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표제지

목차

ABSTRACT 8

제1장 서론 11

제2장 연구배경 13

2.1. 호흡 13

2.2. 음성신호 14

2.3. 에너지 18

2.4. 에너지 소모량 측정 방법 22

2.4.1. 직접적 에너지 소모량 측정법 23

2.4.2. 간접적 에너지 소모량 측정법 25

제3장 연구목적 27

제4장 연구방법 29

4.1. 실험 설계 29

4.2. 진동 센서 31

4.3. 데이터 수집 36

4.3.1. 기초 대사량 검출 40

4.3.2. 음성 신호 검출 42

4.4. 데이터 분석 46

제5장 결과 및 고찰 49

5.1. 안정 시 대사량 49

5.2. 음성 신호 분석 52

5.2.1. 시간 축에서의 음성 신호 분석 57

5.2.2. 주파수 축에서의 음성 신호 분석 62

제6장 결론 67

참고문헌 69

표목차

표 1. 몸무게에 따른 활동 강도별 에너지 소모량 20

표 2. 체중 50㎏ 성인의 일상생활 중 소모 칼로리 21

표 3. 데이터 수집 남성 피험자 신체 정보 37

표 4. 데이터 수집 여성 피험자 신체 정보 38

표 5. 음성 신호 수집 프로토콜 44

표 6. 피험자 30명에 대한 안정 시 기초 대사량 51

표 7. 에너지 소모량과 진동센서 출력 값 53

표 8. 에너지 소모량과 진동 센서 전력 값의 다중회귀분석 결과 59

표 9. 시간 축에서 에너지 소모량 추정을 위한 다중회귀방정식 61

표 10. 에너지 소모량과 진동 센서로부터 검출 된 주파수 값의 다중회귀분석 결과 64

표 11. 주파수 죽에서 에너지 소모량 추정을 위한 다중회귀방정식 66

그림목차

그림 1. 음성 신호 발생 시 성대. 15

그림 2. 인간의 음성 기관. 16

그림 3. 직접적 측정 시 사용되어지는 열량계의 구조. 24

그림 4. 호흡가스 분석기를 이용한 에너지 소모량 측정. 26

그림 5. 실험의 전체적인 블록 다이어그램. 30

그림 6. PVDF 진동 센서 및 주파수 응답 특성. 32

그림 7. 아날로그 필터 회로 및 주파수 응답 특성. 33

그림 8. 센싱 모듈의 구성 및 하우징. 35

그림 9. 데이터 수집 장비. 39

그림 10. 안정 시 기초 대사량 검출 및 출력지. 41

그림 11. 음성 신호 검출 및 호흡가스 분석기 에너지 소모량 측정. 43

그림 12. 책 읽기 시 진동 센서 출력. 45

그림 13. 시간 축 분석을 위한 진동 센서 출력의 신호 처리 과정. 47

그림 14. 주파수 축 분석을 위한 진동 센서 출력의 신호 처리 과정. 48

그림 15. 호흡가스 분석기의 결과 기록지. 50

초록보기

 Increase in obesity and decrease in physical exercise caused by life style changes have become a social issue. Obesity is one of the diseases which require long-term management, and it is the cause of vascular related disease such as arteriosclerosis, stroke, and peripheral arterial disease. Therefore, there exist various obesity management programs like oriental medicine diet and yoga as well as food dietary programs. Moreover, small and light weight portable devices for the management of obesity in daily life have been developed.

Almost all of those devices mainly acquire body activity information using 3-axis accelerometer, and provide estimated energy expenditure values. However, body consumes energy not only by physical activities but also by voice generated when we talk or sing. It calls for the accurate estimation of energy consumption based on voice which uses respiration as well as body activities.

Existing studies on estimating energy expenditure caused by voice signal have used acoustic microphone for acquiring voice signals. However, it is difficult to use acoustic microphone during normal daily life for signal acquisition. Also, acoustic microphone detects ambient noises which distort the voice signals generated from the user. PVDF(polyvinylidene fluoride) was used for the detection of voice signal caused by vibration of vocal cord. Sensor collects only the user's voice signal without disturbance of ambient noises.

Voice signals and actual energy consumption from respiratory gas analyzer were obtained simultaneously. Data were acquired from thirty subjects and analysis was performed to find the linear regression equation for estimating energy expenditure using extracted parameters.

Results showed that R-square values for estimating energy expenditure based on time and frequency domain parameters from PVDF sensor and BMI, gender, age were 0.542 and 0.553, respectively. The results confirmed the energy expenditure of voice signal was affected by different voice signal, and it also was affected by the thickness and length of the vocal cord.

This study will be expanded for large cohort clinical studies under detailed categorization of data collection conditions. Various parameters to be used for estimating accurate energy expenditure will be extracted from voice. Algorithm for finding energy expenditure will also be improved for more accurate estimation. Based on this study, u-healthcare system for the management of life style related disease will definitely include energy expenditure device.

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