Research
순천향대학교 컴퓨터공학과 UC연구실은 의료와 생물학의 설계 개념과 공학원리가 융합된 의공학에 관한 연구를 진행하고 있다. 특히 웰빙(Well-Being)과 행복(Happiness)이 합쳐진 단어인 웰니스를 중심으로 컴퓨터비전(Computer Vision), 신호처리(Signal Processing), BCI(Brain Computer Interface) 그리고 스마트폰 프로그래밍, 임베디드 분야를 연구하고 있다.
Computer Vision
인공지능의 한 분야로, 어떤 영상에서 장면이나 특징들을 이해하는 컴퓨터를 프로그램하는 것이 목적이다.
연구실에서는 적외선 센서를 이용하여 depth값을 측정할 수 있는 마이크로소프트 키넥트를 이용하여 사용자의 호흡이나 심박과 같은 활력징후를 측정하고 모니터링하는 프로그램을 개발한다.
A Respiratory Rate Monitoring System during Sleep using a Depth Camera
깊이 카메라를 이용하여 수면중에 가슴의 움직임만으로 호흡률을 측정한다. 카메라는 취침하는 사람의 머리 위에 위치하였으며, 취침하는 사람의 가슴 주변을 관심 영역으로 지정하여 깊이 값의 변화를 추출하여 노이즈를 제거한 후 FFT를 계산하여 호흡률을 계산하였다. 실험에서 10명의 지원자를 대상으로 0.1 Hz 부터 0.4 Hz까지 측정하여 약 98%의 정확률을 얻었다.
Active Tracking
Axis p5415-e PTZ Dome Network Camera를 이용하여 촬영을 하며 촬영한 영상에 Gussian 필터와 Gradient 필터를 적용하여 움직이는 객체를 찾아내고 객체에 대한 영상을 캡쳐한다.
Pupilary Light Reflex
카메라를 사용하여 빛을 눈에 비추었을 때의 동공의 수축, 이완 정도를 파악하여 신경계에 이상이 있는지 없는지를 파악 할 수 있다. 카메라로 촬영한 영상에서 동공을 찾기 위해서 가우시안 필터 등 영상필터를 사용한다. 필터된 영상의 HSV 색 공간에서 H(색상)을 가지고 허프변환을 사용하여 동공의 크기를 검출한다.
Signal Processing
신호처리는 센서로부터 받아들인 신호를 의미 있는 데이터로 변환하기 위한 과정으로 Filter, Spline 함수, FFT 등을 사용한다. 일반적으로 원형데이터에서 스플라인 함수를 거치고 대역 함수나 ICA, PCA 등 Filter 함수를 사용하여 노이즈를 제거하고 피크검출 또는 주기함수를 계산하여 주기를 구한다.
Smart Scale
체중계로 측정한 PPG 신호와 체중 데이터를 스마트 폰에 받아서 실시간으로 BMI(체질량 지수), 체중, 체지방량, 심박수를 실시간으로 모니터링하고 부정맥을 자가 진단할 수 있는 애플리케이션을 개발한다.
Brain Computer Interface
뇌파 (EEG)는 뇌전도라고도 부르며, 신경계에서 뇌신경 사이에 신호가 전달될 때 생기는 전기의 흐름을 말한다. 이는 심신의 상태에 따라 각각 다르게 나타나고, 뇌의 활동 상황을 측정할 수 있게 하는 중요한 지표중 하나이다. 뇌파는 매우 복잡한 패턴으로 진동하는 파형형태를 보인다. 따라서 시각적으로 관찰하는거는 유용하지 않고, 흔히 파워스펙트럼을 이용하여 관찰한다. 인간의 뇌에서 나오는 뇌파의 파장은 기본적으로 0~30 Hz의 주파수가 나온다. 밑에 그림은 평소 상태의 뇌파를 나타낸다.
