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생체 정보 감지 및 사람의 상태 추정에의 응용 - 건강 상태, 스트레스, 피로, 감정, 심리, 관심 - [일본어판]
◇발행처: GJT    ◇발행일: 2020년 07월   ◇가격: ¥80,000[Print] ¥30,000 할인가    ◇페이지수: 564쪽   
 
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◇제1장 심박, 호흡, 맥파의 비 접촉 측정 기술◇
제1절 마이크로파 도플러 센서를 이용한 비 접촉 심박 측정 기술
1. 웨어러블 생체 센서의 과제와 심박 측정의 최소 침습화
2. 마이크로파 도플러 센서를 이용한 심박 측정
3. 도플러 센서의 노이즈와 심장 추출
4. 드라이버 모니터링에의 응용 예

제2절 밀리 파 레이더를 이용한 심박, 호흡 측정 기술
1. 심장 · 호흡 측정 기술과 과제
2. 밀리미터 웨이브 측정 기술의 특징 및 응용
3. 호흡 측정 기술
 3.1 호흡 측정 기술
 3.2 실험 방법 및 실험 결과
4. 심박 측정 기술
 4.1 심박 측정 기술
  4.1.1 최대 강도 법과 샘플링 다이버 시티
  4.1.2 버그법과 다중 해상도 분석
 4.2 실험 방법과 실험 결과
  4.2.1 실험 방법
  4.2.2 실험 결과

제3절 24GHZ 대역 레이더를 이용한 호흡, 심박 측정 기술
1. FM-CW 레이더의 작동 원리
2. FM-CW 레이더의 기본 특성
 2.1 시뮬레이션에 의한 거리 특성 및 미세 변위 특성
 2.2 실험에 의한 거리 특성 및 미세 변위 특성
  2.2.1 거리 특성의 측정 예
  2.2.2 미소 변위 특성의 측정 예
 2.3 반사 계수에 대해
  2.3.1 계산기 시뮬레이션에 의한 평가
  2.3.2 실험에 의한 평가
3. 레이더에 의한 사람의 동작, 호흡 및 심장 심박 측정에의 응용 예
 3.1 생활 거동의 측정 예제
 3.2 호흡 및 심장 심박 측정 예
  3.2.1 호흡수에
  3.2.2 심박수에 대해

제4절 초음파를 이용한 호흡 · 심장의 비 접촉 측정
1. 공중에서 초음파 측정의 특징
2. 초음파에 의한 호흡 · 심박 측정의 기본 방침
3. 몸 표면의 관찰에서 얻은 정보
4. 부정사의 몸 표면 진동 측정
5. 몸 표면의 진동 속도 벡터의 측정

제5절 생체 계측에 따른 주의 정서의 추정과 특성의 표면화
1. 주의의 추정과 특성 표면화
 1.1 기존 연구와 본 연구의 목적
 1.2 실험
  1.2.1 목적
  1.2.2 방법
  1.2.3 데이터의 분석 방법
  1.2.4 결과
  1.2.5 고찰
 1.3 주의 변화 추정 방법
 1.4 평가
  1.4.1 평가 방법
  1.4.2 평가 결과
  1.4.3 고찰
 1.5 정리
2. 감정의 추정과 특성 표면화
 2.1 기존 연구와 본 연구의 목적
 2.2 실험
  2.2.1 목적
  2.2.2 방법
  2.2.3 데이터의 분석 방법
  2.2.4 결과
  2.2.5 고찰
 2.3 감정 변화 추정 방법
 2.4 평가
  2.4.1 평가 방법
  2.4.2 평가 결과
  2.4.3 고찰
 2.5 정리

제6절 동화상에서의 빠르고 강력한 심장 심박 추정
1. 관련 연구
2. 비디오 영상에서의 견고한 심박수 추정
 2.1 단계1 : 스펙트럼 추출
 2.2 단계2 : ROI 선택
 2.3 단계3 : 심박수 추적
  2.3.1 초기화
  2.3.2 예측
  2.3.3 가중치 계산
  2.3.4 심박수 추정
  2.3.5 리샘플링
3. 실험 결과
 3.1 데이터 세트
 3.2 평가 설정
 3.3 심박수 추정
  3.3.1 사전 평가
  3.3.2 ROI 분류를 위한 신경망의 구조
  3.3.3 심박수 추정 정밀도
  3.3.4 처리 시간
4. 정리

제7절 고 화질 이미지를 활용한 비 접촉식 심장 추정
1. 배경 및 목적
2. 관련 연구
 2.1 심장 추정 기법
 2.2 JADE를 적용한 심장 추정 방법
3. 화장의 유무에 의한 심장 추정 기법의 정확도 평가
 3.1 평가 환경
 3.2 평가 결과
4. 공간 해상도와 거리를 변수로 하는 심장 추정의 정확도 평가
 4.1 평가 환경
 4.2 근거리에서 심장 추정 평가 결과
 4.3 원거리에서 심장 추정 평가 결과
5. 정리

제8절 카메라에 의한 비 접촉 맥파 정보 추출 및 혈압 추정 기술
1. 맥파 추출 기술
 1.1 광전 용적 맥파는
 1.2 카메라 맥파 추출
2. 얼굴의 맥파에 의한 혈압 추정 기술
 2.1 얼굴 탐지, 추적 기술
 2.2 맥파에서 혈압을 추정하는 기술
 2.3 신체 움직임의 영향 평가

제9절 레인지 이미징에 의한 비 접촉 생체 계측 기술과 그 응용 사례
1. 카메라 기반 레인지 이미징 기술
 1.1 수동 스테레오 법
 1.2 능동적 스테레오 법
 1.3 Time-Of-Flight 법
2. 레인지 이미징에 의한 비 접촉 호흡 환기량 측정
3. 레인지 이미징에 의한 운동 중 비 접촉 호흡 측정
4. 레인지 이미징에 의한 비 접촉 심박 측정

제10절 영상 분석을 기반으로 튼튼한 심장 심박 측정 기술과 그 응용
1. 그림에서 심박수 측정
2. 피부의 외관 모델
3. 심박수 추정법
 3.1 강체 운동에 대한 대응
 3.2 조명 시간 변동이 있는 중 혈류 관련 신호의 추출
 3.3 추출한 PG 신호의 심박수 추정
 3.4 다수결에 의한 튼튼한 심장 심박 추정
 3.5 데이터 베이스를 이용한 실험
 3.6 실제 환경에서의 실험
 3.7 고속화 검토
4. 심박수 측정의 응용
 4.1 인터넷 동영상의 감정 상태 추정
 4.2 영화 시청시의 감정 식별
 4.3 치매 노인을 위한 원격 통신 시스템

제11절 녹색 LED를 이용한 광전 맥파 측정기에 의한 심장 호흡의 동시 측정 기술
1. 광전 맥파 측정과 호흡 변조
 1.1 광전 맥파에 의한 심박 측정
 1.2 호흡에 의한 심박 변조
2. 분석 방법
3. 실험 방법
4. 실험 결과

제12절 습도 센서에서 호흡을 감지하는 휴대용 호흡 속도 센서의 개발
1. 일반적인 호흡 측정 방법
2. 호기에 포함된 수분을 가진 검출법
3. 실험 방법
 3.1 습도 센서 칩의 제작법
  3.1.1 기재의 선택 
  3.1.2 감 습도 막 선택 
 3.2 휴대용 호흡 속도 센서로 구현
4. 실험 결과

◇제2장 심박, 맥파 억제 측정 기술◇
제1절 압력 센서를 이용한 맥파 · 호흡 · 신체 움직임의 측정 기술과 응용 사례
1. 생체 신호의 정의 및 측정 방법
2. 무 구속 생체 신호 센싱 기술
3. ECM을 이용한 압력 식 생체 신호 감지 시스템
4. 맥파 측정에서 수면 심도의 추정
5. 생체 신호 측정에 필요한 요소 기술
 5.1 시정 증폭 기술 6)
 5.2 에어 튜브형 압력 센싱
6. 맥파 측정에서 속도 맥파 가속도 맥파에
7. 심전도 신호에서 확립된 교감 · 부 교감 신경과의 상관 관계
8. 마음 전파 모양 증폭 용 시정 증폭기
9. 용량 결합 형 전극을 이용한 마음 전파 형태 계측

제2절 압전 필름 센서에 의한 억제 생체 센싱 기술
1. 다기능 센서
2. 무 구속 생체 센싱
3. 바이탈 및 체위 센싱
4. 정리
5. 향후 전망

제3절 심박, 호흡 억제 계측 기술과 수면 상태의 추정
1. 압전 소자를 이용한 무 구속 심장 호흡 측정
 1.1 최소 제곱 역 필터에 의한 BCG에서 심박 측정
 1.2 여러 BCG 센서에서 Length transform에 의한 심박 측정
 1.3 BCG 신호의 파워 스펙트럼에서 호흡 측정
2. 압전 소자를 이용한 수면 상태의 추정
 2.1 수면 상태 모니터링의 중요성
 2.2 호흡성 부정맥의 위상 일관성과 서파 수면의 연관

제4절 압전 소자를 이용한 침대에서 심박, 호흡 감지 시스템의 개발
1. 호흡 · 심박 측정
 1.1 압전 소자
 1.2 측정 환경
2. 제안된 기법
 2.1 호흡 · 심박 신호의 추출 방법
  2.1.1 호흡 신호 추출 방법
  2.1.2 심박 신호 추출 방법
 2.2 소자 선택법
 2.3 호흡 · 심장 추출 신호의 정규화 방법
3. 검증 실험
 3.1 호흡 · 심박 측정 내용
 3.2 실험 결과

제5절 촉각 센서를 이용한 호흡 · 심장의 억제 계측 기술
1. 촉각 센서를 이용한 수면 모니터링 시스템의 구성
2. 호흡수, 심박수 측정 방법
3. 자세 결정을 위한 패턴 처리
4. 자세 판별의 평가 실험
 4.1 샘플 데이터와 평가 방법
 4.2 학습
6. 실시간 프로그램
7. 순간 심장 심박 감지

제6절 초 고감도 압력 센서를 이용한 무 구속 생체 계측 시스템과 그 응용
1. 공압 방식에 의한 맥파, 호흡, 코골이 억제 감지 장치
 1.1 측정 시스템의 물리적 모델
  1.1.1 생명 활동에 따른 진동에 의한 에어 매트리스의 압력 특성
  1.1.2 에어 매트리스와 백 챔버의 공기압 특성
  1.1.3 electret 필름의 동특성
  1.1.4 압력 센서의 회로 특성
  1.1.5 측정 시스템 전체의 주파수 특성
 1.2 실제 측정 회로의 특성
2. 응용 사례
 2.1 다양한 가정 환경에서 생체 신호 측정 예
 2.2 확정적 수면 단계의 추정 및 확률 적 수면 단계의 추정

제7절 정전 용량형 플렉시블 근접 센서의 개발과 인체 호흡 감지
1. 정전 용량 형 플렉시블 근접 센서의 생체 정보 감지로서의 특징
2. 스크린 및 스크린 오프셋 인쇄 법에 의한 정전 용량형 플렉시블 근접 센서
3. 정전 용량형 플렉시블 근접 센서에 의한 인체 감지
4. 정전 용량형 플렉시블 근접 센서에 의한 호흡 감지

제8절 착용 전극 소재 hitoeR 및 재활에의 응용
1. 웨어러블 전극 소재
 1.1 응용 전개 분야
 1.2 센서 데이터에서 정보 생성
2. 회복기 재활의 응용 사례
 2.1 회복기 재활
 2.2 모니터링 시스템
  2.2.1웨어와 송신기
  2.2.2 스마트폰 무선 게이트웨이
  2.2.3 서버
  2.2.4 보안
 2.3 뇌졸중 환자의 활동성 평가에 이용하는 지표
  2.3.1 심박수
  2.3 .2 % 예비 심박수 (% HRR)
  2.3.3 신체 움직임
  2.3.4 보행
  2.3.5 자세
  2.3.6 활동 비용 지수
 2.4 24 시간 상당의 지표를 생성하는 앙상블 평균
3. 실증 실험 결과
 3.1 안정시 심장의 취득에 있어서의 야간 측정의 유효성
 3.2 활동 시간과 FIM의 관계
 3.3 신체 움직임과 FIM의 관계
 3.4 % HRR과 FIM의 관계
 3.5 환경이 신체에 미치는 영향
 3.6 재활 영양, 행동 수정

제9절 스마트 웨어를 이용한 심박수 측정과 그 응용
1. 속옷을 이용한 심장 심박 측정
2. 심박수 심박 변동 해석의 기초
3. 혹서 노동 환경의 안전을 지켜 스마트 웨어

제10절 도전성 고분자 막을 이용한 웨어러블 생체 정보 모니터링 센서의 개발
1. 헬스 케어용 웨어러블 장치
2. 이온 전도성 고분자 - 금속 접합체 (IPMC)
3. IPMC의 스마트 섬유에의 응용
 3.1 IPMC를 이용한 변위 측정
  3.1.1 측정 방법
  3.1.2 측정 결과
 3.2 명의 움직임을 상정 한 실용성 평가
  3.2.1 측정 방법
  3.2.2 측정 결과
4. IPMC를 이용한 생체 정보 모니터링
 4.1 착용 할 수 있는 생체 정보 센서를 이용한 관절 운동 측정
 4.2 웨어러블 디바이스를 이용한 움직임과 생체 전기의 동시 측정
 4.3 측정 결과

제11절 도전성 섬유를 이용한 욕창 예방 센서의 개발
1. 전도성 섬유의 기본 구조
2. 욕창 발병 요인과 그 대책
3. 정전 용량 형 센서
 3.1 정전 용량 측정 원리
4. SNS를 도입 한 욕창 예방 센서 시스템
5. 전도성 섬유를 이용한 욕창 예방을 위한 센서 개발

제12절 실버 도금 전도성 섬유를 이용한 스마트 웨어 개발 및 생체 정보 측정
1. 실버 도금 도전성 섬유 "AGposs"붙어
 1.1 도전성 섬유의 분류
 1.2 AGposs 개요
 1.3 AGposs의 용도 예
 1.4 AGposs의 세탁 내구성
2. 착의형 웨어러블 장치 "hamonR"에 대해
 2.1 hamon의 구성 요소
 2.2 hamon의 세탁 내구성
 2.3 hamon 의한 솔루션
3. hamon 의한 생체 계측에 대해
 3.1 hamon에서 알 수
 3.2 심전도 데이터를 검색하기 위해 hamon에 필요한 것
 3.3 hamon의 전극 위치

제13절 광섬유 센서를 이용한 스마트 섬유 센싱
1. FBG 감지 시스템과 맥파 감지
 1.1 FBG 센서와 맥파 감지
 1.2 장착형 시스템을 위한 FBG 센서 시스템
2. 생체 신호 센싱
 2.1 심리적 스트레스 상태의 측정
 2.2 혈압 및 혈당 측정
3. 비 침습 무 구속 생체 신호의 스마트 섬유의 전망

제14절 헤테로코아 광섬유를 포함시킨 유연한 소재의 의식 무 구속 생체 모니터링
1. 헤테로코아 광섬유
2. 직물 센서
3. 생체 정보 모니터링에의 응용

제15절 스마트 글래스를 이용한 생체 정보의 실시간 모니터링 시스템의 개발
1. 머리에서 심전도 측정 방법
 1.1 전극 사이의 거리는
 1.2 전극의 위치에 대해
2. 머리에서 측정 한 심전도 신호 처리법
 2.1 전자파의 영향에 대해
 2.2 근육 전기의 영향에 대해
 2.3 주파수 필터링 방법에 대해
3. 일상 생활 속에서 정확한 HR 검출을 위한 스마트 아이 모니터 시스템의 향후 과제
 3.1 전극 종류에 대해 검토
 3.2 AI 알고리즘을 이용한 디지털 신호 처리에 대한 검토

제16절 라운드 넥 밴드형 호흡 모니터링 시스템에 의한 무호흡 · 저 호흡의 자동 감지
1. 구강 인후 소리 분석에 의한 호흡 모니터링
2. 저 호흡 · 가사 자동 검색
 2.1 피크 간격 검출법
 2.2 이동 평균 검출법
 2.3 이진화 검출법
 2.4 각 검출 방법의 장점과 단점
3. 넥 밴드형 SpO2 추정 시스템
4. 호흡 산소 포화도 모니터링

제17절 웨어러블 센서와 기계 학습을 이용한 심리 상태의 추정 및 시각화
1. 심리 상태의 측정
 1.1 설문
 1.2 행동
 1.3 생체 신호
2. 웨어러블 센서를 이용한 피킹 시 작업자의 심리 상태의 추정
 2.1 개요
 2.2 작업자의 생체 신호 · 동작의 취득
 2.3 행동과 맥파 특징의 계산
 2.4 가설 검정에 의한 변수 선택
 2.5 딥 신경망 감정 몰입의 예측
3. 실험 결과
 3.1 실험 목적
 3.2 실험 절차
 3.3 심리 모델의 검증
 3.4 예측 정확도
4. 결론

제18절 맥파 파형을 특징량으로 한 Cuffless 혈압 추정 방법의 개발
1. PPG와 종래의 특징 량
2. Cuffless 혈압 추정법
 2.1 등고선 맥파 특징 량
 2.2 PLS 회귀를 이용한 추정 모델
3. 실험
 3.1 실험 방법
 3.2 실험 결과
4. 고찰

제19절 광전 용적 맥파의 혈압 추정을 위한 오토 엔코더에 의한 특징 추출
1. 광전 용적 맥파
2. 맥파 특징량
 2.1 가속도 맥파형
 2.2 가속도 맥파의 진폭 대비
3. 맥파 신호 분석
 3.1 맥파 신호 처리
4. 맥파 특징량 추출
 4.1 상호 상관 함수
 4.2 맥파 특징량 추출
 4.3 오토 인코더
5. Deep Learning을 이용한 혈압 추정 실험
 5.1 자동 혈압계
 5.2 광전 용적 맥파 센서
 5.3 측정 환경 · 개인 정보
 5.4 실험 결과

◇제3장 얼굴과 표정의 분석과 사람의 상태 추정◇  
제1절 얼굴 이미지에서 감정 추정 및 표정 합성
1. 산업 응용
2. 심리학의 감정과 표정의 관계
 2.1 심리학 연구
 2.2 감정의 지표로 표정
 2.3 "관심"과 비 언어적 커뮤니케이션
3. 얼굴 이미지에서 감정 추정 및 표정 합성
 3.1 얼굴 촬영 실험
 3.2 이미지의 정상화와 평균 얼굴 만들기
 3.3 얼굴 이미지에서 감정 추정
 3.4 얼굴 표정 이미지의 합성

제2절 안면 표정 인식에 행동 · 태도가 미치는 영향
1. 커뮤니케이션의 비 언어적 정보와 그 평가 방법
 1.1 비 언어 정보의 분류
 1.2 비 언어 정보의 역할
 1.3 비 언어 정보의 평가 방법
2. 표정인지 과정의 맥락 정보의 영향
3. 자극 이미지 수집
 3.1 얼굴 표정의 촬영 방법
 3.2 몸짓, 자세의 촬영 방법
4. 연구 예1
 4.1 방법
  4.1.1 실험 자극
  4.1.2 절차
 4.2 결과 및 고찰
5. 연구 예2
 5.1 방법
  5.1.1 실험 자극
  5.1.2 절차
 5.2 결과 및 고찰
6. 이상의 연구의 의의와 문제점

제3절 표정 공간 차트를 이용한 심리적 스트레스 수준의 추정
1. 배경
2. 제안된 기법
 2.1 표정의 표출도
 2.2 특징 추출
 2.3 SOM에 의한 표정 패턴의 분류
 2.4 FART 의한 표정 패턴의 통합
 2.5 표정 공간 차트의 생성
 2.6 SVM에 의한 스트레스 수준의 추정
3. 데이터 세트
 3.1 표정 사진
 3.2 표정 촬영
 3.3 스트레스 수준 측정
4. 평가 실험
 4.1 표정 공간 차트 생성 결과 (피험자 A)
 4.2 표정 공간 차트 생성 결과 (피험자 10 명)
5. 심리적 스트레스 수준의 추정

제4절 발화에 따른 입술의 움직임과 심정과 컨디션 변화 관련
1. 입술의 움직임과 심정 컨디션 변화 관련
2. 사용 데이터
 2.1 데이터 수집 환경
 2.2 데이터 수집 일정 및 데이터 세트
 2.3 컨디션 부진 데이터와 컨디션 좋은 데이터의 분류
 2.4 발화에 사용된 단어의 선정 기준
3. 컨디션 판별을 위한 특징량 산출 처리
 3.1 개요
 3.2 입술 모양 추출 과정 
 3.3 입술 폭의 시계열 변화 산출 처리
 3.4 입술의 가로의 신축 정도 산출 처리
 3.5 시간축의 정규화 처리
 3.6 누적 차분 값의 평균값 산출 처리
 3.7 Dax의 정규화 처리
4. 컨디션 부진의 판별 실험
 4.1 컨디션 판별을 위한 임계 값에 대한 검토
 4.2 판별 실험
5. 컨디션 판별 결과 및 고찰
 5.1 결과
 5.2 컨디션 확인에 실패한 사례에 대한 고찰

◇제4장 시선, 안구 운동 측정, 분석 및 사람의 상태 추정◇
제1절 눈 옆에 설치된 소형 카메라로 시선 추정 및 안구 회전 측정
1. 개인차의 영향을 받지 않는 안구 회선 운동 측정
 1.1 시스템 구성
 1.2 혈관 템플릿 이미지의 선택
 1.3 안구 회선 각 산출법
 1.4 평가 실험
2. 거의 옆에서 시선을 촬영되더라도 추정 정확도를 저하시키지 않는 시선 추정 방법
 2.1 시스템 구성
 2.2 최적 보정 주시 점의 선택
 2.3 보정 파라미터를 구하는 방법
 2.4 평가 실험
3. 정리

제2절 閉眼 시 안검 운동의 측정과 그 응용
1. 閉眼 시 안검 운동의 측정
 1.1 측정 방법의 선정
 1.2 눈꺼풀 동작의 추출
  1.2.1 위 눈꺼풀 경계의 생성
  1.2.2 위 눈꺼풀 경계의 이동량의 산출
 1.3 閉眼 시 안검 운동의 추출 사례
 1.4 적용 조건 완화
2. 청각 정보 처리 과정의 평가에 적용
 2.1 눈 깜박임과 인지 과정과의 관계
 2.2 청각 자극
 2.3 실험 조건
 2.4 실험 절차
 2.5 실험 결과
  2.5.1 데이터 처리
  2.5.2 위 눈꺼풀의 이동량 시간 분포
 2.6 눈 깜박임 특성과의 대비
3. 음성 낭독 입력 인터페이스에의 응용
 3.1 배경
 3.2 실험 시스템의 구성
 3.3 수의성 운동과 불 수성 운동의 식별
 3.4 음성 읽기 방식
 3.5 실험 결과 및 고찰
 3.6 기존 방법과의 비교
  3.6.1 문자 선택 정밀도
  3.6.2 입력 속도
  3.6.3 입력 효율
  3.6.4 입력의 편의성
  3.6.5 용도

제3절 기계 학습을 이용한 화상의 시선 추정 방법
1. 이미지를 이용한 시선 추정 기법
 1.1 모양 기반 기법
 1.2 모델 기반 기법
 1.3 종래 기술의 문제점
2. 명시적인 교정 불필요한 시선 추정 방법과 그 응용
3. 얼굴 형상 매개 변수의 순서대로 업 데이트를 통해 개인 적응하는 머리 / 시선 추정
 3.1 제안된 방법의 개요와 처리의 흐름
 3.2 개인화 매개 변수 추정 네트워크
 3.3 얼굴 자세 추정 네트워크
 3.4 실험
  3.4.1 개인화 매개 변수 추정의 정확도 평가
  3.4. 2 얼굴 자세 추정의 정확도 평가
 3.5 시선 추정에 대한 확장

제4절 안구 운동, 머리 움직임과 손의 움직임 측정 장치의 개발 및 이미지 평가
1. 측정 장치의 구성
2. 시선의 정확도 평가
 2.1 시선의 움직임을 측정
 2.2 시선의 측정 결과
 2.3 손의 움직임의 정확도 평가
  2.3.1 손 움직임의 측정법
  2.3.2 손 움직임의 측정 결과
 2.4 고찰
  2.4.1 시선의 움직임 정밀도
  2.4.2 손 움직임의 정확도

제5절 안구 운동 측정에 의한 주의 추정
1. 안구 운동의 종류
 1.1 눈의 구조와 시각 정보 처리
 1.2 안구 운동의 종류
  1.2.1 보상 성 안구 운동
  1.2.2 수의 성 안구 운동
  1.2.3 미세 안구 운동 / 고정 중 비자발적인 미세한 안구 운동 (고정 진동)
2. 안구 운동의 측정법
 2.1 대표적인 측정법
  2.1.1 각막 반사 법
  2.1.2 비디오식 안구 운동 기록
  2.1.3 서치코위르법
  2.1.4 린바스트락킹법
  2.1.5 눈 전기 총
 2.2 아이트락카에 의한 안구 운동 측정
  2.2.1 Tobii 사의 안구 추적 예제
  2.2.2 아이트락카에 의한 시선 정보 분석의 예
3. 안구 운동에 의한 주의의 추정
 3.1 시각적 주의의 심리학
 3.2 작성자의 연구 예의 소개
  3.2.1 실험 장면
  3.2.2 의인화 대화 에이전트를 이용한 사용자의 "시선 정보의 유도"
  3.2.3 협동 작업의 "시선 정보의 일치"에 의한 회화의 원활화
  3.2.4 "시선 의견"에 의한 협동 작업의 촉진

제6절 눈 전위 측정에 의한 사람의 심리적 상태의 검출
1. 안전도에 의한 안구 운동의 검출 방법
 1.1 안구 운동의 검출 방법
 1.2 3전극법에 의한 눈의 전기도 측정
2. JINS MEME의 개요
3. JINS MEME 의한 측정 사례
 3.1 시선 이동 방향과 속도 성분의 검출
 3.2
순간의 타이밍과 규모의 검출
 3.3 측정 신호와 심리 지표와 관련
4. 고찰
 4.1 측정되는 눈 전 그림이 나타내는 것은
 4.2 마이크로 전자 신호 증폭에 대해
 4.3 인간의 심리적 상태의 정량적 평가를 향해

제7절 현저성 맵과 시선 측정을 이용한 쾌 · 불쾌 정서 추정
1. 감정과 시선
2. 현저 성 맵
 2.1 시각적 주의의 정의
 2.2 특징 통합 이론
 2.3 현저성 맵 모델
3. 실험 방법
 3.1 실험 개요
 3.2 실험 과제
 3.3 자극 사진
4. 쾌 · 불쾌 감정에 대한 시선 특성
 4.1 시선 정류장의 결정
 4.2 현저 성을 고려한 시선 특징
 4.3 분석 결과

제8절 안구 운동과 동공 측정에 의한 스트레스 상태의 추정
1. 원래 스트레스는
2. 동공은
 2.1 동공의 신경 지배 자율 신경계
 2.2 동공 반응의 견해
 2.3 학생에 의한 스트레스 측정
 2.4 동공 측정에 의한 질환의 진단
 2.5 안과 영역의 질환
3. 안구 운동과 스트레스
 3.1 안구 운동의 종류
 3.2 안구 운동 속도
 3.3 안구 운동 측정 방법
 3.4 안구 운동에서 스트레스를 보는 방법

제9절 "뭔가를 하면서 스마트폰" 시간에 대한 시선 계측 및 위험 고려 사항
1. "뭔가를 하면서 스마트폰"과 관련된 교통 사고의 실태 등
2. 실험 방법
 2.1 사용 시선 계측 장치
 2.2 모바일 타입의 시선 계측 장치
 2.3 시선 특성 분석 항목
3. "뭔가를 하면서 스마트폰" 시선 특성과 위험성에 대해
 3.1 자동차 운전 시
  3.1.1 실차 운전 시
  3.1.2 드라이빙 시뮬레이터를 사용한 실험
 3.2 자전거 운전 시
 3.3 보행 시 "워킹 스마트폰"

제10절 短剣道 동작 측정과 기술 예측
1. 연구 대상으로 短剣道
 1.1 짧은 검도는
 1.2 특징
2. 심층 학습을 이용한 短剣道  충돌행동 예측
 2.1 목적
 2.2 시스템 구성
 2.3 평가 실험
 2.4 고찰 및 정리
3. 접근전에서도 파괴되지 않는 세계 카메라의 설치 위치
 3.1 목적
 3.2 시스템 구성
 3.3 세계 카메라 설치 위치의 유효성 검증
 3.4 실증 실험
4. 정리

◇제5장 뇌파 측정 기술과 사람의 상태 추정◇
제1절 비 침습 뇌 전기 활동 영상과 시각화
1. 뇌의 전기 활동 영상의 배경
2. 뇌 다이폴 이미징
 2.1 문제의 공식화
 2.2 필터 특성
 2.3 정규화 매개 변수 추정법
 2.4 시계열 분석
 2.5 실제 형상 모델에 투영
3. 시뮬레이션을 통한 검증
4. 시각 유발 전위에의 응용

제2절 뇌파에 의한 사람의 감정 상태의 평가 방법
1. 뇌파에 의한 평가의 실제
2. 뇌파 기록 일반
3. 뇌파 분석
 3.1 시찰 판정
 3.2 뇌파 분석
4. 자발 뇌파와 감정과 감성
 4.1 전두부 뇌파 활동의 비대칭 성
 4.2 α 파 활동의 흔들림
5. 사건 관련 전위

제3절 뇌파 분석과 동공 반응, 표정 반응을 이용한 감정 추정
1. 이성과 감정, 합리성과 비 합리성
 1.1 이성과 감정에서 보는 인간의 특징.
 1.2 주관적, 객관적으로 보는 인간의 합리성, 비 합리성
2. 인간에서 나오는 감정의 사인
 2.1 뇌 활동 측정 방법
 2.2 다른 생체 데이터
3. 측정 방법
 3.1 뇌파의 측정 방법
 3.2 동공 크기 측정 방법
 3.3 표정의 측정 방법
4. 평가 예
 4.1 측정 시스템
 4.2 제시 콘텐츠 및 측정 기준
 4.3 뇌파 분석
5. 결과 예제
 5.1 기쁨 콘텐츠의 지속적인 결과
 5.2 기쁨 콘텐츠의 시간 변화
 5.3 공포, 슬픔 콘텐츠의 시간 변화

제4절 뇌파와 심층 학습을 활용 한 기억의 회상에 따른 쾌 불쾌 감정의 인식
1. 모델 기반 회상 법의 구상
2. 기억에 따른 감정과 뇌파 데이터 세트
 2.1 방법
  2.1.1 실험 참가자
  2.1.2 절차
 2.2 데이터 세트의 개요
 2.3 쾌 불쾌의 평균적인 뇌파의 비교
3. 심층 학습에 의한 쾌 불쾌 감정의 인식
 3.1 네트워크 구성
 3.2 감정 인식 방법
 3.3 감정 인식 결과
4. 심층 학습에 의한 감정을 수반하는 뇌 부위의 시각화
 4.1 시각화 방법
  4.1.1 입력
  4.1.2 시각화
  4.1.3 통합
 4.2 시각화 보충 효과

제5절 웨어러블 NIRS의 쾌 · 불쾌 감정의 검색 및 평가
1. NIRS 의한 뇌 활동 측정
2. 실험 방법
 2.1 실험 설계 및 측정 조건
 2.2 이미지의 선정
3. 결과
 3.1 주관적 평가에 의한 평가
 3.2 NIRS 신호의 변화
 3.3 기계 학습에 의한 감정의 검출
  3.3.1 식별 조건
  3.3.2 서포트 벡터 머신
  3.3.3 식별 결과

제6절 뇌파의 프랙탈 분석 및 감성 측정
1. 감성 프랙탈 분석 방법
2. EFAM 의한 감정 · 불안의 측정
 2.1 측정 조건
 2.2 감성 분석 결과
  2.2.1 참조 데이터에 대한 인식 결과
  2.2.2 평가 데이터에 대한 인식 결과
 2.3 상기 이미지의 감성 측정의 정리
3. 시각적인 자극과 감성
 3.1 측정 환경 및 조건
 3.2 평가 그림
 3.2 상기 · 시각 정보의 프랙탈 차원 분석
  3.2.1 화려 함을 상기하면 분석 결과
  3.2.2 시각적 자극에 대한 "화려함"측정 결과
 3.3 시각적인 자극과 감성의 정리
4. 후각 자극과 감성
 4.1 후각과 감성 측정의 목적
 4.2 측정 내용
 4.3 후각 자극에 대한 감성 분석
 4.4 후각과 감성의 정리

◇제6장 생체 신호 처리, 분석 기술과 노이즈 대책◇
제1절 생체 전기 신호의 발생과 전파 메커니즘
1. 세포막과 이온 환경
 1.1 세포막의 특징
 1.2 정지막 전위
 1.3 정지막 전위의 생성 원리
 1.4 분극과 탈 분극
 1.5 Goldman-Hodgkin-Katz 식
2. 세포막의 전기적 성질
 2.1 수동 성질
 2.2 능동적 성질
 2.3 활동 전위 생성 이온 기전
 2.4 활동 전위의 이온 농도에 미치는 영향
 2.5 Hodgkin-Huxley 모델
 2.6 흥분 더 단순화된 모델
3. 막 흥분을 담당하는 분자의 실체
 3.1 전위 의존성 이온 채널
 3.2 이온 채널의 특징
 3.2 이온 채널의 구조
 3.3 활동 전위의 다양성을 낳는 것
4. 활동 전위의 전파
 4.1 막 케이블의 수동적 특성
 4.2 막 케이블의 능동적 성질
 4.3 도약 전도
5. 인접한 세포에 신호 전달
 5.1 화학 시냅스
 5.2 간격 접합
6. 세포 외 영역에 나타나는 전위차

제2절 신호 분석 알고리즘 ARS 및 생체 감지에의 전개
1. 배경 IoT 시대의 데이터 분석
 1.1 에지 컴퓨팅
 1.2 IoT 및 에지 컴퓨팅이 가져올 데이터 처리에 대한 새로운 요구
2. IoT에 적합한 새로운 진동 해석법 ARS
 2.1 기본 원리
 2.2 ARS 구성
 2.3 수치 예
3. 특징과 문제점
 3.1 특징
 3.2 문제
4. 정리와 향후의 전개

제3절 생체 신호의 수학적 분석을 기반으로 심신의 상태 평가
1. 생리 신호를 이용한 심리 상태 평가
2. 심장 심박의 변화 분석
 2.1 시간 영역 분석
 2.2 주파수 영역 해석
 2.3 비선형 지표
3. 연속 혈압 맥파 분석
4. 뇌파 분석
5. 피부 전기 전도성의 분석
6. 수면 폴리 그래프 데이터 분석
7. 신체 활동량 분석

제4절 생체 신호의 흔들림 분석과 의료에의 응용
1. 흔들림 분석을 위한 데이터 수집
 1.1 단시간 기록과 장시간 기록
 1.2 흔들림의 기원에 따라 데이터 추출
 1.3 심전도와 맥파
2. 흔들림의 양적 분석
 2.1 심장 심박의 변화와 자율 신경 기능
 2.2 심장 심박의 변화 및 건강 위험
3. 흔들림의 질적 분석
 3.1 프랙탈 분석
 3.2 복잡성 · 불규칙성 분석
 3.3 비 가우스 성 분석
 3.4 동적 반응 해석

제5절 생체 전기 신호 중 교류 잡음 제거 기술
1. 교류 잡음과 대처법
2. 적응 필터에 의한 교류 잡음 제거
 2.1 적응 알고리즘
 2.2 적응 필터에 의한 잡음 제거 문제
3. 문제 해결의 시도
 3.1 원하는 신호가 과도 펄스형 신호인 경우
 3.2 원하는 신호가 지속적인 경우
 3.3 오프라인 처리가 가능한 경우
 3.4 주파수 변동에 대하여 내성을 갖게 하는 시도

Title: 생체 정보 감지 및 사람의 상태 추정에의 응용 - 건강 상태, 스트레스, 피로, 감정, 심리, 관심 -
 
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