정도운 연구실
동서대학교 컴퓨터공학과
정도운 교수
생체신호처리
Wearable ECG
PPG
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정도운 연구실
동서대학교 컴퓨터공학과 정도운 교수
정도운 연구실은 컴퓨터공학 기반의 생체계측 신호처리와 웨어러블 헬스케어 시스템 구현을 중심으로 연구합니다. ECG/PPG 등 생체신호를 전처리하고 잡음 및 측정 품질 문제를 고려한 딥러닝 분류 모델을 구축하며, 전극 형태 비교와 센서 기반 성능 평가를 통해 장기 측정 적용성을 검증합니다. 또한 EMG·가속도·IMU·압력 분포·PTT 등 센서 데이터를 활용해 운동 강도와 재활 자세를 인지·추정하는 모델을 개발하고, 센서퓨전 기반 상황인지 과제를 통해 멀티센서 통합 방향의 응용도 수행합니다.
생체신호처리Wearable ECGPPGConvolutional Neural NetworkRehabilitation
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
웨어러블 ECG 기반 신호처리 및 부정맥 분류
Wearable ECG signal processing and arrhythmia classification
연구 분야 상세보기
웨어러블 센서 기반 운동 강도·재활 자세 인지 및 예측
Wearable sensor-based exercise intensity and rehabilitation posture recognition
연구 분야 상세보기
TCP/AQM 네트워크 혼잡 추적 제어
TCP/AQM congestion tracking control
연구 분야 상세보기
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Book chapter
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인용수 1
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2024Development of IMU Sensor-Based XGBoost Model for Patients with Elbow Joint Damage
Jae-Jung Kim, Ji-Yun Seo, Yun-Hong Noh, Sang‐Joong Jung, Do‐Un Jeong
Lecture notes in computer science
https://doi.org/10.1007/978-3-031-53827-8_18
Computer science
Elbow
Continuous passive motion
Inertial measurement unit
Rehabilitation
Artificial intelligence
Softmax function
Simulation
Physical medicine and rehabilitation
Machine learning
2
Book chapter
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인용수 3
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2022Research of the Deep Learning Model for Denoising of ECG Signal and Classification of Arrhythmias
Ji-Yun Seo, Yun-Hong Noh, Do‐Un Jeong
Lecture notes in computer science
https://doi.org/10.1007/978-3-030-98404-5_19
Computer science
Noise (video)
Artificial intelligence
Pattern recognition (psychology)
SIGNAL (programming language)
Noise reduction
QRS complex
Speech recognition
Training set
Medicine
3
Book chapter
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인용수 1
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2021Implementation of CNN Model for Classification of User Sitting Posture Based on Pressure Distribution
Ji-Yun Seo, Ji‐Su Lee, Sang‐Joong Jung, Yun-Hong Noh, Do‐Un Jeong
Lecture notes in computer science
https://doi.org/10.1007/978-3-030-68452-5_15
Computer science
Artificial intelligence
Sitting
최신 정부 과제
11
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1
주관|
2022년 4월-2023년 3월
|274,875,000원다중센서 데이터 기반 수배전반 화재예방 시스템 개발
본 과제는 수배전반(고압배전반, 저압배전반, 전동기제어반, 분전반)의 접촉불량·볼트풀림·단락에 의한 열화·과부하로 생기는 사고를 막기 위해 화재 예방 안전장치를 개발하는 연구임.
요약문_연구목표는 영상처리기술, 적외선 온도감지기술, 전류감지기술 기반 다중센서 데이터를 활용해 수배전반의 이상을 조기 감지하는 안전장치 구현임. 요약문_연구내용은 영상/온도/전류 센서부, 영상·온도·전류 데이터 처리부 및 신뢰성 있는 제어부, 영상처리 기법을 적용한 모니터링 프로그램 개발임. 요약문_기대효과는 고장예측·상태진단 및 현장 즉시 진단 서비스 제공, 설비 안전과 정전·화재 피해 최소화, 국산 제어장치로 원가·품질 경쟁력 확보, ICT 기반 제품 기술개발 토대 마련임.
영상처리기술
수배전반
모니터링시스템
멀티센서
정보통신기술
2
주관|
2019년 12월-2020년 12월
|260,380,000원매트릭스 영상 재구성 기법을 적용한 차세대 수배전반 안전모니터링 시스템
본 과제는 수배전반(고압배전반·저압배전반·전동기제어반·분전반)에서 접촉불량, 볼트풀림, 단락열화, 과부하 등 사고를 예방하기 위해 매트릭스 영상 재구성 기법 기반 차세대 안전모니터링 시스템 개발 연구임.
연구목표는 전력부 사각지역을 감시하고 이상예측이 가능한 안전장치를 구축하는 데 있음. 핵심 연구내용은 복합형 영상·온도 획득장치와 모듈, 영상·온도 신호처리 및 인체친화형 HMI 표시부, 볼트풀림·부품이탈 감지원리와 매트릭스 영상재구성 모니터링 프로그램 개발임. 기대효과는 배전반 안정적 사용, 문제점 예측, 제어장치 국산화에 따른 가격·품질 경쟁력 확보, 원가 절감 및 수출활성화임
매트릭스
영상재구성
수배전반
안전모니터링
부스바
3
주관|
2018년 6월-2023년 5월
|250,000,000원센서퓨전 기반 지능형 상황인지기법을 이용한 산만도 추정
본 과제는 의자에 앉는 순간 센서로 사용자의 상태를 파악해, 설문·영상·뇌파처럼 번거로운 절차 없이도 산만도(주의력 저하)를 추정하는 기법을 연구함.
연구 목표는 무구속, 무자각 방식으로 사용 불편을 최소화하며 의자 착좌 시 센서퓨전 기반의 지능형 상황인지와 산만도 추정을 수행하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 설문기법, 비디오 분석, 뇌파의 집중력 지표 분석법을 병행하고 각 평가법과의 상관분석으로 객관적인 산만도 추정 근거를 마련하는 과정임. 기대효과는 ADHD 진단·치료 과정의 유용한 도구 및 간편한 집중력 모니터링 정보 제공, 의료서비스 확장과 의료비 절감, 교육 활용을 통한 전문인력 양성임.
스마트헬스케어
센서퓨전
지능 상황인지
산만도
멀티센서
최신 특허
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맥파를 이용한 CNN 기반의 운동 강도 분류 시스템
상태
등록출원연도
2020출원번호
1020200188562스마트폰 케이스 기반 점자 키보드 시스템
상태
등록출원연도
2020출원번호
1020200188566열화상 카메라를 이용한 수면 집중도 검출 시스템
상태
등록출원연도
2020출원번호
1020200188558