웨어러블 PPG 기반 비침습 심박·생체신호 신호처리

Non-invasive Vital-Sign Signal Processing based on Wearable PPG

연구 내용

PPG(photoplethysmography) 및 모션 신호를 이용해 노이즈를 억제하고 시간-주파수 표현을 개선함으로써 비침습 심박 추정을 고도화하는 연구

PPG 신호를 기반으로 심박을 추정하기 위해 얼굴 또는 사용자 영역에서 유효 픽셀을 선택하는 영상 기반 접근과, 저주파 생체신호의 시간-주파수 해상도를 높이기 위한 복합 복조 알고리즘을 개발합니다. 또한 PPG와 움직임 신호의 주파수 특성을 함께 분석하여 노이즈를 식별하고 필터링한 뒤 심박을 산출합니다. 이러한 신호처리 파이프라인은 착용형 환경에서 발생하는 모션 아티팩트와 잡음에 대한 견고성을 확보하는 데 초점을 둡니다. 이를 웨어러블 감염병 조기진단 하드웨어/신호처리 통합 연구로 확장합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기에는 웨어러블 또는 로봇 환경에서 PPG 이미징 신호를 실시간으로 처리하기 위해 HSV 컬러 공간 기반의 간단한 얼굴 영역 추출과 빈도 기반 픽셀 선택 절차를 구성하여 심박 추정을 수행했습니다. 이후에는 저주파 영역에서의 시간-주파수 분해 성능을 개선하기 위해 weighted iterative complex demodulation(wi-TFCD)와 같은 잡음 억제 중심 알고리즘을 제안하여 스펙트럼 표현의 명확도를 높였습니다. 2022~2025년의 결과를 바탕으로 2023년부터 웨어러블 감염병 조기진단을 위한 하드웨어-신호처리 통합 과제에서 비침습 생체신호 품질 향상과 심박 기반 특징 안정화로 연구를 확장하는 흐름을 보였습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

웨어러블 심박 실시간 추정기술
모션 아티팩트 억제 PPG 전처리
저주파 PPG 시간-주파수 복조 모듈
PPG-모션 융합 노이즈 식별기법
임베디드용 경량 분석 파이프라인
원격 모니터링 생체신호 품질지표
포인트오브케어 비침습 심박 측정
스마트워치 기반 생체신호 분석
의료기기용 PPG 알고리즘 검증 프레임
착용형 질환 조기진단 신호특징 안정화