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논문 기본 정보

저자정보
(경남대학교) (울산대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제35권 제6호
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    초록·키워드

    기존 비접촉 호흡 추정은 얼굴 rPPG 신호에서 호흡 대역(0.08~0.50 ㎐) 성분을 분리해 호흡률을 계산한다. 그러나 이 저주파 대역은 조명·자세 변화와 중첩되어 근본적인 잡음 한계를 가진다. 본 연구는 이러한 한계를 관측 대상(얼굴 피부 광학 신호)과 호흡의 생리적 기원(흉곽 운동) 사이의 불일치로 해석하고, 얼굴 대신 흉부 상체 움직임을 직접 관측하는 방식을 제안한다. 흉부 관심영역(ROI)에서 얻은 1차원 움직임 신호를 호흡·비호흡 움직임과 잡음이 섞인 준주기적 시변 신호로 모델링하고, 공진자 상태공간 모델과 두 가지 추적 헤드를 결합해 호흡 주파수와 위상의 시변 궤적을 추정한다. COHFACE 데이터셋에서 5종 움직임 신호와 2종 트래커 조합(총 15개)을 평가한 결과, KF-std는 Baseline 대비 시간 영역 MAE가 DoF에서 4.39, Optical Flow에서 2.28, 1D Profile 계열에서 평균 1.47만큼 감소하여 성능 개선을 보였다. 또한 흉부 상체 움직임 관측과 상태공간 표현을 결합함으로써, 관측 대상과 생리적 기원을 일치시키는 해석 가능한 호흡 신호 표현을 제공한다.

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      UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096090081