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무선 압력센서를 이용한 실시간 맥박수 측정기 개발
Development of Real-time Heart Rate Measurement Device Using Wireless Pressure Sensor 원문보기

전기전자재료학회논문지 = Journal of the Korean institute of electronic material engineers, v.29 no.5, 2016년, pp.284 - 288  

최상동 (국립한밭대학교 전자제어공학과) ,  조성환 (국립한밭대학교 전자제어공학과) ,  정연호 (국립한밭대학교 전자제어공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Among the various physiological information that could be obtained from human body, heartbeat rate is a commonly used vital sign in the clinical milieu. Photoplethysography (PPG) sensor is incorporated into many wearable healthcare devices because of its advantages such as simplicity of hardware str...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 마지막으로 최근 많은 주목을 받고 있는 헬스케어 서비스를 위하여 측정 장치와 모바일 디바이스(단말기) 간의 블루투스 통신을 이용한 어플리케이션을 제작하여 측정 데이터를 단말기에서 직접 확인할 수 있음을 제시하고자 한다.
  • 본 연구에서는 맥박을 검출하기 위한 방법으로, 기존의 방식과는 다른 MEMS 공정을 이용한 초소형 압력 센서를 설계, 제작하였다. 센서 구조는 2개의 고분자 기판 위에 MEMS 기술을 이용하여 제작된 캐패시터와 나선형 인덕터로 구성된다.
  • 상기에서 기술한 맥박측정의 한계를 극복하고자, 초소형 압력센서를 이용한 요골 동맥에서 맥박을 측정하는 방식을 제안한다. 즉, MEMS 기술이 적용된, 무전원 초소형 압력 센서를 제작하고, 이를 이용하여 맥박의 신호 검출을 위한 맥박 측정 장치를 제작하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
의료 서비스에 대한 요구가 최근 커지는 이유? 최근, 삶의 질 향상 및 건강에 대한 일반인들의 관심 증대로 인해 의료 서비스에 대한 요구가 커지고 있다. 의료산업의 서비스 구조도 개인 스스로 의료 시설을 찾아 서비스를 요청하여 제공받는 수동적인 의료서비스 구조에서, 신체에서 얻을 수 있는 다양한 신체 정보를 능동적으로 대처하는 소비자 중심으로 이동하고 있다 [1,2].
의료산업의 서비스 구조는 어떻게 변화하고 있는가 최근, 삶의 질 향상 및 건강에 대한 일반인들의 관심 증대로 인해 의료 서비스에 대한 요구가 커지고 있다. 의료산업의 서비스 구조도 개인 스스로 의료 시설을 찾아 서비스를 요청하여 제공받는 수동적인 의료서비스 구조에서, 신체에서 얻을 수 있는 다양한 신체 정보를 능동적으로 대처하는 소비자 중심으로 이동하고 있다 [1,2]. 건강에 대한 패러다임의 변화는 IT 기술의 발전과 함께 자가 관리를 위한 다양한 헬스케어 및 웨어러블 기기에 대한 관심 증가로 나타나고 있다.
헬스케어 및 웨어러블 기기로 검출하고 추정할 수 있는 신체 정보는? 건강에 대한 패러다임의 변화는 IT 기술의 발전과 함께 자가 관리를 위한 다양한 헬스케어 및 웨어러블 기기에 대한 관심 증가로 나타나고 있다. 웨어러블 헬스케어 기기는 주로 심박수, 체온, 몸의 움직임, 심전도 등의 신호를 검출한다. 다양한 신체 정보 중에, 심박수와 맥박에 주목하는 이유는 심장의 상태를 모니터링하면 다양한 신체 정보를 얻을 수 있기 때문이다. 즉, 심장 박동과 맥박수를 꾸준히 모니터링하면 스트레스나 혈압 등도 추정할 수 있다 [3].
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참고문헌 (10)

  1. J. Heo, J. H. Do, and H. J. Kim, KEIT PD Issue Report 2015-4-Issue3, 15-4 (2015). 

  2. Y. J. Kim, The Journal of the Korea Contents Association, 12, 369 (2012). [DOI: http://dx.doi.org/10.5392/JKCA.2012.12.09.369] 

  3. NIPA, ICT Report 10. 30 (2013). 

  4. Z. Zhang, Z. Pi, and B. Liu, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 62, 522 (2015). [DOI: http://dx.doi.org/10.1109/TBME.2014.2359372] 

  5. Z. Zhang, The 2nd IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP), 698-702 (2014). 

  6. C Dumas, J. A. Wahr, and K. K. Tremper, Anesth Analg., 83, 269 (1996). 

  7. M. A. Fonseca, J. M. English, M. von Arx, and M. G. Allen, IEEE J. MEMS, 11, 337 (2002). [DOI: http://dx.doi.org/10.1109/JMEMS.2002.800939] 

  8. Thesis: M. A. Fonseca, Polymer/Ceamic Wireless MEMS Pressure Sensors for Harsh Environment (Georgia Institute of Technology, Atlanta, 2007). 

  9. K. H. Shin, C. Y. Moon, T. H. Lee, C. H. Lim, and Y. J. Kim, Proc. IEEE Sensors, 844 (2004). 

  10. S. S. Mohan, M. del Mar Hershenson, S. P. Boyd, and T. H. Lee, IEEE J. Solid-State Circuits, 34, 1419 (1999). [DOI: http://dx.doi.org/10.1109/4.792620] 

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