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심전도와 심탄도의 무구속적 동시 측정을 위한 의자 등받이 개발
임용규 한국융합신호처리학회 2018 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.19 No.3
A non-intrusive ECG and BCG measurement system is introduced. The system is built on a auxiliary backrest of a chair. The developed system is aimed to non-intrusive assessment of cardiovascular dynamic indices such as pulse arrival time(PAT) and pre-ejection period (PEP). In the system, capacitive active electrodes and capacitive grounding were used for the non-intrusive indirect-contact ECG measurement, and EMFi pressure sensor was used for the non-intrusive BCG measurement. The capacitive active electrodes and the EMFi sensor were attached on the backrest. Using the system, ECG and BCG were successfully acquired. The measured BCG showed peaks that following ECG R peaks. It was shown that the time interval between Q wave in ECG and first peak in BCG correlates Pre-ejection period measured by impedance-cardiogram. The results showed that the introduced system can be used for the non-intrusive various cardiovascular information including ECG, PAT, PEP. 심전도와 심탄도를 무구속적으로 동시에 측정하는 시스템을 개발하였다 . 제안된 시스템은 의자의 보조 등받이에 설치되어 맥파전달시간(PAT), Pre-ejection period (PEP) 등의 심혈관계 역학 정보를 일상생활에서 무구속적으로 측정하는 것을 목적으로 개발되었다. 본 연구에서는, 의자의 등받이에 부착된 용량성 능동전극과 용량성 접지를 이용한 간접접촉 심전도 (IDC-ECG) 측정 방법에 의해 무구속적으로 심전도를 측정하였으며, 등받이에 부착된 EMFi 압력 센서를 사용하여 무구속적으로 심탄도(ballistocardiogram)를 측정하였다. 제안된 시스템으로 심전도와 심탄도가 무구속적으로 동시에 측정됨을 확인하였으며, 측정된 심탄도는 피검자 사이에서 일정한 패턴을 보이는 것을 알 수 있었다. 또한 심전도의 Q파와 심탄도의 첫 번째 첨두간의 시간차가 pre-ejection period와 높은 상관관계를 보이는 것도 확인할 수 있었다. 이 연구에서 개발된 시스템은 심혈관계의 다양한 지표(심전도, 심박수, PAT, PEP 등)를 무구속적으로 일상생활에서 측정할 수 있음을 보였다.
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반려동물용 BCG 센싱 데이터에서 호흡 및 맥박 신호를 분리하는 방법
곽호영,장진욱,김수균,송우진,윤영민 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.2
Currently, as the number of families living with companion animals increases, the demand for information about the health status of companion animals has increased. As the demand for this increases, there is a need for a method to measure respiration and pulse in companion animals. Considering the characteristics of hairy companion animals, we want to measure respiration and pulse signals using BCG, which is different from adsorption ECG. Since this BCG method is made by mixing respiration and pulse signals into one signal, it is necessary to separate the respiration signal waveform and the pulse signal waveform from one signal waveform. In this paper, a wearable device for BCG measurement was implemented to measure the signal, and a method of separating the signal input from the BCG wearable device into a respiration signal and a pulse signal was proposed. 현재 반려동물과 함께 사는 가정이 매우 늘어나면서 반려동물의 건강 상태에 대해서 알고 싶어하는 요구가 늘었다. 이에 대한 요구의 증가에 따라 반려동물에게서 호흡과 맥박을 측정하는 방법이 필요한데 반려동물의 특성상 털이 있다는 것을 고려하여 흡착식의 심전도와는 다른 방법인심탄도 방식을 이용하여 호흡과 맥박 신호를 측정하고자 한다. 이 심탄도 방식은 호흡과 맥박 신호가 하나의 신호에 섞여 만들어지기 때문에 하나의 신호 파형에서 호흡 신호 파형과 맥박 신호파형을 분리할 필요가 있다. 본 논문에서는 심탄도 측정을 위한 웨어러블 기기를 구현하여 신호를 측정할 수 있게 하고, 이 심탄도 웨어러블 장치로부터 입력된 신호를 호흡 신호와 맥박 신호로 분리하는 방법을 제안하였다.
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조아영(Ayoung Cho),이현우(Hyunwoo Lee),우진철(Jincheol Woo),조영호(Youngho Jo),황민철(Mincheol Whang) 한국HCI학회 2017 한국HCI학회 학술대회 Vol.2017 No.2
인간의 생체 리듬은 정서와 행동에 영향을 미친다. 또한 인간의 인지 프로세스는 환경-몸-뇌의 상호작용을 통해 이루어진다. 본 연구에서는 라이프로깅을 통해 개인의 일상 생활을 추적하여 정서를 대표하는 심장반응과 행동을 대표하는 생활패턴 사이의 인과관계를 파악하고자 한다. 심장반응은 스마트폰의 가속도 센서를 기반으로 심탄도를 통해 측정하였고, 생활패턴은 GPS 를 기반으로 분석되었다. 실험은 피험자 4 명을 대상으로 하루 동안의 라이프로그 데이터를 수집하였으며 경로분석을 실시하였다. 그 결과 개인마다 심장반응과 생활패턴의 인과관계를 도출하였다. 본 연구는 개인의 생체 리듬의 내적 요인과 외적 요인의 관계성을 파악하는데 기초 연구로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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심탄도를 이용한 연속적인 심박수 모니터링 및 당뇨 예측 가능성 연구(파일럿연구)
최상기,이거룡 한국디지털정책학회 2020 디지털융복합연구 Vol.18 No.8
The thesis presents a system that continuously collects the human body's physiological vital information at rest with sensors and ICT information technology and predicts diabetes using the collected information. it shows the artificial neural network machine learning method and essential basic variable values. The study method analyzed the correlation between heart rate measurements of BCG and ECG sensors in 20 DM- and 15 DM+ subjects. Artificial Neural Network (ANN) machine learning program was used to predictability of diabetes. The input variables are time domain information of HRV, heart rate, heart rate variability, respiration rate, stroke volume, minimum blood pressure, highest blood pressure, age, and sex. ANN machine learning prediction accuracy is 99.53%. Thesis needs continuous research such as diabetic prediction model by BMI information, predicting cardiac dysfunction, and sleep disorder analysis model using ANN machine learning. 연구의 목적은 가정에서 안정 시 인체의 생리적 활력 정보를 센서와 ICT 정보 기술을 통해 연속적으로 수집하는 시스템과 수집된 정보를 이용하여 당뇨병증 유무를 예측하는 인공신경망 기계학습 방법과 필수적인 기본 변수 값을 제시하였다. 연구 방법은 정상인(DM-) 20명과 당뇨병(DM+) 15명을 대상으로 BCG와 ECG 센서의 심박수 측정값의 상관 관계를 분석하였으며 상관 계수는 R2=0.959이다. Artificial Neural Network(ANN) 기계학습 프로그램을 이용하여 당뇨병증 예측 가능성을 확인하였고 입력 변수는 심박변이도의 시계열정보와 심박수, 심박변이도, 호흡율, 박동량 정보, 최저혈압, 최고혈압, 년령, 성별이며 ANN 기계학습 예측 정확도는 99.53%이다. 그리고 향후 ANN 기계학습 방법을 활용하여 BMI 정보를 이용한 당뇨예측 모델, 심장 기능 장애 예측 모델, 수면장애 분석 모델 등의 계속적인 연구가 필요하다.
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다중센서를 활용한 LSTM 기반 재실자 행동 분류 모델 개발
박진수,양철승,김경호 국제문화기술진흥원 2023 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.9 No.6
In this paper discuss with research developing an LSTM model for classifying the behavior of occupants within a residence. The multi-sensor consists of an IAQ (Indoor Air Quality) sensor that measures indoor air quality, a UWB radar that tracks occupancy detection and location, and a Piezo sensor to measure occupants' biometric information, and collects occupant behavior data such as going out, staying, cooking, cleaning, exercise, and sleep by constructed an experimental environment similar to the actual residential environment. After the data with removed outliers and missing, the LSTM model is used to calculate accuracy, sensitivity, specificity of the occupant behavior classification model, T1 score.
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