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유비쿼터스 헬스케어 시스템을 위한 노드기반의 R피크 검출 알고리즘
R-peak Detection Algorithm in Wireless Sensor Node for Ubiquitous Healthcare Application 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.15 no.1, 2011년, pp.227 - 232  

이대석 (동서대학교) ,  황기현 (동서대학교) ,  차경환 (동서대학교)

초록
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현재 무선센서노드 기반의 헬스케어 모니터링 시스템이 활발히 연구되고 있다. 하지만 생체신호의 모니터링을 위한 전체 데이터의 전달은 무선센서네트워크 내의 데이터 트래픽과 에너지 소모가 증가하게 된다. 본 연구에서는 경량의 전처리 과정알고리즘을 통해 ECG신호에서 의미있는 파라미터만을 검출하여 전송하였다. 본 연구에서는 정상적인 ECG에서 무선센서노드에서 R피크, RR간격을 검출할 수 있는 TinyOS 기반 어플리케이션을 구현하였으며 결과로 dECG, R피크, RR간격, HRV를 그래프로 확인 할 수 있었다. 따라서 본 연구를 이용하면 ECG신호 전체 데이터가 아닌 주요 정보만을 보냄으로서 에너지 소모, 데이터량을 줄일 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The QRS complex in ECG analysis is possible to obtain much information that is helpful for diagnosing different types of cardiovascular disease. This paper presents the preprocessor method to detect R-peak, RR interval, and HRV in wireless sensor node. The derivative of the electrocardiogram is effi...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 무선센서네트워크 기술은 헬스케어, 재난, 농장, 공공시설물 등의 여러 분야에서 모니터링 또는 분석을 위한 목적으로 사용할 수 있다. 특히 헬스케어 분야에서 많은 연구가 진행되고 있으며 생체신의 모니터링을 위한 목적으로 주로 연구, 개발되고 있다[1].
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
ECG(Electrocardiogram) 신호는 무엇인가? 무선센서네트워크 기술을 접목한 헬스케어 시스템에서 가장 보편적으로 사용하는 생체신호는 ECG(Electrocardiogram) 신호로서, 계측이 용이하며 보다 많은 생체정보를 가지고 있다. ECG신호는 심장을 구성하는 세포들이 시간에 따라 흥분, 회복할 때 생기는 전위 변화를 기록한 것으로 P-QRS-T 한 주기 중 보통 양방향의 가장 높은 피크를 R파에 해당하며, 이러한 R파는 매 심박동마다 반복적으로 나타난다. R파간의, 즉 심박 간격간의 변화를 심박수 변이도라 부르며, RR간격 변이율 또는 HRV(Heart Rate Variability)라 한다.
무선센서네트워크를 이용한 헬스케어의 연구는 어느 분야에서 진행되고 있는가? 특히 헬스케어 분야에서 많은 연구가 진행되고 있으며 생체신의 모니터링을 위한 목적으로 주로 연구, 개발되고 있다[1]. 무선센서네트워크를 이용한 헬스케어의 연구 분야는 크게 생체신호 모니터링, 안정적인 데이터 전달 신뢰도 향상, 보안 등의 다양한 형태의 연구가 진행되고 있다[2-4].
무선센서네트워크기술은 어디에 사용되는가? 무선센서네트워크기술은헬스케어, 재난, 농장, 공공시설물 등의 여러 분야에서 모니터링 또는 분석을 위한 목적으로 사용할 수 있다. 특히 헬스케어 분야에서 많은 연구가 진행되고 있으며 생체신의 모니터링을 위한 목적으로 주로 연구, 개발되고 있다[1].
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참고문헌 (8)

  1. 원강호, 황태호, 김동순, 김태현, "WSN 기술동향 및 응용기술", 한국통신학회지(정보와 통신), 제25권, 10호, pp33-41, 2008. 

  2. Hongliang Ren, Max Q.-H. Meng, Xijun Chen, Haibin Sun, Bin Fan and Yawen Chan, "System Architecture of a Body Area Network and Its Web Service Based Data Publishing", International Workshop on Web-Based Internet Computing for Science and Engineering, pp.947-954, 2006. 

  3. Geoffrey G. Messier and Ivars G. Finvers, "Traffic Models for Medical Wireless Sensor Networks" IEEE Trans. Communications letters , Vol. 11, No. 1, pp.13-16, 2007 

  4. John Paul Walters, Zhengqiang Liang, Weisong Shi, and vipin Chaudhary, "Wireless Sensor Network Security: A Survey", Auerbach Publications, CRC Press, 2006 

  5. Chandrakar Kamath and T. V Ananthapadmanabhayuyu, "Modeling QRS Complex in dECG", IEEE Ttrans. Biomedical Engineering, vol. 54, no.1, pp. 156-158, 2007. 

  6. J. Pan and W. J. Tompkins, "A real-time QRS detection algorithm", IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. BME-32, No. 3, pp.230-236, 1985. 

  7. http://www.xbow.com/wirelesshome.aspx, 2006. 

  8. J. Hill, R. Szewczyk, A. Woo, S. Hollar, D. E. Culler, and K. Pister. System architecture directions for networked sensors. In Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, pp. 93 -104, 2000. 

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