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글 수 4,668
| 발행년 : | 2016 |
|---|---|
| 구분 : | 학위논문 |
| 학술지명 : | |
| 관련링크 : | http://www.riss.kr/link?id=T13990268 |
빅데이터 기반의 생체신호 분석 플랫폼 개발
- 저자
고동희
- 형태사항
viii, 38 p. ; 26 cm
- 일반주기
지도교수: 김희철
- 학위논문사항
학위논문(석사)-- 인제대학교 일반대학원 : 컴퓨터공학과 인간컴퓨터인터페이스 2016. 2
- 발행국
경상남도
- 언어
한국어
- 출판년
2016
- 초록 (Abstract)
- 웨어러블테크 융합산업은 인간중심적 감성이 결합된 인문-기술의 융합분야로 IT 및 타 산업 경쟁력 강화의 핵심으로 등장하였다. 이에 따라 의류분야도 u-healthcare 라는 영역으로 많은 새로운 기술들을 시도하고 있다. 최근에는 복지에 대한 수요가 확대되고 경제 수준 및 생활수준의 향상과 인구 고령화, 만성퇴행성 질환에 따라 의료비용의 급격한 증가로 인해 ‘질병에 따른 치료 중심’에서 ‘예방 및 건강관리 중심’으로 그 중요성이 부각되면서 개인의 건강상태를 언제 어디서나 관리 할 수 있는 u-healthcare에 대한 관심도가 높아졌다. 이러한 패러다임의 변화에 따라 u-healthcare 시스템에 생체신호를 이용하여 데이터를 저장하고 저장된 데이터를 분석 및 처리 등의 기술과 접목시켜야 한다. 생체신호란 인체에서 발생되는 신호에 대하여 디바이스를 통해 측정될 수 있는 모든 정보를 말하는데, 단지 측정하는 것에 그치지 않고 측정된 데이터 수집을 통하여 사용자의 건강상태를 확인하고 관리 할 수 있다.
하지만 심전도나 호흡 등과 같이 연속적으로 유입되는 생체신호는 비정형 데이터로서 가공되지 않은 원 데이터이며, 그 양(Volume)이 거대하여 빅 데이터로 분류하여 처리해야 한다. 본 논문에서는 선형구조를 가진 거대한 양의 생체데이터인 심전도(ECG) 데이터를 빅 데이터로 정의하며, 이를 분석하고 서비스하기 위한 플랫폼 개발 연구를 제안한다. 제안하는 연구는 5분단위로 측정되어 HDFS (Hadoop Distributed File System)에 파일로 저장되는 심전도 신호는, 주요 신호인 P파, QRS파, T파 중 R peak 값을 검출하고, R-R interval을 이용하여 HRV (Heart Rate Variability), SDNN (Standard Deviation of N-N Interval), LF (Low Frequency), HF(High Frequency) 등의 특징 값을 추출한다. 가속도 신호는 칼로리(Calorie), 걸음수(Steps), 거리(Distance) 등의 특징 값을 추출하며, 이렇게 추출되는 데이터는 정의가 가능한 의미 있는 정형데이터로써 하둡의 대표적인 데이터 웨어하우스(Data Wearhouse)인 아파치 하이브(Apache Hive)를 통하여 분석하는 연구를 진행한다. - 목차 (Table of Contents)
- Ⅰ. 서론 1
- Ⅱ. 관련 연구 3
- 1. 기존연구 3
- 2. 빅데이터 4
- 3. 생체신호 6
- 4. Apache Hive 7
- 5. 스마트 의류 8
- Ⅲ. 빅데이터 기반의 생체신호 분석 플랫폼 개발 10
- 1. 생체신호 분석을 위한 플랫폼 11
- 2. 생체신호의 빅데이터화 14
- 3. 웹 서비스 15
- 4. 생체신호 특징값 추출방식 15
- 5. 아파치 하이브 시스템 17
- Ⅳ. 적용 사례 18
- 1. 심전도 신호 획득 및 저장 18
- 2. 특징값 추출 알고리즘 19
- 3. 심전도신호의 특징값 추출을 위한 처리방식 20
- 4. 서비스 사례 23
- Ⅴ. 논의 31
- Ⅵ. 결론 32
- Ⅶ. 참고문헌 34
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