측정 자세를 고려한 유비쿼터스 기반 심전도의 개인인식에 관한연구 = A Study on the Individual Identification of ECG in Ubiquitous Environment Considering of a Measuring Posture

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서, 측정 자세에 따른 개인인식률 및 오차율의 변화를 확인 해 보았다. 각기 다른 측정 자세에 따른 인식률 및 오차율의 변화를 확인하기 위해 기준이 되는 자세인 앉은 자세에서 측정된 ECG와 같은 자세(앉은 자세), 다른 자세(누운 자세)로 측정된 ECG신호를 각각 비교 분석 하였다.
기존의 연구 중 개인의 심전도 특성을 판단하기 위해 1주기의 심전도 신호를 추출 하였다. 측정된 심전도 신호에서 다음 5가지의 전처리 과정을 거쳐 1주기의 생체신호 만을 추출하였다.

1) 획득한 생체 신호의 잡음 제거를 위한 신호처리
2) PQRST 변곡점 추출
3) 1주기의 비 정규화 심전도 생체 신호 획득
4) 3)에서 획득된 비정규화 1주기 심전도 생체 신호의 정규화
5) 1주기의 정규화 심전도 생체신호 획득

이렇게 전처리 과정을 거쳐 얻어진 심전도 신호를 이용하여, 위의 논문에서 제시한 1:N matching 기법으로 1, 2차 실험을 실시하여 전체적으로 약 90%, 96%(1위/ 5위 이내) 이상의 인증률을 나타냈다[50].
위의 실험에서는 한주기의 심전도 신호만을 사용하여 개인인식 알고리즘에 적용 하였다. 인체 내에서 발생되는 심전도는 인체의 여러 활력징후에 의해 시시각각으로 변하고, 인체의 외부 영향에 의해서도 파형변화가 일어난다[51]. 그러나 이러한 점을 고려하지 않고 단순히 한 주기의 특징 점들의 조합끼리 비교하였고, 신호 수집에 있어서 측정 자세에 대한 고려 없이 심전도 신호를 수집 하여 분석 하였다. 또한 개인인식 알고리즘으로 제시된 또 다른 논문에서는 전처리구간, 파형검출구간 그리고 특징추출 구간으로 구성된 심전도 처리과정을 거쳐 22가지 특징을 추출하여 개인인식을 위해 사용하였다[52]. 위의 연구 역시 심전도 데이터 처리 및 분석 방법에 대한 연구만을 진행 하였고, 심전도 신호 수집 시 측정 자세 변화에 따른 개인인식률 변화에 대한 고찰은 다루어지지 않았다.
기존의 심전도를 이용한 개인인식 알고리즘에 관한 연구들은 심전도 수집시의 피험자의 측정 자세 및 심전도 파형에 영향을 줄 수 있는 외부 요인에 대한 측정값 변화에 대한 고찰 없이 진행이 되었다. u-Health 의료기기의 특성상 전문가가 아닌 일반인이 병원이 아닌 가정 혹은 다른 장소에서 여러 측정 자세로 생체신호를 취득 한다는 점을 고려한다면, 측정 자세에 의한 개인인식률 변화 및 개인 간의 오차율을 고려해야 한다.
그래서 본 연구에서는, 측정 자세 변화에 따른 개인인식률 및 오차율의 변화를 확인 해 보았다. 각기 다른 측정 자세에 따른 인식률 및 오차율의 변화를 확인하기 위해 기준이 되는 자세인 앉은 자세에서 측정된 ECG와 각각 같은 자세(앉은 자세), 다른 자세(누운 자세)로 측정된 ECG신호를 비교 분석 하였다.
그 결과 측정자세가 같을 때 자신의 심전도를 인식할 인식률은 85%, 측정자세가 다를 때 자신의 심전도를 인식할 인식률은 77%가 나왔다. 기준이 되는 심전도의 PQRST-peak의 interval과 비교 된 심전도의 PQRST-peak의 interval의 오차율은 측정자세가 같을 경우 20.45%이고, 측정자세가 다를 경우 47.05%가 나왔다. 측정 자세가 같을 때가 측정 자세가 다를 때보다 기준이 되는 심전도의 PQRST-interval 과의 오차율이 약 26.6% 줄어들었고, 인식률은 약 8% 높아졌다. 위 실험을 통해 u-Health ECG를 이용한 개인인식 알고리즘 개발 시 측정자세가 달라졌을 때 개인인식률 및 오차율이 변화되었다.

향후 과제로는 심전도파형에 영향을 줄 수 있는 요인 중 온습도에 대한 조건을 달리 하여, 온도의 변화 혹은 습도에 변화에 따른 개인인식률 및 오차율의 변화에 대한 연구를 해야 할 것이며, 그 외의 심전도 파형의 변화를 가져오는 외부적 요인들에 대해 조사하고, 외부요인에 의한 측정값 변화를 확인 할 수 있는 실험 및 연구를 해야 할 것이다.