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지속적인 의료 데이터 수집의 중요성에 기반해, 모바일 및 웨어러블 기기 애플리케이션은 일상 활동, 수면 및 다양한 생리적 측정을 추적하는 데 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 50명의 참가자를 대상으로 웨어러블 장치를 활용해 한 달간 움직임과 활동, 심박수를 포함한 생체 신호를 수집했다. 수집된 데이터로부터 스트레스 반응을 비롯한 인간의 생리적 상태를 나타내는 중요한 지표인 심박변이도(Heart Rate Variability, HRV)를 분석을 위해 추출했다. 또한, 개발된 시스템의 실용성을 입증하기 위해 수집된 HRV 특징을 가장 일반적인 수면 관련 정신 장애 중 하나인 불면증에 대한 지표로 사용하는 방법의 잠재성을 확인했다.

Recognizing the importance of continuous medical data collection, mobile and wearable device applications are widely used for tracking everyday activities, sleep, and various physiological measurements. In this work, we collected month-long data from the wearable devices of 50 participants, capturing their heart rates and activity-related information. We additionally extracted heart rate variability (HRV) features from the raw data. HRV is a crucial indicator of human physiological conditions, highlighting the value of gathered data. To demonstrate the practicality of our system, we studied how HRV features could be potentially used as indicators of insomnia, one of the most widespread sleep-related mental disorders.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
End-to-end system based on wearable devices for measuring HRV and its potential as an insomnia indicator = 웨어러블 기기 기반 종단 시스템 개발을 통한 HRV 측정 및 불면 증상과 관련성 확인 Aitolkyn Baigutanova, Sungkyu Park, Sang Won Lee, Meeyoung Cha p. 403-409
문장 간 유사도와 문장 속성을 활용한 한영·영한 번역 병렬 말뭉치 품질 예측 모델 = A quality prediction model for the parallel corpora of Korean-English and English-Korean translation utilizing sentence similarity and sentence attributes 고원희, 최진혁, 최규동 p. 410-417
XGBoost를 이용한 중앙냉방시스템 건물의 냉방 에너지 소비량 예측 모델 = Predictive model of cooling energy consumption of buildings with central cooling systems using XGBoost 백영현, 강현철 p. 418-426
KoGPT2를 활용한 P-tuning의 효과적 성능 향상 기법 연구 = An effective method of improving P-tuning performance using KoGPT2 성열우, 수라폰논상, 안기택, 김정길 p. 427-431
STP-MSPBEL 근사 알고리즘을 통한 무선 센서 네트워크에서의 효율적인 릴레이 노드 배치 방법 = Efficient relay node placement in wireless sensor networks via STP-MSPBEL approximation algorithms 우은규, 채척, 신동훈 p. 432-437
엣지 컴퓨팅 기반의 도로 교통 서비스를 위한 시뮬레이션 플랫폼의 개발 = Development of a simulation platform for transportation services based on edge computing 김경진, 한혁, 강수용 p. 438-443
LSM-Tree의 읽기 성능 개선을 위한 병렬적 필터/인덱스 접근 기법 = Parallel filter/index access for improving read performance of LSM-tree 한정민, 안민우, 정진규 p. 444-449

참고문헌 (14건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

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번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 1 ] K. W. Kim, S. H. Kang, I. Y. Yoon, S. D. Lee, G. Ju, J. W. Han, T. H. Kim, C. S. Lee, T. Kim, “Prevalence and clinical characteristics of insomnia and its subtypes in the Korean elderly,” Archives of Gerontology and Geriatrics, Vol. 68, pp. 68-75, 2017. 미소장
2 2 ] H. J. Kam and H. Y. Kim, “Learning representations for the early detection of sepsis with deep neural networks,” Comput Biol Med, Vol. 89, pp. 248-255, 2017. 미소장
3 E. Choi et al., “Doctor AI: predicting clinical events via recurrent neural networks,” JMLR Workshop Conf Proc, Vol. 56, pp. 301-318, 2016. 미소장
4 4 ] K. Hansel, A. Alomainy, H. Haddadi, “Large-scale mood and stress self-assessments on a smartwatch,” Proceedings of the ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing: Adjunct, pp. 1180-1184, 2016. 미소장
5 5 ] S. Laborde, E. Mosley, J. Thayer, “Heart rate variability and cardiac vagal tone in psychophysiological research—ecommendations for experiment planning, data analysis, and data reporting,” Frontiers in Psychology, Vol. 8, 213, 2017. 미소장
6 6 ] E. Tobaldini, L. Nobili, S. Strada, K. R. Casali, A. Braghiroli, N. Montano, “Heart rate variability in normal and pathological sleep,” Frontiers in Physiology, Vol. 4, 294, 2013. 미소장
7 7 ] J. A. Chalmers, D. S. Quintana, M. J. Abbott, A. H. Kemp, “Anxiety Disorders are Associated with Reduced Heart Rate Variability: A Meta-Analysis,” Front Psychiatry, Vol. 5, 80, 2014. 미소장
8 8 ] S. C. Malpas and G. L. Purdie, “Circadian variation of heart rate variability,” Cardiovascular Research, 24, pp. 210-213, 1990. 미소장
9 9 ] H. G. Kim, E. J. Cheon, D. S. Bai, Y. H. Lee, B. H. Koo, “Stress and Heart Rate Variability: A Meta-Analysis and Review of the Literature,” Psychiatry Investigation, Vol. 15, No. 3, 235–245. 2018. 미소장
10 O. M. Weine and J. J. McGrath, “Test-Retest Reliability of Pediatric Heart Rate Variability A Meta-Analysis,” J. Psychophysiol, Vol. 31, pp. 6-28, 2017. 미소장
11 S. Park, M. Constantinides, L. M. Aiello, D. Quercia, P. Van Gent, “Wellbeat: A framework for tracking daily well-being using smartwatches,” IEEE Internet Computing, Vol. 24, No. 5, pp. 10-17, 2020. 미소장
12 K. Shiga, K. Izumi, K. Minato, T. Sugio, M. Yoshimura, M. Kitazawa, S. Hanashiro, K. Cortright, S. Kurokawa, Y. Momota, M. Sado, T. Maeno, T. Takebayashi, M. Mimura, T. Kishimoto, “Subjective well-being and month-long LF/HF ratio among deskworkers,” PLoS One, Vol. 16, No. 9, e0257062, 2021. 미소장
13 C. M. DeGiorgio, P. Miller, S. Meymandi, A. Chin, J. Epps, S. Gordon, J. Gornbein, R. M. Harper, “RMSSD, a measure of vagus-mediated heart rate variability, is associated with risk factors for SUDEP: the SUDEP-7 Inventory,” Epilepsy and Behavior, Vol. 19, No. 1, pp. 78-81, 2010. 미소장
14 Y. Shin, K. Moon, Y. Jung, S. Kwo, “Explainable Graph Neural Network for Medical Science Research,” Journal of KIISE, Vol. 49, No. 11, pp. 999-1008, 2022. 미소장

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