민증(EHS, Electromagnetic hypersensitivity)환자들도 나타나고 있다. 스웨덴과 캘리포니아의 역학조사 결과에 따르면 전자파 과민반응을 호소하는 인구가 각각 1.5%, 3.2%에 이른다고 하였다. 이러한 전자파 과민반응을 보이는 사람들로 인하여 사회적 비용이 증가할 가능성이 있으며, 또한 이들의 삶의 질을 떨어뜨릴 수 있다. 하지만 이러한 증상들은 현재까지 의학적으로 진단이 불명확하며 또한 개인의 주관적인 판단에 의존하므로 휴대폰 전자파 과민반응의 원인이 막연한 불안감 때문인지 전자파 노출로 인한 신체적 증상인지에 대하여 현재까지 확실한 원인규명이 되지 않고 있다. 따라서 CDMA 휴대폰 노출에 대하여 과학적이고 객관적인 자원자 연구를 통하여 휴대폰 전자파 과민반응의 원인이 전자파인지 아니면 막연한 불안감 때문인지에 대한 논란을 해소할 필요성이 있다. 지금까지의 휴대폰 EHS 연구는 GSM 휴대폰을 사용하여 EHS 그룹만을 대상으로 한 연구들은 있으나 일반인과 EHS 그룹의 실험-대조군연구로 생체신호, 자각증상 및 전자파 인지여부에 대한 복합적인 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 일반인 19명과 EHS임 주장하는 18명을 연구대상으로 자율신경계의 변화를 나타내는 피부저항, 맥박수, 호흡수,HRV와 주관적 자각증상, 전자파 인지를 측정 및 조사 하였다. 실험은 가상 및 실제 전자파 노출 두 부분으로 나누어 하루의 간격을 두고 진행되었으며 실험순서는 무작위로 하였다. 실험은 resting, 전자파 노출 15분 후, 전자파 노출 30분 후, 전자파 노출 종료 10분 후에 생체신호 측정 및 자각증상 조사가 이루어졌고 50분간의 가상 및 실제 노출 실험에서 5분 간격으로 9번의 전자파 인지여부 조사가 이루어졌다.연구결과 전자파 노출여부 및 노출 시간에 따라 맥박수 및 호흡수의 변화가 없었다. HRV의 경우 노출시간에 따라서 유의하게 증가하였으나 노출여부에 따라서는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 자각증상 분석결과 전자파 노출여부에 따라 모든 자각증상에서 차이가 없었다. 전자파 인지 분석결과 EHS 군이 전자파 노출시 인지 정확도(48.6±35.0%)가 일반인 군(3.0±9.8%)보다 유의하게 높게 나왔으나 전자파 비노출 시 인지 정확도는 각각 69.8±29.6%, 95.4±10.4%로 일반인에서 더 높게 나왔다. 본 연구결과 전자파 과민반응 군과 일반인 군 모두 전자파 노출여부에 따라서 생리학적 변화 및 자각증상의 변화를 볼 수 없었고, EHS군이 일반인 그룹보다 전자파 노출 여부를 더 잘 구분한다고 볼 수 없었다. 따라서 전자파 과민반응의 원인이 전자파 노출이 아닌 심리적 요인 것으로 사료된다. Due to the fast increase in cellular phone users, public interest on health effect of electromagnetic fields (EMFs) by cell phones is gradually increasing. Some EHS (electromagnetic hypersensitivity) patientscomplain of psycho-neurophysiological symptoms such as headaches, insomnia, memory loss and EEG abnormalities resulting from RF radiation by CDMA cellular phones. However, EHS is difficult to diagnose and depends on the individual's subjective judgment. And we don't know clearly if the cause of EHS is uneasiness or real exposure. There have been various EHS volunteer studies on heart rate, blood pressure and subjective symptoms using GSM phones. But there are few studies aboutexperimental case-control study investigating physiological parameters, subjective symptoms and perception of EMFs. In this study, two volunteer groups of 17 self-declared EHS and 19 controls were exposed to both sham and real RF exposure by CDMA cellular phones for half anhour each. We investigated not only the physiological parameters such as heart rates, respiration rates and HRVs (hear rate variability), but also the perception of EMFs and subjective symptoms. As the results, TheEMFs exposure did not have any effects on the subjective symptoms or physiological parameters for both groups. For the EMF perception, there was no evidence that EHS group perceived the EMFs correctly than the control group.

정 전류원을 이용한 전기 치수(齒髓)검사기의 개발

김재성 연세대학교 대학원 2004 국내석사

전기를 이용한 치아의 자극은 치수의 생활력 평가의 한 방법이다. 전기 치수 검사기는 치수의 상태를 평가하는데 오랫동안 사용되어 왔다. 전기 치수 검사의 기본원리는 치아 내에 위치한 치수에 전류 자극을 가하여 유발되는 통증의 유무로 치수의 생활력을 평가한다. 그러나 치아를 둘러싸고 있는 에나멜질의 임피던스가 크고 개인에 따라 차이가 크기 때문에 치아의 상태에 영향을 받지 않고 자극을 제어하는 것은 불가능하다. 뿐만 아니라 대부분의 치수검사기가 전압 자극 방법을 사용하고 있어 개인의 치아 상태에 따라 자극 역치 값이 크게 변화한다. 그러므로 치아 조직, 치아 에나멜질의 두께 차, 치아의 생리학적 구조 등에 의한 치아 상태와 접촉 임피던스의 변화에 의해 발생하는 영향을 최소화하기 위해 정 전류 치수 검사기가 필요하다. 그리고 여러 가지 치아 상태에서의 생활력 평가를 위하여 치아 임피던스에 관계없이 넓은 전류 범위를 갖는 치수 검사기가 필요하다. 본 연구에서는 전류 안정 회로를 사용하여 최대 150 ㎂의 정 전류와 검사 시 전류 자극에 의하여 유발되는 통증을 완화시키기 위하여 같은 크기의 자극 전류를 보다 적은 에너지로 전달하기 위한 버스트 파형을 발생시킬 수 있는 정 전류원 치수 검사기를 개발하고 그 성능을 확인하였다. Electric stimulation of teeth is used for assessing pulp vitality. Electric pulp tester has been used to measure pulp conditions for many years. The principle is based upon the assumption that a subject feels the pain produced by electrical current stimulation of intradental nerve. Because of very high and wide range of impedance of the enamel, it is very difficult to determine stimulation levels regardless of teeth status. Most pulp testers use voltage stimulation method and their stimulating threshold levels significantly depend on each individual. Therefore, a constant current stimulator is necessary to minimize the effect of wide variation due to different enamel thickness. And it is also necessary to test teeth vitality with a wide current range regardless of tooth impedance. In this study, we constructed a burst-wave type pulp tester to reduce the pain using a current stabilizing circuit with the maximum current of 150 uA.

생체신호를 이용한 감정상태 검출 알고리즘에 대한 연구

이충기 연세대학교 대학원 2006 국내석사

본 논문의 목적은 생체신호를 이용해 인간의 감정상태를 추정하는 것이다. 인간의 감정상태 추정을 위해 최적의 감정데이터 추출, 생체 파라미터 조합, 정확도와 계산 복잡도의 trade off등이 본 연구에서 다루고 있는 부분이다. 감정은 연속적이고 순간적으로 변화하기도하며 지속적인 감정상태를 나타내기도 한다. 연구의 목적은 순간적인 감정의 변화를 검출하는 것이고 인간의 감정을 다음과 같이 정의했다. 순간적인 감정상태를 측정하고 추정하기 위해 우선적으로 인간의 감정을 이원적인 두 가지 형태(쾌/불쾌)로 나누었다. 남성 19 여성 6명을 대상으로 감정유발실험을 진행 했으며 감정유발에 대한 자기설문평가(SAM)을 실시했다. Lang에 의해 고안된 SAM평가는 실험자에게 얻어진 데이터가 정말 감정이 유발된 데이터인지 아닌지에 대한 판단기준으로 작용했으며, 자극에 대한 반응정도에 대한 기준으로 작용되어 감성자극 실험에 유용한 설문지로 사용되었다. 인간의 감정상태를 정량적인 데이터로 나타내기 위해 3가지 생체신호 데이터를 측정 (ECG, GSR, SKT) 했다. 위 3가지 데이터는 비교적 측정하는 조건이 까다롭지 않았기 때문에 실험자가 측정 시 불편함을 거의 느끼지 못했다. 감정 유발되어 측정된 생체신호는 신호처리 과정과 패턴인식 과정을 거치게 된다. 우리는 순간적인 감정상태변화를 정확하게 검출하는데 목적이 있기 때문에 전처리 과정으로 생체신호 특징을 추출했고 여러 가지 다양한 패턴인식 알고리즘을 평가함으로써 감정추정에 높은 성능을 나타내는 알고리즘을 구성할 수 있었다.본 연구에서는 생체신호만을 이용해서 인간의 감정상태를 높은 정확도로 추정할 수 있었으며 사용된 각 파라미터는 손쉽게 측정 가능했고, 그 결과로서 간단한 생체신호의 측정만으로 인간의 감정상태를 정확히 추정함으로써 반응 형 유비쿼터스 서비스를 제공하는 핵심 기술로 활용 가능함을 말해주고 있다. The goal of this thesis is to develop the emotional state detection algorithm which responses according to user’s emotions. For this, we tried to distinguish emotions of human using biosignal parameters of ANS(Autonomous Nervous System). Why we especially focused on ANS is that ANS can not be adjusted by one's will and can reflect the changes in emotions. So we selected GSR, HRV and SKT as representative parameters which show the changes in ANS among many parameters of ANS. 25 subjects were participated for the Emotion-Experiment. We chose some video materials which can induce negative emotion or positive emotion from the supine subject and measured GSR, HRV and SKT while they are watching that materials. The data from those three parameters GSR, HRV and SKT were segmented and we analyzed and extracted the features of each segment. The results showed that there is a big difference between the positive and negative emotions. This paper shows that we can exactly distinguish two emotions using a few biological parameters.

트레드밀 운동 후 원적외선 온열이 심혈관계에 미치는 영향 평가 시스템 구현

민세동 연세대학교 대학원 2003 국내석사

원적외선은 파장이 3㎛이상인 전자기파로, 이 중 파장이 약 8∼14㎛인 원적외선은 인체에 방사 시키면 인체에 쉽게 공명 흡수되어 온열효과를 갖는다. 이러한 원적외선은 인체의 3 Cm∼5 Cm 깊이로 흡수되어 혈액순환을 촉진하고 통증을 완화하며, 신진대사를 활성화시키고 자율신경계의 기능을 조절하는 등 인체의 건강에 유익한 다양한 활동을 수행하고 있다. 따라서 본 논문에서는 트레드밀(Treadmill)과 같은 운동기구를 이용한 운동부하를 인체에 인가하였을때 원적외선 온열이 인체의 심혈관계에 미치는 영향에 대하여 고찰하기 위하여 인체에 트레드밀(Treadmill)를 이용하여 운동부하를 인가한 후, 원적외선 온열에 의한 인체 심혈관계 기능의 변화추이와 회복과정을 고찰하기위한 평가 시스템을 구현하였다. 피실험자는 20∼30대의 건강한 성인남성 8명으로 구성하였다. 먼저 트레드밀(Treadmill)를 이용하여 10분 동안 6Km의 속도로 운동부하를 주며 심전도, 혈압, 심박동수 등을 측정하였다. 그 후 피검자의 심혈관계에 가해지는 운동부하의 회복은 자연회복 과정과 원적외선 온열에 의한 회복과정으로 분리하여 고찰하였다. 원적외선 온열에 의한 회복과정은 인체에 친숙하고 사용이 편리한 원적외선 온열매트를 사용하였으며 30, 48, 65℃의 세가지의 온도변위를 이용하였으며 그 얻어진 결과는 다음과 같았다. 1. 심박동수의 경우 원적외선 온열에 의한 회복과정은 자연 회복과정에 비해 심박동수의 회복률 향상과 회복시간의 단축에 뚜렷한 차이를 나타내었다. 자연 회복과정에서의 심박동수의 회복률은 5분 후 74.23%인데 반해, 원적외선 온열 30℃에서는 94.38%, 48℃에서는 85.33%, 65℃에서는 80.77%의 회복률을 보였고, 회복시간도 대부분의 원적외선 온열에서는 30분경과 후 안정상태의 심박동수를 회복하였으나 자연 회복과정에서는 안정상태의 심박동수를 회복하지 못하여 회복시간이 지연되었다. 2. 수축기 혈압의 경우 자연회복과정에서 5분 후 138.31%의 회복률을 보인 반면 원적외선 온열 30℃에서는 126.70%, 48℃에서는 111.45%, 65℃에서는 111.39%로 회복율 100%에 자연회복시보다 빠르게 접근하고 있는 경향을 볼 수 있었다. 3. 확장기 혈압의 경우 자연회복과정에서 5분 후 165.97%, 원적외선 온열 30℃에서 178.45%, 48℃에서 405.65%, 65℃에서 234.18%의 회복률을 보였다. 확장기 혈압에서는 30분의 회복시간 대부분의 단계에서 자연 상태에서의 회복률과 원적외선 온열에 의한 회복률 모두 유의하지 않은 회복률은 얻었다. The purpose of this study is to implement far-infrared warming effect evaluation system, and understand far-infrared warming on recovery rate of cardiovascular system after treadmill exercise. In order to expose human body to far-infrared rays, carbon fiber wire mattress as a far-infrared radiator is applied. The subjects are eight normal men, age ranged 23∼32. We measure, record and analyze ECG, heart rate and blood pressure before and after treadmill exercise. After treadmill exercise we meqsure those bio signals by changing the heating temperature and exposing far-infrared for 30 minutes by 0℃, 30℃, 48℃ and 65℃. The experiment shows that the far-infrared warming can improve recovery rate of heart rate and systolic blood pressure effectively. We obtain 74.23% recovery rate of heart rate after five minutes without far-infrared warming but we had 94.38%, 85.33% and 80.77% recovery rate of heart rate after five minutes in 30℃, 48℃ and 65℃ far-infrared warming. Also, it shows 138.31% recovery rate of systolic blood pressure after five minutes without far-infrared warming and 126.70%, 111.45% and 111.39% recovery rate of systolic blood pressure show in far-infrared warming. In conclusion, we can understand that far-infrared warming gives influence to human body, especially in cardiovascular system. We need to study more about relationship between blood pressure and recovery rate. In the future, we will make advanced evaluation system of far-infrared warming through long term experiment with more subjects.

무선전송기반의 휴대용 의료기기 설계 및 평가에 관한 연구

조은정 연세대학교 대학원 2010 국내석사

본 논문은 U-healthcare system 환경에서 사용되는 휴대용 의료기기의 설계에 대한 요구사항과 이를 적용한 휴대용 의료기기의 안전성 유효성 평가에 관한 연구이다. U-healthcare system에서의 의료행위는 휴대용 의료기기로 일반인이 집안에서 생체신호를 측정하고 이 데이터를 IT 정보기술을 이용하여 병원의 Database나 의료진에게 전달하여 사용자의 상태에 대한 진단을 받는 것으로 이루어진다. 이런 원격의료서비스의 구축은 고령자의 질병을 조기진단하고 만성질환자의 질환을 지속적인 관리함으로써 고령자나 만성질환자 뿐만 아니라 의료 취약지역의 의료보급에 있어 효율성이 높아진다. U-healthcare system 환경에서 의료진이 사용자를 정확히 진단하기 위해서는 사용자가 의료기기를 통해 생체 신호를 정확하게 측정해야 한다 또한 사용자와 사용 환경을 고려하여 일반 의료기기보다 강화된 안전성을 가져야 한다. 휴대용 의료기기의 기술적인 관점에서 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 의료기기 자체의 안전성을 확보하기 위한 요구사항에 대한 연구와 데이터의 임상적인 평가에 대한 연구는 많지 않기 때문에 본 연구에서 휴대용 의료기기의 개발동향을 조사하여 휴대용 의료기기의 설계 시 필요한 요구사항을 도출하고 시험평가를 통해 안전성 유효성을 검증하였다. 먼저 휴대용 의료기기의 설계는 센서부와 통신부로 구성하고, 센서부는 입력부, 증폭 및 필터부로 구축하고, 입력부는 일상생활이 지장이 없고 장기 착용할 수 있도록무선으로 설계해야 한다. 통신부는 신호처리부와 통신, 출력부로 구축하고 특히 통신부에서 Bluetooth, Zigbee, Wireless Lan등 상용화된 정보통신기술을 이용하여 무선설계에 따른 신호를 전달하도록 한다. 하드웨어 부분을 포함하여 사용자가 의도된 사용목적으로 사용할 때, 불편함 없이 기기에 대하여 긍정적인 태도를 갖도록 사용성에 대한 인자를 고려하여, 사용시의 만족감, 사용환경에 따른 내구성, 데이터 및 정보 통신에 따른 보안적인 측면을 갖추도록 해야한다. 이렇게 설계된 휴대용 의료기기의 안전성 평가는 사용자의 전기쇼크에 대한 안전 확보를 위해 전기· 기계적 안전성 시험, 기기의 전자파에 대한 안전성을 확인하기 위하여 전자파 적합성 시험, 의료기기의 사용목적에 부합하는 성능을 갖는지 확인하기 위하여 성능시험, 이외에 사용환경을 시뮬레이션 하여 이에 적합한 내구성을 갖는지 확인 하기 위해 환경시험, 인체에 부착하여 사용 하여도 전자파로 인하여 해를 입지 않는가를 확인하기 위해 전자파 인체 흡수율 시험, 사용되는 정보통신기술에 따른 사용 거리 제안을 위해 전자파 방사 시험으로 기술적 안전성을 확인해야 한다. 또한 유효성 평가는 동물에게 적용할 수 없기 때문에 임상시험을 통하여 확인해야 한다. 본 연구에서 U-healthcare system 환경에서 사용할 수 있게 설계된 무선 전송기반의 휴대용 심전계를 휴대용 의료기기를 대표하여 시험 하였고, 기술적인 안전성 확인을 위한 항목이 적합함을 확인하였다. 또한 임상시험 데이터를 관찰한 결과 기존의 병원용 기기에 비하여 휴대용 의료기기가 비열등하고 오류가 있으나 임상적으로 유효하기 때문에, 1차적인 지속적 관찰용으로 사용하면 건강관리에 도움을 줄 수 있으며 이는 만성질환의 관리나 응급상황 시에 신속대처 등 유용하게 사용할 수 있을 것으로 판단되었다. 또한 추후 오류를 개선하고 정확도를 높이기 위해서는 휴대용 의료기기에 적합하도록 고차원적인 전극을 개발하여 노이즈나 오류가 줄어들도록 해야 하며, 기존 의료 기기에 익숙한 의료인의 데이터 정확한 진단을 위하여 프로그램상의 화면 비율을 맞추고 데이터의 호환되도록 해야 하는 등 설계 시 보완 점을 확인하였다.

Generative adversarial network을 이용한 Alzheimer's disease의 분류

김한웅 연세대학교 대학원 2018 국내석사

Alzheimer’s Disease (AD) is a degenerative brain disorder which becomes more difficult to treat as it progresses. Therefore, accurate early diagnosis of AD is important. F-18 Fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography (FDG-PET/CT) is a useful tool for early diagnosis of AD. Recently, deep networks have been widely applied in the field of image recognition. However, it is challenging to collect sufficient FDG-PET/CT data to train deep networks, which require huge quantities of data. Moreover, slight differences in PET acquisition environment can negatively influence the performance of these systems. In this paper, we normalized differences in PET acquisition environment using a combined processing method. We then trained a Generative Adversarial Network(GAN) to classify AD and normal cognition using normalized data. The proposed model was trained and tested on 415 data obtained from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. The model was also tested on our own dataset acquired in different environment from ADNI database. After the training process, GAN based model showed an accuracy of 89.91% using the ADNI dataset and 87.14% accuracy using our own dataset. 알츠하이머(Alzheimer's Disease)는 그 증상이 심화됨에 따라 완치가 어려운 퇴행성 뇌 질환의 하나이다. 그러므로 알츠하이머 환자의 향후 처방에는 정확한 조기 진단이 중요한 역할을 한다. 알츠하이머의 조기진단을 위한 방법으로는 컴퓨터 단층촬영을 결합한 F-18 Fluorodeoxyglucose 양전자 단층촬영 검사법이 있다. 최근 영상인식 분야에서는 심층신경망 기반의 방법들이 기존의 머신러닝 기반의 방법들을 대체하며 다양한 문제 해결에 적용되고 있다. 그러나 심층 신경망을 학습하기 위한 충분한 양의 양전자 단층촬영 데이터를 수집하는 것은 쉽지 않으며, 동시에 양전자 단층촬영 데이터 수집환경의 차이는 학습된 심층신경망의 분류 성능에 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 결합된 전처리 방법을 이용하여 양전자 단층촬영 데이터에 포함된 차이를 정규화 하고, 적은 수의 데이터로 알츠하이머와 정상인을 분류할 수 있는 모델을 학습하기 위하여 적대적 생성신경망 구조를 적용하였다. 적대적 생성신경망 기반의 분류 모델은 Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)에서 수집한 415명의 데이터로 학습 및 평가 되었으며, 추가적으로 이와 다른 촬영 환경에서 수집한 70명의 데이터로 다시 평가되었다. 학습된 적대적 생성 신경망 기반의 분류 모델은 ADNI 데이터에 대하여 합성곱 신경망 기반의 분류 모델보다 높은 89.91%의 분류 정확도를 보였으며, 다른 촬영 환경에서 수집한 데이터에 대하여도 합성곱 신경망 기반의 분류 모델보다 높은 87.14%의 분류 정확도를 보였다.

타원형 정보와 웨이블렛 패킷 분석을 이용한 얼굴 검출 및 인식

정명호 연세대학교 대학원 2003 국내석사

최근 들어 얼굴 검출 및 인식 기술은 개인의 정보 보호 및 신원 확인에 의해 발전하고 있다. 얼굴 검출의 방법은 신체적인 접촉이 적고, 사람 얼굴의 특이성 때문에 다양한 방법으로 오류율이 적고 검출 및 인식이 정확하도록 최근 10여년간 발전하고 있다. 얼굴 검출 및 인식 분야는 영상신호처리, 영상 분할, 신경회로망 또는 통계적 패턴인식 기술등을 종합하는 기술로서 선진 외국의 경우, 기업은 물론 정부 심지어 국제 협력기구의 주도와 지원하에 1970년대부터 학제적 공동연구가 본격 전개 되기 시작하였으며 현대 유럽의 경우 여러 국가에서 공동으로 연구 단체를 구성하여 얼굴영상처리에 대한 대규모 프로젝트가 진행중이며 그간 개발되어 기술이 일부 실용화에 근접한 단계에 있다. 이런 상황에서 본 논문에서는 퓨리에 변환과 다른 시간적, 주파수 해석이 가능한 웨이블렛 변화를 통해 얼굴 검출과 인식하는 알고리즘을 제시한다. 웨이블렛은 1983년 Moret에 의해 소개된 이후 퓨리에 변환과 달리 시간 영역과 주파수 영역을 동시에 해석할수 있다는 장점을 가지고 신호를 분석하고 해석하는데 효과적인 수학적 도구로 알려져, 순수 수학분야로부터 지표면 분석 영상처리 및 음성처리 같은 신호처리등 폭넓게 연구되고 있다. Wavelet 변화는 퓨리에 변환에 기반을 둔 기존의 신호처리 알고리즘에 비해 속도가 빠르고 시간과 주파수 영역에서 신호의 국소화를 효율적으로 구현하기 때문에, 최근 신호 및 영상처리 분야영상개선 및 에지검출 기법, 영상재생, 영상압축등에서 많이 응용되고 있고 얼굴 검출 및 인식분야에서도 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 얼굴 검출 알고리즘과 얼굴 인식 알고리즘으로 크게 두가지로 나누어서 제시한다. 입력 영상은 그레이 영상으로 웨이블렛 변환된 영상을 가지고 형판을 생성한후 얼굴 영역을 설정하고 그 후 수평, 수직 방향으로 투영시켜 눈의 위치 정보를 얻게 된다. 이 정보를 바탕으로 타원 정보를 이용하여 최종 얼굴영역을 검출한다. 그리고 얼굴 인식 알고리즘은 웨이블렛 패킷 2단계를 통해 생성된 16개의 부영상을 가지고 얼굴의 정보가 비교적 많은 저주파 영상에서는 수평, 수직 방향으로 투영시킨후 눈, 코 그리고 입의 기준선을 가지고 얼굴을 세가지로 분리하여 각 평균값과 분산값을 가진 특징 벡터를 추출하고 나머지 방향 성분을 가진 영상에서는 전체 영상에서 평균값과 분산값을 가진 총 18개의 특징 벡터를 추출한다. 그리고 유클리디언 거리를 이용해 특징벡터를 분류하도록 한다. 실험은 Pentium III 112MB 컴퓨터를 사용하여, 얼굴 인식 알고리즘만을 실험하였다. 배경이 없는 데이터를 이용하였는데, 200명의 각 개인당 3가지씩 총 600개의 영상 MIT FACES 데이터와 155명의 각 개인당 2가지씩 총 310장의 영상 FERET 데이타를 사용하여 P.J. Phillips가 FERET 실험과정으로 제안한 방법으로 수행 하였다. 성능은 얼굴 인식 방법에 기본적으로 사용하고 있는 PCA방법으로 수행한 결과와 비교하였으며, 제안한 알고리즘은 얼굴의 크기가 정규화되어 있지 않는 과정에서도 비교적 인식율이 높았으며, 고유 얼굴의 계산과 저장과정이 없다는 장점을 가지고 있었다. This paper deals with face detection and recognition using ellipsodal information and wavelet packet analysis. We proposed two methods. First, Face detection method uses general ellisodal information of human face contour and we find eye position on wavelet transformed face images. A novel method for recognition of views of human faces under roughly constant illuminantion is presented. Second, The proposed Face recognition scheme is based on the analysis of a wavelet packet decomposition of the face images. Each face image is first located and then, described by a subset of band filtered images containing wavelet coefficients. From these wavelet coefficients, which characterize the face texture, the Euclidian distance can be used in order to classify the face feature vectors into person classes. Experimental results are presented using images from the FERET and the MIT FACES databases. The efficiency of the proposed approach is analyzed according to the FERET evaluation procedure and by comparing our results with those obtained using the well-known Eigenfaces method. The proposed system achieved an rate of 97%(MIT data), 95.8%(FERET databace)

비접촉 생체신호 처리를 위한 하이브리드 영상 시스템의 개발

최지원 연세대학교 대학원 2023 국내석사

This study proposes a non-contact imaging system capable of measuring bio-signals. The purpose of the study is to automatically measure respiration rate and heart rate based on the designed thermal and infra-red LED camera system. The algorithm of the entire system consists of data acquisition, face detection, signal reconstruction, and signal-based feature detection, and all processing and calculations are performed on the embedded board. First, data acquisition is performed on Raspberry pi, and images are acquired simultaneously using a thermal camera module and IR LED camera module. Afterward, feature extraction is performed in Jetson nano. Face detection automatically detects 68 Landmarks using Dlib, a C++ based universal cross platform library. In the signal restoration, a breathing signal is extracted from an integral image of the nose area, which is a breathing area, and a heartbeat signal is extracted from the forehead and levator labii superioris muscle. Signal-based feature detection uses a Fourier Synchro-squeezed transform and a deep learning model of a simple long short-term memory to obtain the respiration rate, and the signal reconstruction vector and fast Fourier transform to obtain the heart rate. The entire system was verified using data from 8 men and 8 women. Their ages are between 25-33 years. The classification accuracy of the final model was 98.68% for respiratory rate and 98.77% for heart rate. The T-test result between the value measured by the gold standard device and the value predicted by the development system is not significant. And classification prediction is performed quickly with excellent performance even in situations accompanied by movements of the head or jaw. Therefore, the technology can be used for personal health management at home, and can be used for monitoring equipment for the elderly living alone, monitoring devices for patients in nursing hospitals, and for checking the health status of drivers inside vehicles. 본 연구에서는 생체신호를 측정할 수 있는 비접촉 영상 시스템을 제안한다. 연구 목적은 설계한 열화상 카메라 및 LED 근적외선 카메라 시스템을 토대로 호흡수와 심박수를 자동 계측하는 것이다. 전체 시스템의 알고리즘은 데이터 취득, 얼굴 검출, 신호 복원, 신호 기반 특징 검출로 구성되며, 모든 처리와 연산은 임베디드 보드에서 수행된다. 먼저 데이터 취득은 Raspberry pi에서 진행되며, 열화상 카메라 모듈과 LED 카메라 모듈을 사용하여 동시에 이미지를 취득한다. 이후 특징 추출은 Jetson nano에서 수행한다. 얼굴 검출은 C++ 기반의 범용 크로스 플랫폼 라이브러리인 Dlib을 사용하여 68개의 Landmark를 자동 검출한다. 신호 복원은, 호흡 부위인 코 영역의 적분 이미지로부터 호흡 신호를 추출하고, 이마와 상순 거근 부위로부터 심박 신호를 추출한다. 신호 기반의 특징 검출은 푸리에 동기화 변환과 간단한 순환 신경망의 딥러닝 모델을 사용하여 호흡수를 구하고, 신호 복원 벡터와 고속 푸리에 변환을 사용하여 심박수를 구한다. 전체 시스템은 25-33세의 남성 8명과 여성 8명의 데이터를 사용하여 검증하였으며, 최종 모델의 분류 정확도는 호흡수가 98.68%이고, 심박수가 98.77%다. Gold standard device로 측정한 값과 개발 시스템으로 예측한 값 사이의 T-Test 결과는 유의하지 않으며, 고개와 턱이 돌아가는 움직임을 동반한 상황에서도 우수한 성능으로 빠르게 분류 예측을 수행한다. 따라서 해당 기술은 가정에서 개인의 건강 관리에 활용될 수 있으며, 독거노인 모니터링 장비, 요양병원 환자감시장치, 차량 내부 운전자 건강 상태 확인용으로 활용 가능하다.

이기종 네트워크 환경에서 의료 데이터 전송을 위한 프로토콜 설계 및 평가

임동규 연세대학교 대학원 2009 국내석사

Wearable computing 기술을 이용한 다중 생체계측 Device에 관한 연구

우영재 연세대학교 대학원 2008 국내석사