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무선 헬스케어 서비스에서 생체신호 모니터링 시스템의 전력소모를 효과적으로 감소시킬 수 있는 압축센싱 기법을 다양한 생체신호에 적용하여 압축률을 비교하였다. 압축센싱 기법을 이용하여 일반적인 심전도, 근전도, 뇌전도 신호의 압축과 복원을 수행하였고, 이를 통해 복원된 신호와 원신호를 비교함으로써, 압축센싱의 유효성을 판단하였다. 유사랜덤 행렬을 사용하여 실제 생체신호를 압축하였으며, 압축된 신호는 Block Sparse Bayesian Learning(BSBL) 알고리즘을 사용하여 복원하였다. 가장 산제된 특성을 가지는 근전도 신호의 최대 압축률이 10배로 확인되어 가장 높았으며, 심전도 신호의 최대 압축률은 5배였다. 가장 산제된 특성이 작은 뇌전도 신호의 최대 압축률은 4배였다. 연구된 심전도, 근전도, 뇌전도 신호의 압축률은 향후 압축센싱을 적용한 무선 생체신호 모니터링 회로 및 시스템 개발시 유용한 기초자료로 활용될 수 있다.

Compresses sensing (CS) technique is beneficial for reducing power consumption of biopotential acquisition circuits in wireless healthcare system. This paper investigates the maximum possible compress ratio for various biopotential signal when the CS technique is applied. By using the CS technique, we perform the compression and reconstruction of typical electrocardiogram(ECG), electromyogram(EMG), electroencephalogram(EEG) signals. By comparing the original signal and reconstructed signal, we determines the validity of the CS-based signal compression. Raw-biopotential signal is compressed by using a psuedo-random matrix, and the compressed signal is reconstructed by using the Block Sparse Bayesian Learning(BSBL) algorithm. EMG signal, which is the most sparse biopotential signal, the maximum compress ratio is found to be 10, and the ECG’sl maximum compress ratio is found to be 5. EEG signal, which is the least sparse bioptential signal, the maximum compress ratio is found to be 4. The results of this work is useful and instrumental for the design of wireless biopotential signal monitoring circuits.
#무선헬스케어 #생체신호 #압축센싱 #심전도 #근전도 #뇌전도

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 압축센싱 기본이론
Ⅲ. 실험 방법 및 시뮬레이션 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 르나탄 / 2011 / 압축센싱 기반의 무선통신 시스템 / The Magazine of the IEIE 38 (1) : 56 ~ 67 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - 김태연 / 2014 / 무선통신에서의 압축센싱 응용 / The Magazine of the IEIE 41 (6) : 48 ~ 59 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - A. Milenkovic / 2006 / Wireless sensor networks for personal health monitoring : Issues and an implementation / Comput. commun. 29 (13-14) : 2521 ~ 2533 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - D. Donoho / 2006 / Compressed sensing / IEEE Trans. on Information Theory 52 (4) : 1289 ~ 1306 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - E. Candès / 2006 / Robust uncertainty principles : Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information / IEEE Trans. on Information Theory 52 (2) : 489 ~ 509 google schola

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