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문제 정의
- 자료로 사용될 것이다. 또한 본 논문의 결과를 의료 시스템에 적용함으로써, 이러한 시스템은 심박동의 미세한 변화(Heart Rate Variability)를 파형 분석하여 자율 신경계의 활동을 정량적으로 분석함으로써 스트레스에 대한 인체의 반응을 가시화하고 현재의 건강 상태 및 정신 생리학적 안정 상태를 확인하는 것이다. 이러한 시스템을 통하여 돌연사와 같은 급격한 건강의 악화 여부를 예견하고, 신체의 건강지수를 손쉽게 측정하는 시스템을 개발할 수 있게 된다.
- 모델링을 함으로써 심혈관계에 유동적으로 작용하는 자율신경계의 활동을 분석할 수 있었고, 또한 자율신경계의 작용과 반작용의 현상을 이흥H츠]■기 위하여 이를 분석하는 방법을 연구하였다.
- 본 논문에서는 HRV 시간영역 분석에 있어 5분간의 단기간 데이터를 분석하는 방법으로 시간 영역에 대한 분석을 실시하였다. 분석 방법은 표2의 3가지 항목에 대하여 R-R 간격의 정보를 이용하여 ARR, AHeart, ADiff의결콰를 Case 1과 Case 2 에 대하여 측정하였다.
- 본 논문에서는 이상의 실험 결과를 통하여, ECG 측정 장비에 의해 측정된 HRV 데이터의 VLF, LF, HF의 주파수 성분을 모델링 하였다. 모델링을 함으로써 심혈관계에 유동적으로 작용하는 자율신경계의 활동을 분석할 수 있었고, 또한 자율신경계의 작용과 반작용의 현상을 이흥H츠]■기 위하여 이를 분석하는 방법을 연구하였다.
- 본 논문에서는 자율신경계의 특이성을 고려하여 현재 임상에서는 심박 변이도 (Heart Rate Variability)를 이용하여 인체의 이상 유무를 판단하는 시스템을 연구하였다. 이를 위하여 먼저 HRV 분석 방법에 대하여 설명하였으며, 얻어진 실험 결과의 시간영역 및 주파수 영역분석에 대하여 평가하였다.
- 이러한 모델 올 적용함으로써 데이터가 어떠한 주파수 대역에 대하여 분포하는지를 알 수 있다. 그림 5는 Burg 알고리즘을 적용하였을 때, 각 차수별 주파수 성분의 분포를 시뮬레이션 한 결과이다.
- 이러한 시스템을 통하여 심박동의 미세한 변화 (Heart Rate Variability)를 파형 분석하여 자율 신경계의 활동을 정량적으로 분석함으로써 스트레스에 대한 인체의 반응을 가시화하고 현재의 건강 상태 및 정신 생리학적 안정 상태를 확인하는 의료 서비스를 제공하는 것이다.
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