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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김성우 (동의대학교) 신승철 (솔미테크)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
1,469 - 1,476 (8page)

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최근 심전도 (ECG) 및 광전용맥파 (PPG) 신호를 사용하여 혈압을 추정하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 실시간으로 혈압을 추정하고 모니터링 할 수 있는 모바일 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 신경망 알고리즘은 ECG 및 PPG 신호의 다양한 특징을 세밀하게 추출하도록 11개의 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. 모의실험 결과는 학습한 신경망의 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 및 PPG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 선형 회귀 모델보다 평균 제곱 오차가 적어져 더 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 모바일 시스템은 몸에 부착된 ECG 및 PPG 센서 장치로부터 블루투스 통신으로 전송된 측정 신호를 입력받고 실시간으로 학습된 모델로 수축기 및 이완기 혈압 수치를 추정하고 그래프로 표시하게 된다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 혈압 및 생체신호 측정
Ⅲ. 혈압추정 기법
Ⅳ. 실시간 혈압측정 시스템
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

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