우리는 12개의 정전용량 결합 전극과 도전성 섬유 시트를 사용하여, 제약되지 않은 심전도(ECG) 신호 측정으로 침대 위에서의 신체 자세를 추정하는 시스템을 개발하고 검증하였다. 실험에는 13명의 건강한 피험자가 참여하였다. 12개의 전극 중 신체와 접촉하고 있는 채널을 검출한 후, ECG의 QRS(ECG의 Q파, R파, S파) 복합체의 형태학에 기초하여 세 가지 주요 단계로 특징을 추출하였다. 추출한 특징은 각각 선형 판별분석, 선형 및 방사기저함수(RBF) 커널을 사용하는 지지벡터머신, 그리고 인공신경망(1층 및 2층)에 적용하였다. RBF 커널을 사용하는 SVM이 가장 높은 성능을 보였으며, 침대에서의 네 가지 자세(앙와위, 우측 측와위, 복와위, 좌측 측와위) 추정에서 정확도 98.4%를 달성하였다. 전반적으로, ECG 데이터는 소수의 센서를 제약 없이 획득했음에도 불구하고, 성능은 현재까지 보고된 결과들보다 더 우수하였다. 개발된 시스템과 알고리즘은 폐쇄성 수면무호흡 검출 및 수면의 질 또는 수면 단계 분석뿐 아니라 욕창 관리를 위한 신체 자세 감지에도 적용될 수 있다.

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