[논문]영상처리를 이용한 수면패턴 측정 및 분석

정한솔; 류제우; 박기태; 배효성

문제 정의

본 논문에서는 영상분석을 통한 수면패턴 분석 기능을 구현하기 위해 사용된 영상처리 기술과 수면패턴 측정 알고리즘을 소개한다.
본 논문에서는 영상분석을 통해 사용자의 수면 패턴 정보를 측정하고 분석하는 시스템을 개발했다. 또한 수면 패턴 정보는 어플리케이션을 통해 보여줌으로써 사용자가손쉽게 수면정보를 참고하여 수면의 질을 높이는데 활용할 수 있게 하였다.

가설 설정

2)노이즈가 감지되는 시간은 1초 이내이다. 반대로 사람의 움직임은 1~3초 동안 지속적으로 동작이 감지된다.

제안 방법

4) 2), 3)의 결과를 이용하기 위해 짧은 시간 내에 동작들이 감지되면 하나의 동작 묶음으로 생각하여 정보를 기록하였고 두 개의 동작 묶음이 기록되면 묶음 간의 시간을 검사하여 얕은 수면과 깊은 수면을 판별했다. ["그림 4), 그림 6) 참고"]
5) 영상 분석을 통한 동작 감지 중에 조명의 변화 등으로 노이즈가 감지되는데 노이즈의 특성을 분석하여 노이즈 제거 기능을 추가 했다.
8시간의 수면동안 동작크기 정보와 사진을 기록하였고 이정보들을 분석하여 ["표 1)"] 같은 결과를 얻었다.
수면패턴에 따라 동작의 유무가 달라진다는 점을 이용해 수면패턴 분석 알고리즘을 구현했다. 그리고 스마트 밴트가 가속도 센서를 이용한 동작 감지를 통해 수면 패턴 분석을 하기 때문에 영상분석을 통해 얻은 정보와 스마트 밴드의 수면 패턴 분석 정보를 비교 분석하여 참고했다.
동작 크기를 분석한 자료를 토대로 수면패턴 측정 알고리즘을 만들었다. 자료 중에 일어남과 노이즈의 동작 크기는 차이가 없는데 이 문제점은 구분하는 것은 노이즈 필터 기능을 만들어 해결했다.
따라서 동작 종류에 따라 감지되는 종작 크기가 다르다는 특성을 이용하여 감지되는 동작의 종류를 분류하였다.
사용자의 편의성을 위해 수면 패턴 정보는 안드로이드 어플리케이션으로 전송하여 사용자가 손쉽게 수면 패턴 정보를 확인할 수 있도록 하였다.
이 알고리즘은 각 픽셀마다 적절한 가우시안 분포값을 선택해서 배경을 없애기 때문에 조명 상태가 변화더라도 제대로 배경제거를 해준다. 수면 패턴 측정을 위해 밤부터 아침까지 계속 영상처리를 해야 되는 상황에서 조명이 변해도 배경제를 제대로 해주는 것이 가장 중요한 부분으로 이 알고리즘을 선택했다.
영상분석을 이용한 동작감지를 통해 얻은 정보를 기반으로 수면 패턴 측정 기능을 구현하기 위해 수면주기의 특성과 손목에 차는 스마트 밴드의 수면 분석 정보를 활용했다. 수면패턴에 따라 동작의 유무가 달라진다는 점을 이용해 수면패턴 분석 알고리즘을 구현했다. 그리고 스마트 밴트가 가속도 센서를 이용한 동작 감지를 통해 수면 패턴 분석을 하기 때문에 영상분석을 통해 얻은 정보와 스마트 밴드의 수면 패턴 분석 정보를 비교 분석하여 참고했다.
영상분석을 이용한 동작감지를 통해 얻은 정보를 기반으로 수면 패턴 측정 기능을 구현하기 위해 수면주기의 특성과 손목에 차는 스마트 밴드의 수면 분석 정보를 활용했다. 수면패턴에 따라 동작의 유무가 달라진다는 점을 이용해 수면패턴 분석 알고리즘을 구현했다.
영상분석을 이용한 수면 패턴 측정 기능을 구현하기 위해 영상처리 라이브러리인 Opencv를 사용한 동작 감지 기능을 구현하여 수면 패턴 분석에 필요한 정보를 수집하였다.
영상분석을 통해 감지되는 동작을 분류하기 위해 동작이 감지되면 동작크기 정보와 동작이 감지되는 사진을 저장하였다. 8시간의 수면동안 동작크기 정보와 사진을 기록하였고 이정보들을 분석하여 ["표 1)"] 같은 결과를 얻었다.
이러한 노이즈를 특징 할 수 있는 조건을 찾아내고 동작감지 노이즈 제거 필터를 구현하였다.["그림 2)참고"]
카메라를 이용한 수면패턴 측정을 위해서는 사람의 동작을 감지할 수 있어야 한다. 이를 위해 영상처리 라이브러리인 Opencv를 이용하여 해당 기능을 구현했다.
차영상은 움직임이 없는 검은색 배경에 움직임이 있는 흰색 부분의 크기가 달라지는데 이때 흰색 부분의 픽셀 숫자를 계산하여서 동작의 크기를 판단하였고 이를 바탕으로 수면 패턴 측정을 시행했다.["그림 1) 참고"]

이론/모형

OpenCV는 차영상을 만드는 여러 알고리즘을 지원하는데 알고리즘 중에서 BackgroundSubtractorMOG2 알고리즘을 사용했다. BackgroundSubtractorMOG2 알고리즘은 가우시안 분포 믹스쳐를 배경 픽셀에 적용함으로써 배경 제거를 수행한다.

성능/효과

1) 빛의 변화에 따른 노이즈의 경우 동작이 감지된 픽셀의 숫자가 매우 크다.
2) 수면 정보 분석 결과 얕은 수면일 경우 일정 시간 내 (약 10분 내외)에 움직임이 지속적으로 관찰이 된다. 반대로 깊은 수면일 경우 일정 시간(약 10분) 이상 동안 움직임이 관찰되지 않는다.
3) 영상 분석을 통한 동작 감지 결과를 분석해본 결과 사람의 움직임은 1~3초 동안 연속적으로 동작이 감지된다.
6) 수면 분석이 끝나면 분석한 수면 패턴 정보를 스마트폰 어플리케이션으로 전송해 사용자가 손쉽게 수면 정보를 확인 할 수 있다.["그림 5) 참고"]
두 개의 수면패턴 측정 결과를 비교해 보면 얕은 수면과 깊은 수면의 분포가 비슷한 양상을 보이는 것을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서 고안한 수면패턴 분석 기능이 올바르게 동작하는 것을 알 수 있다.
두 개의 수면패턴 측정 결과를 비교해 보면 얕은 수면과 깊은 수면의 분포가 비슷한 양상을 보이는 것을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서 고안한 수면패턴 분석 기능이 올바르게 동작하는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 영상분석을 통해 사용자의 수면 패턴 정보를 측정하고 분석하는 시스템을 개발했다. 또한 수면 패턴 정보는 어플리케이션을 통해 보여줌으로써 사용자가손쉽게 수면정보를 참고하여 수면의 질을 높이는데 활용할 수 있게 하였다.
영상 분석을 통한 수면 패턴 측정은 시중에 출시된 스마트 밴드나 스마트폰 어플리케이션에 비해 여러 장점을 가지고 있다. 영상 분석은 신체에 상시 부착해야 하는 웨어러블 스마트 밴드나 정확도가 떨어지는 스마트폰 어플리케이션의 단점을 개선하여 신체로 추가로 부착할 필요가 없고 더욱 정확한 수면패턴 분석을 얻을 수 있다. 따라서 사용자는 쉽고 편하게 수면패턴 분석을 할 수 있으면 상세한 수면패턴 분석 결과를 얻을 수 있다.

후속연구

실제로 온라인 쇼핑몰인 11번가의 통계에 따르면 가정에 사용되는 홈CCTV의 판매량이 2014년은 전년 대비 32%, 2014년은 전년대비 83%나 급증했을 정도로 홈CCTV 관련 시장이 커지고 있다. 따라서 홈CCTV에 보안 기능뿐만 아니라 수면 패턴 측정 기능이 들어가면 삶의 질을 크게 높일 수 있는 지능형 홈CCTV가 될 것이다.
향후 클라우드를 통해 데이터를 수집해 빅 데이터 분석을 한다면 서로 다른 환경에서 다양한 연령, 성별에 따른 수면패턴 분석을 실행하고 수면정보를 얻을 수 있을 것이다. 이를 통해 더 정확한 수면 패턴을 분석할 수 있을 것이다.
향후 클라우드를 통해 데이터를 수집해 빅 데이터 분석을 한다면 서로 다른 환경에서 다양한 연령, 성별에 따른 수면패턴 분석을 실행하고 수면정보를 얻을 수 있을 것이다. 이를 통해 더 정확한 수면 패턴을 분석할 수 있을 것이다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

영상처리를 이용한 수면패턴 측정 및 분석
Analysis of sleep patterns using image processing 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

영상처리를 이용한 수면패턴 측정 및 분석 Analysis of sleep patterns using image processing 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

영상처리를 이용한 수면패턴 측정 및 분석
Analysis of sleep patterns using image processing 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper