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[국내논문] 상관관계 기반 신호 분류를 이용한 비정상 호흡 상태 모니터링 시스템
Cross Correlation based Signal Classification for Monitoring System of Abnormal Respiratory Status 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.21 no.5, 2020년, pp.7 - 13  

이덕우 (계명대학교 공과대학 컴퓨터공학전공)

초록
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본 논문에서는 사람의 비정상적인 호흡과 정상적인 호흡 신호를 획득한 후, 이 신호들을 분석하고, 특히 비정상 호흡신호를 감지하는 방법과 정상 및 비정상 신호를 분류하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 사람의 호흡신호는 BIOPAC 장비를 활용하여 획득하며, 사람의 호흡 상태를 정량적인 수치 정보를 활용하여 판단한다. 궁극적으로 본 논문에서는 일반 환경에서 사람의 호흡상태를 신호로 획득하여 분석하고, 호흡상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 개발하고자 하며, 무호흡 상태를 감지 할 수 있는 방법을 제안한다. 획득되는 호흡신호를 활용하여 정량적인 정보를 바탕으로 호흡신호를 상태에 따라 분류한다. 접촉식 의료장비를 활용하여 호흡신호를 획득하고 호흡상태를 분류하기 전에 잡음제거 알고리즘을 적용한다. 기존의 사비츠키-골레이 필터와 중간값 필터의 장점만을 활용하여 혼합필터를 사용하여 신호를 분석하기에 적절한 상태가 되도록 한다. 서로 다른 호흡 상태, 즉 서로 다른 클래스간 거리는 최대로 하고, 동일한 호흡상태, 즉 같은 클래스 간의 거리는 최소로 하기 위해 신호 획득후 신호의 특징값들 간의 상호상관 계수를 계산한다. 제안하는 알고리즘은 실제 호흡 환경에 적용할 수 있을 정도로 직관적이고, 제안하는 방법을 증명하기 위한 실험 결과들을 함께 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper focuses on detecting abnormal patterns of respiration of humans. In this study, a contact-based device was used to acquire both normal and abnormal respiration signals. To this end, this paper reports the development of a monitoring system to investigate the respiratory status of humans i...

Keyword

#Respiration signal   #Classification   #Cross correlation coefficient   #Apnea   #Intra class distance   #Inter-class distance  

표/그림 (8)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 획득된 호흡의 정확도는 잡음 등으로 인해 접촉방식 대비 정확도가 조금 낮아질 수 있으나, 잡음제거 등의 선처리를 통해 해결할 수 있다. 본 논문에서는 접촉방식의 호흡측정 장비인 BIOPAC-SS11LA를 사용하여 호흡신호를 획득하고, 획득된 신호들을 정상 및 비정상 신호로 분류하는 방법을 제안한다. 본 논문의 궁극적인 목표는 비정상 신호 (본 연구에서는 무호흡)를 검출하는 것이고, 정상호흡 신호의 특징과 비교한 정량적인 결과를 활용하여 향후 비정상 호흡을 발생하는 사람에 대한 선제적인 조치가 가능할 수 있도록 하는 시스템 개발의 기반을 제공하는 것이다.
  • 본 논문에서는 접촉방식의 호흡측정 장비인 BIOPAC-SS11LA를 사용하여 호흡신호를 획득하고, 획득된 신호들을 정상 및 비정상 신호로 분류하는 방법을 제안한다. 본 논문의 궁극적인 목표는 비정상 신호 (본 연구에서는 무호흡)를 검출하는 것이고, 정상호흡 신호의 특징과 비교한 정량적인 결과를 활용하여 향후 비정상 호흡을 발생하는 사람에 대한 선제적인 조치가 가능할 수 있도록 하는 시스템 개발의 기반을 제공하는 것이다. 호흡신호는 시간에 따라 획득되는 1차원 신호이고, 정상 및 비정상 호흡 신호의 분류는 신호들의 특징값들 사이의 상호상관 계수 값을 통하여 수행한다.
  • 그 이유는 일반적인 저가의 장비는 호흡신호에 잡음이 섞여 있을 수 있으므로 잡음 제거 절차가 반드시 수반되어야 하기 때문이다. 일반적인 호흡신호에 대한 케이스를 모두 다룰 수 있는 알고리즘을 제안하기 위해, 본 논문에서는 BIOPAC-SS11LA로부터 획득되는 호흡신호에 임의의 잡음을 추가한 후 잡음 제거 알고리즘을 적용하는 절차를 포함한다. 잡음을 제거(또는 감소) 하기 위해 Savitzky-Golay(SG) 필터와 중간값 필터가 기존의 연구에도 사용이 되었다[9,10].
  • 잡음을 제거(또는 감소) 하기 위해 Savitzky-Golay(SG) 필터와 중간값 필터가 기존의 연구에도 사용이 되었다[9,10]. 본 논문에서는 SG 필터와 중간값 필터 각각의 한계점을 극복하기 위해, 두 개의 필터를 혼합한 혼합필터를 잡음이 포함된 호흡신호에 적용시킴으로서, 잡음을 제거하고, 고주파 성분의 호흡신호 정보는 유지할 수 있도록 한다. 이장에서는 SG 필터와 중간값 필터에 대해 간략히 소개하고, 혼합필터를 적용한 결과를 제시한다.

가설 설정

  • 호흡 신호는 BIOPAC-SS11LA 장비를 사용하여 획득하고, 이 장비는 잡음이 제거된 호흡신호를 제공한다. 그러나 본 논문에서는 호흡신호에 잡음이 존재한다는 가정을 하고 연구를 수행한다. 그 이유는 일반적인 저가의 장비는 호흡신호에 잡음이 섞여 있을 수 있으므로 잡음 제거 절차가 반드시 수반되어야 하기 때문이다.
  • 잡음 신호의 모델은 본 논문에서는 다루지 않으며, 임의의 신호의 형태를 가진다고 가정한다. SG 필터링 절차는 잡음이 석인 신호들과 SG 필터 사이의 컨볼루션 (convolution) 연산 결과의 평균값 계산으로 표현되며, Eq.
  • 벡터의 크기 (또는 길이)는 적용 영역에 따라 다르게 결정할 수 있다. 본 논문에서는 중간값 필터의 길이를 3으로 고정한다. 중간값 필터의 기본 알고리즘은 매우 간단하지만, 신호의 고주파 영역의 정보를 보존한다는 점에서 SG 필터 대비 장점을 보이고 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
중간값(Median) 필터의 특징은 무엇인가? 중간값(Median) 필터는 비선형 필터이다. 또한 강한 에지 정보를 보존하는 능력을 가졌기 때문에 영상처리에서 많이 사용되고 있다[11].
접촉방식의 호흡신호 획득 시스템의 장점은 무엇인가? 게다가, 접촉방식에서 활용하는 장비들은 대부분 고가이며, 의미 있는 호흡신호 획득을 위해 장비 사용에 대한 별도의 안내가 필요한 경우가 많아, 테스트 대상의 사람들에게 불편함을 줄 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 그럼에도 불구하고 접촉방식의 호흡신호 획득 시스템은 장비사용에 대한 준비가 안정적으로 되었을 경우, 획득되는 신호의 품질은 신뢰도가 매우 높고, 획득된 호흡신호의 측정 결과의 높은 정확도를 보장해 준다. 비접촉 방식의 호흡신호 측정은 접촉 방식 측정의 효율적인 대안이 될 수 있다.
비접촉 방식의 호흡측정 장비에서 나타나는 단점은 무엇이 있는가? 일반적으로 비접촉 방식의 호흡측정 장비들은 접촉식 장비 대비 저가이고 사용방식이 상대적으로 쉬운 편이다. 획득된 호흡의 정확도는 잡음 등으로 인해 접촉방식 대비 정확도가 조금 낮아질 수 있으나, 잡음제거 등의 선처리를 통해 해결할 수 있다. 본 논문에서는 접촉방식의 호흡측정 장비인 BIOPAC-SS11LA를 사용하여 호흡신호를 획득하고, 획득된 신호들을 정상 및 비정상 신호로 분류하는 방법을 제안한다.
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참고문헌 (12)

  1. F. Q. AL-Khalidi, R. Saatchi, D. Burke, H. Elphick and S. Tan, "Respiration rate monitoring methods: A review", Pediatric Pulmonology, Vol. 46, No. 6, pp. 523-529, 2011 DOI: https://doi.org/10.1002/ppul.21416 

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  2. K. Watanabe, T. Watanabe, H. Watanabe, H. Ando, T. Ishikawa and K. Kobayashi, "Noninvasive measurement of heartbeat, respiration, snoring and body movements of a subject in bed via a pneumatic method", IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 52, No. 12, pp. 2100-2107, 2005 DOI: https://doi.org/10.1109/TBME.2005.857637 

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  3. A. D. Droitcour, T. B. Seto, B-K. Park, S. Yamada, A. Vergara, C. Hourani, T. Shing, A. Yuen, V. Lubecke and O. Boric-Lubecke, "Non-contact respiratory rate measurement validation for hospitalized patients", Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 4812-4815, Minneapolis, MN, USA, 2009 DOI : https://doi.org/10.1109/IEMBS.2009.5332635 

  4. M. A. Cretikos, R. Bellomo, K. Hillman, J. Chen, S. Finfer and A. Flabouris, "Respiratory rate: the neglected vital sign", Medical Journal of Australia, Vol. 188, No. 11, pp. 657-659, 2008 DOI : https://doi.org/10.5694/j.1326-5377.2008.tb02163.x 

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  6. D-H. Park, C-H. Shin, S-C. Hong, J. Yu, S-H. Ryu, E-J. Kim, H-B. Shin and B-H. Shin, "Correlation between the Severity of Obstructive Sleep Apnea and Heart Rate Variability Indices", Journal of Korean Medical Science, Vol. 23, No. 2, pp. 226-231, 2008 DOI : https://doi.org/10.3346/jkms.2008.23.2.226 

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  7. G. Ossberger, T. Buchegger, E. Schimback, A. Stelzer and R. Weigel, "Non-invasive respiratory movement detection and monitoring of hidden humans using ultra wideband pulse radar", International Workshop on Ultra Wideband Systems Joint with Conference on Ultra Wideband Systems and Technologies. Joint UWBST & IWUWBS 2004, pp. 395-399, Kyoto, 2004. DOI : https://doi.org/10.1109/UWBST.2004.1321003 

  8. K. S. Tan, R. Saatchi, H. Elphick and D. Burke, "Real-time vision based respiration monitoring system", 7th International Symposium on Communication Systems, Networks & Digital Signal Processing (CSNDSP 2010), pp. 770-774, Newcastle upon Tyne2010. DOI : https://doi.org/10.1109/CSNDSP16145.2010.5580316 

  9. J. Chen, P. Jonsson, M. Tamura, Z. Gu, B. Matsushita and L. Eklundh, "A simple method for reconstructing a high-quality NDVI time-series data set based on the Savitzky-Golay filter", Remote Sensing Environment, Vol. 91, No. 3-4, pp. 332-344, 2004. DOI : https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.03.014 

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  10. H-B. Kim, S-M. Han and C. Yim, "Selective Extension Median Filter for Impulse Noise Removal", Annual Conference of IEIE, pp. 587-590, Busan, June 2017. 

  11. C-G. Park and B. Choi, "Median based bilateral filter for noise removal of IR image", Annual Conference of IEIE, pp. 542-545, Wonju, Nov. 2015. 

  12. S. Kim, C. Hwang, J. Kim, C. Park and D. Lee, "Application to Detection and Classification of Respiratory Status based on a Signal Correlation", Fall Conference of the Korean Institute of Electronics and Information Engineers (IEIE), Incheon, 2018 

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