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복수 개의 채널이 구비되는 신호 측정부가 각 채널별로 사용자의 생체 신호를 측정하는 단계;프로세서가, 각 채널별로 측정된 생체 신호를 기반으로 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델의 학습 데이터 또는 입력 데이터로 활용하기 위한 전처리 작업을 수행하는 단계;프로세서가, 전처리 작업이 수행된 전체 채널의 생체 신호 중 특정 채널의 생체 신호를 사용자의 바이탈 신호와 가장 가까운 신호로 선택하는 단계;프로세서가, 선택된 채널의 생체 신호의 신호 처리 작업을 수행하는 단계; 및 프로세서가, 신호 처리 작업이 완료된 생체 신호를 학습 데이터로 입력하여, 사용자의 수면 단계를 분류하기 위한 LSTM 모델을 학습시키는 단계;를 포함하는 다채널 압력신호 기반 수면 단계 분류 방법
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청구항 1에 있어서,신호 측정부는, 채널별로 하나 이상의 압전 센서(Piezoelectric sensor)와 하나 이상의 압력 센서(FSR:Force Sensitive Resistor)가 마련되어, 각 채널별로 인체의 BCG(Ballistocardiogram) 신호를 측정하는 것을 특징으로 하는 다채널 압력신호 기반 수면 단계 분류 방법
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청구항 2에 있어서,전처리 작업을 수행하는 단계는,OP-Amp 기반으로 증폭 및 필터링 회로가 구비되어, 기설정된 주파수 대역만을 통과시키는 아날로그 필터를 이용하여 각 채널별로 측정된 생체 신호를 1차 필터링하는 단계; 및이전 시점(time)에서의 전체 압력 센서의 측정 값의 합과 현재 시점에서의 전체 압력 센서의 측정 값의 합의 차이가 기설정된 임계값보다 작은 경우, 기설정된 주파수 대역만을 통과시키는 디지털 밴드 패스 필터(Digital Band Pass Filter)를 이용하여 1차 필터링된 신호를 2차 필터링하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 다채널 압력신호 기반 수면 단계 분류 방법
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청구항 3에 있어서,생체 신호를 선택하는 단계는, 2차 필터링된 신호를 대상으로 전체신호대역 대비 신호주파수대역이 가장 큰 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio) 값을 산출하는 단계;산출된 SNR 값을 기반으로, 각 채널별 신호 중 가장 잡음이 작은 채널의 신호를 기준 신호로 하여, 각 채널의 신호들과 교차상관관계(Cross-Correlation)를 통해 신호의 첨두 값을 산출하고, 각 채널별로 신호대잡음비 값, 교차상관관계 첨두 값을 각각 정규화하여, 평균 점수를 산출하는 단계; 및 전체 채널의 생체 신호 중 평균 점수가 가장 높은 채널의 생체 신호를 사용자의 바이탈 신호와 가장 가까운 신호로 선택하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 다채널 압력신호 기반 수면 단계 분류 방법
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청구항 4에 있어서,신호 처리 작업을 수행하는 단계는, 선택된 채널의 생체 신호를 고속푸리에변환(Fast FourierTransform)하여 시간 영역(Time Domain)을 주파수 영역(Frequency domain)으로 변환하는 단계;주파수 영역으로 변환된 신호의 첨두치를 추적하는 단계;첨두치를 기반으로 심박수 및 호흡수를 추정하는 단계;첨두치를 포함한 심박수 대역 범위의 신호를 획득하는 단계; 및획득된 심박수 대역을 통과하는 밴드 패스 필터(Band Pass Filter)를 선택된 채널의 생체 신호에 적용하여 신호 처리 작업을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 다채널 압력신호 기반 수면 단계 분류 방법
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청구항 5에 있어서,신호 처리 작업을 수행하는 단계는, 신호 처리 작업이 완료되면, 신호 처리 작업이 완료된 신호의 피크(Peak) 간 인터벌(interval)을 산출하여, HRV(Heart Rate Variability)를 추정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다채널 압력신호 기반 수면 단계 분류 방법
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청구항 6에 있어서,프로세서가, 학습된 LSTM 모델에 신호 처리 작업이 완료된 신호 및 HRV 추정 결과를 입력 데이터로 입력하여, 사용자의 수면 단계를 분류하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다채널 압력신호 기반 수면 단계 분류 방법
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복수 개의 채널이 구비되어, 각 채널별로 사용자의 생체 신호를 측정하는 신호 측정부; 및각 채널별로 측정된 생체 신호를 기반으로 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델의 학습 데이터 또는 입력 데이터로 활용하기 위한 전처리 작업을 수행하고, 전처리 작업이 수행된 전체 채널의 생체 신호 중 특정 채널의 생체 신호를 사용자의 바이탈 신호와 가장 가까운 신호로 선택하여, 선택된 채널의 생체 신호의 신호 처리 작업을 수행하고, 신호 처리 작업이 완료된 생체 신호를 학습 데이터로 입력하여, 사용자의 수면 단계를 분류하기 위한 LSTM 모델을 학습시키는 프로세서;를 포함하는 다채널 압력신호 기반 수면 단계 분류 시스템
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