본 논문에서 제안하는 스마트 원격 모니터링 시스템의 전체 구성은 그림 1.1과 같으며 환자 및 거동이 불편한 노인이나 유아들을 모니터링 할 수 있는 시스템을 구성하였으며, 대상자가 신체에 센서를 착용하지 않아도 키넥트를 이용하여 촬영한 영상을 바탕으로 비접촉으로 심박수와 호흡수를 측정하고 사람의 모션을 인식할 수 있는 시스템을 구현하였으며, 다양한 ...
본 논문에서 제안하는 스마트 원격 모니터링 시스템의 전체 구성은 그림 1.1과 같으며 환자 및 거동이 불편한 노인이나 유아들을 모니터링 할 수 있는 시스템을 구성하였으며, 대상자가 신체에 센서를 착용하지 않아도 키넥트를 이용하여 촬영한 영상을 바탕으로 비접촉으로 심박수와 호흡수를 측정하고 사람의 모션을 인식할 수 있는 시스템을 구현하였으며, 다양한 알고리즘을 사용하여 영상처리 하였으며 이를 바탕으로 모니터링 시스템을 개발하고자 한다. 우선 키넥트로 실시간 촬영 중인 영상에서 얼굴을 검출하여 필요한 영역을 추출한다. 다음에는 독립 성분 분석법을 이용하여 색상이 혼합되어있는 원 신호에서 잡음과 심박수 신호를 분리한다. 분리한 신호를 고속푸리에 변환(Fast fourier transform)을 통해 심박수를 추정한다. 키넥트 센서를 이용하여 측정하기 때문에 대상자가 정지 상태일 때 정확도가 높다. 호흡수 측정은 Depth 센서를 이용하여 대상자의 얼굴 밑 부분인 배 부분의 Depth를 실시간 측정하여 데이터를 측정 하였다. 대상자의 모션인식은 키넥트를 이용하여 추출한 skeleton Joint를 이용하여. 각 관절의 각도를 이용하여 움직임을 관측하였다. 본 논문의 구성은 영상처리 알고리즘을 이용한 심박수 측정과, Depth 센서를 이용한 호흡수, 그리고 종합적인 움직임 데이터를 획득하는 것으로 구성 되어있다. 2장에서는 키넥트의 구성과 측정방식, 독립성분분석법, 고속푸리에 변환 등 논문에서 제시하는 기법에 관해 설명하였다. 3장에서는 키넥트 센서를 이용하여 획득한 영상을 이용하여 호흡수, 심박수, 움직임 데이터를 추출하여 논문에서 제시하는 기법을 이용하여 처리하는 과정에 대해 제시하고 있다. 4장에서는 최종적으로 제안하는 알고리즘을 이용하여, 어플리케이션을 제작하였으며, 제작한 어플리케이션을 통해 다른 심박수 측정방법과 비교분석하여 실험 검증을 수행하였다. 5장에서는 본 연구를 통해 얻어진 결과를 요약, 정리하였으며, 향후 보완 가능한 요소나 얻어진 결과를 이용해 새롭게 적용 가능한 방안 등을 언급하였다.
본 논문에서 제안하는 스마트 원격 모니터링 시스템의 전체 구성은 그림 1.1과 같으며 환자 및 거동이 불편한 노인이나 유아들을 모니터링 할 수 있는 시스템을 구성하였으며, 대상자가 신체에 센서를 착용하지 않아도 키넥트를 이용하여 촬영한 영상을 바탕으로 비접촉으로 심박수와 호흡수를 측정하고 사람의 모션을 인식할 수 있는 시스템을 구현하였으며, 다양한 알고리즘을 사용하여 영상처리 하였으며 이를 바탕으로 모니터링 시스템을 개발하고자 한다. 우선 키넥트로 실시간 촬영 중인 영상에서 얼굴을 검출하여 필요한 영역을 추출한다. 다음에는 독립 성분 분석법을 이용하여 색상이 혼합되어있는 원 신호에서 잡음과 심박수 신호를 분리한다. 분리한 신호를 고속푸리에 변환(Fast fourier transform)을 통해 심박수를 추정한다. 키넥트 센서를 이용하여 측정하기 때문에 대상자가 정지 상태일 때 정확도가 높다. 호흡수 측정은 Depth 센서를 이용하여 대상자의 얼굴 밑 부분인 배 부분의 Depth를 실시간 측정하여 데이터를 측정 하였다. 대상자의 모션인식은 키넥트를 이용하여 추출한 skeleton Joint를 이용하여. 각 관절의 각도를 이용하여 움직임을 관측하였다. 본 논문의 구성은 영상처리 알고리즘을 이용한 심박수 측정과, Depth 센서를 이용한 호흡수, 그리고 종합적인 움직임 데이터를 획득하는 것으로 구성 되어있다. 2장에서는 키넥트의 구성과 측정방식, 독립성분분석법, 고속푸리에 변환 등 논문에서 제시하는 기법에 관해 설명하였다. 3장에서는 키넥트 센서를 이용하여 획득한 영상을 이용하여 호흡수, 심박수, 움직임 데이터를 추출하여 논문에서 제시하는 기법을 이용하여 처리하는 과정에 대해 제시하고 있다. 4장에서는 최종적으로 제안하는 알고리즘을 이용하여, 어플리케이션을 제작하였으며, 제작한 어플리케이션을 통해 다른 심박수 측정방법과 비교분석하여 실험 검증을 수행하였다. 5장에서는 본 연구를 통해 얻어진 결과를 요약, 정리하였으며, 향후 보완 가능한 요소나 얻어진 결과를 이용해 새롭게 적용 가능한 방안 등을 언급하였다.
As the development of medical technology and income increase, the quality of life is increasing, and as the aging progresses, the number of patients receiving inpatient treatment continues to increase. However, the number of inpatient hospitals is very low compared with the increasing number of inpa...
As the development of medical technology and income increase, the quality of life is increasing, and as the aging progresses, the number of patients receiving inpatient treatment continues to increase. However, the number of inpatient hospitals is very low compared with the increasing number of inpatients, which is a problem in management. With the development of IT technology, the interest of U-healthcare service in the Internet of Things (IOT) around the world is increasing day by day. Currently, the monitoring system attaches sensors to the body to measure the subject's bio-signals. However, the smart remote monitoring system proposed in this paper allows the subject to detect heart rate, respiration rate, and movement using Kinect without attaching sensors to the body. The values of each joint are acquired through motion recognition using the Kinect sensor's RGB camera and depth sensor. You can measure the motion by extracting the value of each joint, and measure the heart rate and respiration rate through the image acquired using RGB camera and Depth sensor. The composition of this paper consists of heart rate measurement using image processing algorithm, respiration using depth sensor, and comprehensive motion data acquisition.
As the development of medical technology and income increase, the quality of life is increasing, and as the aging progresses, the number of patients receiving inpatient treatment continues to increase. However, the number of inpatient hospitals is very low compared with the increasing number of inpatients, which is a problem in management. With the development of IT technology, the interest of U-healthcare service in the Internet of Things (IOT) around the world is increasing day by day. Currently, the monitoring system attaches sensors to the body to measure the subject's bio-signals. However, the smart remote monitoring system proposed in this paper allows the subject to detect heart rate, respiration rate, and movement using Kinect without attaching sensors to the body. The values of each joint are acquired through motion recognition using the Kinect sensor's RGB camera and depth sensor. You can measure the motion by extracting the value of each joint, and measure the heart rate and respiration rate through the image acquired using RGB camera and Depth sensor. The composition of this paper consists of heart rate measurement using image processing algorithm, respiration using depth sensor, and comprehensive motion data acquisition.
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