KR101916591B1 - A bio-information determination apparatus and method using principal component analysis of radar signal - Google Patents

A bio-information determination apparatus and method using principal component analysis of radar signal Download PDF

Info

Publication number
KR101916591B1
KR101916591B1 KR1020170076745A KR20170076745A KR101916591B1 KR 101916591 B1 KR101916591 B1 KR 101916591B1 KR 1020170076745 A KR1020170076745 A KR 1020170076745A KR 20170076745 A KR20170076745 A KR 20170076745A KR 101916591 B1 KR101916591 B1 KR 101916591B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
series data
time series
target
heartbeat
time
Prior art date
Application number
KR1020170076745A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
조희섭
박영진
Original Assignee
재단법인대구경북과학기술원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 재단법인대구경북과학기술원 filed Critical 재단법인대구경북과학기술원
Priority to KR1020170076745A priority Critical patent/KR101916591B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101916591B1 publication Critical patent/KR101916591B1/en

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7203Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/58Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G01S13/583Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems using transmission of continuous unmodulated waves, amplitude-, frequency-, or phase-modulated waves and based upon the Doppler effect resulting from movement of targets
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88Radar or analogous systems specially adapted for specific applications

Abstract

Disclosed are an apparatus for determining biometric information using principal component analysis of a radar signal and a method thereof. The method for determining biometric information of a target using principal component analysis includes the steps of: generating a frame set by accumulating a single frame formed by superimposing radar pulses reflected from the target for measuring a heartbeat according to a predetermined reception time; setting a region of interest based on time series data with a characteristic similar to the heartbeat of the target among the time series data included in the generated frame set; acquiring one time series data for extracting the heartbeat of the target by performing the principal component analysis on time series data of samplers included in the set region of interest; removing a noise component by using a frequency of the acquired one time series data; and extracting heartbeat information of the target using the one time series data from which the noise component is removed. Accordingly, the present invention can detect the changes of a heartbeat frequency and the heartbeat in a time domain.

Description

레이더 신호의 주성분 분석을 이용한 생체 정보 결정 장치 및 방법{A BIO-INFORMATION DETERMINATION APPARATUS AND METHOD USING PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS OF RADAR SIGNAL}Field of the Invention [0001] The present invention relates to a biological information determining apparatus and a biological information determining method using principal component analysis of a radar signal,

본 발명은 레이더 신호의 주성분 분석을 이용한 생체 정보 결정 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 레이더 신호를 통해 생성된 프레임 셋의 시계열 데이터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 수행함으로써 시간 영역에서의 심박 주파수 및 심박의 변화 양상을 검출하는 장치 및 방법에 관한 것이다. More particularly, the present invention relates to a biometric information determination apparatus and method using principal component analysis of a radar signal, and more particularly, to a biometric information determination apparatus and method using principal component analysis of a radar signal, The present invention relates to an apparatus and a method for detecting a change in a heart rate and a heart rate of a heart.

레이더 기술은 항공, 군사 분야에서 원거리에 있는 타겟을 검출하거나, 타겟과의 거리를 측정하기 위해 사용되어 왔다. 근래에는 레이더 기술을 이용하여 근거리에 위치한 사람으로부터 맥박, 심박, 호흡과 같은 생체 정보를 비침습적이고 비접촉적으로 획득하기 위한 시도가 이루어지고 있다. Radar technology has been used to detect distant targets in aeronautical and military applications, or to measure distances to targets. In recent years, attempts have been made to acquire non-invasive and non-contact biological information such as pulse, heartbeat, and respiration from a close-range person using radar technology.

사람의 생체 정보를 획득하기 위한 레이더 기술로서 임펄스 레이더(Impulse Radar)와 CW 도플러 레이더(Continuous Wave Doppler Radar) 등이 이용될 수 있다. 이와 같은 두 가지 방식의 레이더 기술은 전력 소모, 목표물 탐지 거리, 공간 해상도 등에서 차이가 존재하므로 각각의 응용 분야가 달라질 수 있다.An impulse radar and a CW Doppler radar may be used as a radar technique for acquiring biometric information of a person. These two types of radar technology have different application areas because of differences in power consumption, target detection distance, and spatial resolution.

그 중에서 UWB(Ultra Wide Band) 임펄스 레이더는 인체를 대상으로 이용될 때에 전자파의 과노출에 대한 위험도가 낮고 전력 소모가 적은 장점이 있다. 또한, UWB 임펄스 레이더는 주변기기와의 공존성에 있어서 우수한 특성을 가지고 있으며, 다른 방식들에 비해 공간 해상도가 뛰어나 사람의 생체 정보를 획득하는데 적합한 방식이라 볼 수 있다.Among them, UWB (Ultra Wide Band) impulse radar has advantages of low risk of overexposure of electromagnetic wave and low power consumption when used in human body. In addition, the UWB impulse radar has excellent characteristics in terms of coexistence with peripheral devices, and is superior in spatial resolution compared to other methods, and can be considered as a method suitable for acquiring human biometric information.

이와 같이 비침습적이고 비접촉적으로 사람의 생체 정보를 추출하기 위해 임펄스 레이더를 활용한 종래의 연구들을 분석해 보면 레이더 신호를 주파수 영역에서 다루고 있는 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 주파수 영역에서 레이더 신호를 처리하게 되면 시간 영역에서의 단기적 특성(short term characteristics) 변화를 관찰할 수 없을 뿐만 아니라, 협소하고 낮은 주파수 대역에 분포하는 심박의 경우, 심박 주파수를 정밀하게 표현하기 위하여 신호 수집 시간을 늘려야 하는 문제가 발생한다. In order to extract non-invasive and non-invasive human biometric information in this way, a study focusing on radar signals in the frequency domain is mainly focused on analysis of conventional studies using impulse radar. However, if the radar signal is processed in the frequency domain, it is impossible to observe a change in the short-term characteristics in the time domain. In addition, in the case of a heartbeat distributed in a narrow and low frequency band, The problem of increasing the signal acquisition time occurs.

본 발명에서는 UWB 임펄스 레이더를 활용하여 사람의 생체 정보 중 심박의 주파수를 높은 정확도로 추출할 수 있을 뿐만 아니라 시간 영역에서의 심박의 변화 양상을 정밀하게 검출할 수 있는 새로운 레이더 신호 처리 방식을 제안한다.
선행문헌1 : Ershad Sharifahmadian and Alireza Ahmadian. "Adaptive signal processing algorithm for remote detection of heart rate (HR) using ultra-wideband waveforms based on principal component analysis" , 31 st Annual International Conference of the IEEE EMBS, IEEE, Sept. 2009. pp.5717-5720.
선행문헌2 : 한국공개특허 KR10-2016-0148904 (2016-12-27)
In the present invention, a new radar signal processing method capable of accurately extracting the heartbeat frequency of human biometric information using a UWB impulse radar and accurately detecting the change in heartbeat in the time domain is proposed .
Prior Art 1: Ershad Sharifahmadian and Alireza Ahmadian. &Quot; Adaptive signal processing algorithm for remote detection of heart rate (HR) using ultra-wideband waveforms based on principal component analysis ", 31st Annual International Conference of the IEEE EMBS, IEEE, Sept. 2009. pp.5717-5720.
Prior Art 2: Korean Patent Publication KR10-2016-0148904 (2016-12-27)

본 발명은 레이더 신호를 통해 생성된 프레임 셋의 시계열 데이터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 수행함으로써 시간 영역에서의 심박 주파수 및 심박의 변화 양상을 검출하는 장치 및 방법을 제공한다.The present invention provides an apparatus and method for detecting a change in a heart rate and a heart rate in a time domain by performing Principal Component Analysis on time series data of a frame set generated through a radar signal.

본 발명의 일실시예에 따른 주성분 분석을 이용한 타겟의 생체 정보 결정 방법은 심박을 측정하고자 하는 타겟으로부터 반사된 레이더 펄스가 중첩되어 형성된 단일 프레임을 미리 정해진 수신 시간에 따라 누적시켜 프레임 셋(Frame set)을 생성하는 단계; 상기 생성된 프레임 셋에 포함된 시계열 데이터 중 상기 타겟의 심박과 유사한 특징을 가지는 시계열 데이터에 기초하여 관심영역을 설정하는 단계; 상기 설정된 관심영역 내에 포함된 샘플러들의 시계열 데이터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 수행함으로써 상기 타겟의 심박을 추출하기 위한 하나의 시계열 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 하나의 시계열 데이터의 주파수를 이용하여 잡음 성분을 제거하는 단계; 및 상기 잡음 성분이 제거된 하나의 시계열 데이터를 이용하여 상기 타겟의 심박 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.A method of determining a biometric information of a target using principal component analysis according to an embodiment of the present invention includes accumulating a single frame formed by superimposing radar pulses reflected from a target for measuring a heartbeat according to a predetermined reception time, ); Setting a region of interest based on time-series data having characteristics similar to a heartbeat of the target among the time-series data included in the generated frame set; Obtaining one time series data for extracting a heartbeat of the target by performing Principal Component Analysis on time series data of samplers included in the set region of interest; Removing a noise component using the obtained frequency of one time series data; And extracting the heartbeat information of the target using one time series data from which the noise component is removed.

상기 생성된 프레임 셋을 미리 정해진 기준에 기초하여 이진 데이터로 변환하는 단계를 더 포함하고, 상기 설정하는 단계는 상기 이진 데이터로 변환된 프레임 셋의 시계열 데이터 중 심박에 의한 위상 변화 양상이 일정 수준 이상인 시계열 데이터에 기초하여 관심영역을 설정할 수 있다.And converting the generated frame set into binary data based on a predetermined criterion, wherein the setting step includes setting a phase change pattern of the frame set converted into the binary data to a predetermined level or higher The area of interest can be set based on the time series data.

상기 제거하는 단계는 상기 획득된 하나의 시계열 데이터로부터 결정된 우세 주파수(dominant frequency)를 이용하여 상기 하나의 시계열 데이터에 포함된 잡음 성분을 제거할 수 있다.The removing step may remove a noise component included in the one time series data by using a dominant frequency determined from the obtained one time series data.

상기 추출하는 단계는 상기 잡음 성분이 제거된 하나의 시계열 데이터의 피크 성분들 간의 시간 간격을 이용하여 상기 타겟에 대한 심박의 주파수를 계산할 수 있다.The extracting may calculate a frequency of a heartbeat for the target using a time interval between peak components of one time-series data from which the noise component is removed.

본 발명의 일실시예에 따른 주성분 분석을 이용한 타겟의 생체 정보 결정 장치는 심박을 측정하고자 하는 타겟으로부터 반사된 레이더 펄스가 중첩되어 형성된 단일 프레임을 신호 처리하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 심박을 측정하고자 하는 타겟으로부터 반사된 레이더 펄스가 중첩되어 형성된 단일 프레임을 미리 정해진 수신 시간에 따라 누적시켜 프레임 셋(Frame set)을 생성하고, 상기 생성된 프레임 셋에 포함된 시계열 데이터 중 상기 타겟의 심박과 유사한 특징을 가지는 시계열 데이터에 기초하여 관심영역을 설정하며, 상기 설정된 관심영역 내에 포함된 샘플러들의 시계열 데이터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 수행함으로써 상기 타겟의 심박을 추출하기 위한 하나의 시계열 데이터를 획득하고, 상기 획득된 하나의 시계열 데이터의 주파수를 이용하여 잡음 성분을 제거하며, 상기 잡음 성분이 제거된 하나의 시계열 데이터를 이용하여 상기 타겟의 심박 정보를 추출할 수 있다.A target biometric information determination apparatus using a principal component analysis according to an exemplary embodiment of the present invention includes a processor for signal processing a single frame formed by overlapping radar pulses reflected from a target for measuring a heart beat, A frame set is generated by accumulating a single frame formed by superimposing radar pulses reflected from a target to be measured according to a predetermined reception time, and generates a frame set based on the heartbeat of the target A time series data for extracting a heartbeat of the target by performing a principal component analysis on time series data of samplers included in the set region of interest based on time series data having similar characteristics, , And the acquired one The noise component is removed using the frequency of the time series data, and the heartbeat information of the target can be extracted using one time series data from which the noise components are removed.

상기 프로세서는 상기 생성된 프레임 셋을 미리 정해진 기준에 기초하여 이진 데이터로 변환하고, 상기 이진 데이터로 변환된 프레임 셋의 시계열 데이터 중 심박에 의한 위상 변화 양상이 일정 수준 이상인 시계열 데이터에 기초하여 관심영역을 설정할 수 있다.Wherein the processor converts the generated frame set into binary data based on a predetermined criterion, and generates, based on the time series data of the phase set by the heartbeat of the time series data of the frame set converted into the binary data, Can be set.

상기 프로세서는 상기 획득된 하나의 시계열 데이터로부터 결정된 우세 주파수(dominant frequency)를 이용하여 상기 하나의 시계열 데이터에 포함된 잡음 성분을 제거할 수 있다.The processor may remove a noise component included in the one time series data using a dominant frequency determined from the obtained one time series data.

상기 프로세서는 상기 잡음 성분이 제거된 하나의 시계열 데이터의 피크 성분들 간의 시간 간격을 이용하여 상기 타겟에 대한 심박의 주파수를 계산할 수 있다.The processor may calculate a frequency of a heartbeat for the target using a time interval between peak components of one time-series data from which the noise component is removed.

본 발명의 일실시예에 의하면, 레이더 신호를 통해 생성된 프레임 셋의 시계열 데이터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 수행함으로써 시간 영역에서의 심박 주파수 및 심박의 변화 양상을 검출할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, principal component analysis is performed on the time series data of the frame set generated through the radar signal to detect the change in the heart rate frequency and heart rate in the time domain.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 레이더 신호를 이용한 생체 정보 결정 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 프레임 셋의 생성 방법을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 레이더 신호의 주성분 분석을 이용한 생체 정보 결정 방법을 플로우차트로 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 프레임 셋을 이진 데이터로 변환한 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따라 주성분 분석을 통해 복원된 심박 정보의 예를 도시한 도면이다.
1 is a view showing a biological information determination system using a radar signal according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a method of generating a frame set according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method of determining biometric information using principal component analysis of a radar signal according to an exemplary embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating an example of converting a frame set according to an embodiment of the present invention into binary data.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of restored heartbeat information through principal component analysis according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 레이더 신호를 이용한 생체 정보 결정 시스템을 도시한 도면이다.1 is a view showing a biological information determination system using a radar signal according to an embodiment of the present invention.

타겟(110)의 생체 정보를 결정하기 위하여 생체 정보 결정 장치(100)는 송신 안테나를 이용하여 타겟(110)이 위치한 방향을 향해 레이더 신호를 투사할 수 있다. 이때, 송신 안테나를 통해 투사되는 송신 레이더 신호는 펄스 형태의 레이더 신호일 수 있다. 예를 들어, 송신 레이더 신호는 인체에 대한 위험도가 낮고 전력 소모가 적은 UWB 임펄스 형태의 레이더 신호일 수 있다. 이때, 생체 정보 결정 장치(100)를 통해 투사되는 UWB 임펄스 형태의 레이더 신호는 중심주파수 및 대역폭과 같은 주파수 특성이 표준으로 정해져 있다.In order to determine the biometric information of the target 110, the biometric information determination apparatus 100 may project a radar signal toward a direction in which the target 110 is positioned using a transmission antenna. At this time, the transmission radar signal projected through the transmission antenna may be a pulse-shaped radar signal. For example, the transmitted radar signal may be a radar signal in the form of a low-risk, low-power UWB impulse to the human body. At this time, a frequency characteristic such as a center frequency and a bandwidth of a UWB impulse type radar signal projected through the biological information determination apparatus 100 is defined as a standard.

이후 생체 정보 결정 장치(100)는 투사된 송신 레이더 신호가 타겟(110)으로부터 반사되어 수신 안테나를 통해 수집되는 수신 레이더 신호를 이용하여 타겟(110)의 생체 정보를 결정할 수 있다. 이때, 생체 정보 결정 장치(100)는 수신 레이더 신호를 주파수 영역에서 분석하는 종래의 기술과는 달리 시간 영역에서 분석함으로써 시간의 흐름에 따른 생체 정보의 단기적 특성 변화를 측정할 수 있다. 레이더 신호를 이용하여 타겟(110)의 다양한 생체 정보를 측정할 수 있으나 본 발명에서는 그 중에서 심박 정보를 측정하는 방법을 제공한다.The biometric information determination apparatus 100 can determine the biometric information of the target 110 using the received radar signal that is reflected from the target 110 and collected through the reception antenna. At this time, the biometric information determination apparatus 100 can measure the change in the short-term characteristics of the biometric information according to the time, by analyzing the received radar signal in the time domain, unlike the conventional technique of analyzing the received radar signal in the frequency domain. Various bio-information of the target 110 can be measured using a radar signal, but the present invention provides a method of measuring the heartbeat information among them.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 프레임 셋의 생성 방법을 도시한 도면이다.2 is a diagram illustrating a method of generating a frame set according to an embodiment of the present invention.

생체 정보 결정 장치(100)에서 투사되는 송신 레이더 신호는 도 2의 (a)과 같이 시간 축 상에서 폭이 극단적으로 좁은 펄스 형태일 수 있다. 생체 정보 결정 장치(100)는 이와 같은 형태의 송신 레이더 신호를 송신 안테나를 이용하여 일정한 시간 간격으로 타겟(110)을 향해 투사할 수 있다. The transmission radar signal projected from the biological information determination apparatus 100 may be in the form of a pulse whose width is extremely narrow on the time axis as shown in FIG. The biological information determination apparatus 100 can project a transmission radar signal of this type to the target 110 at regular time intervals using a transmission antenna.

그리고 생체 정보 결정 장치(100)는 투사된 송신 레이더 신호가 타겟(110)으로부터 반사된 레이더 신호를 수신 안테나를 이용하여 수집할 수 있다. 이때, 생체 정보 결정 장치(100)는 미리 정해진 시간에 따라 수신 안테나를 통해 수신 레이더 신호를 수집할 수 있다. 수신 안테나를 통해 수집되는 수신 레이더 신호는 다중 레이더 펄스가 중첩된 형태의 신호일 수 있다.The biometric information determination apparatus 100 can collect the radar signal reflected from the target 110 using the receiving antenna. At this time, the biological information determination apparatus 100 may collect the reception radar signal through the reception antenna according to a predetermined time. The received radar signal collected via the receive antenna may be a signal in the form of a superposition of multiple radar pulses.

생체 정보 결정 장치(100)는 수신 안테나를 통해 수집되는 수신 레이더 신호를 디지털 데이터로 변환할 수 있다. 이 때, 수신 안테나를 통해 수집되는 수신 레이더 신호는 복수의 샘플러를 이용하여 샘플링됨으로써 디지털 데이터로 변환될 수 있다. 본 발명에서는 이와 같이 디지털 데이터로 변환된 수신 레이더 신호를 프레임(Frame)으로 칭한다. The biological information determination apparatus 100 may convert the reception radar signal collected through the reception antenna into digital data. At this time, the receiving radar signal collected through the receiving antenna can be converted into digital data by being sampled using a plurality of samplers. In the present invention, a receiving radar signal converted into digital data is referred to as a frame.

본 발명에서 도 2의 (b)는 단일 프레임의 형태를 보여준다. 이 때, 가로 축에 대응하는 샘플러 인덱스(Sampler Index) 축은 각각의 샘플러 인덱스의 번호를 나타내고, 세로 축에 대응하는 신호 크기 축은 수신 안테나를 통해 수집된 레이더 신호의 전압을 나타낸다. 이때, 각각의 샘플러 인덱스 번호는 레이더 안테나로부터 타겟(110)까지의 거리에 비례할 수 있다. 예를 들어, 샘플러 인덱스 번호가 커질수록 레이더 안테나로부터 타겟(110)까지의 거리가 멀 수 있다.FIG. 2 (b) shows the shape of a single frame in the present invention. In this case, the sampler index axis corresponding to the horizontal axis represents the number of each sampler index, and the signal amplitude axis corresponding to the vertical axis represents the voltage of the radar signal collected through the receiving antenna. At this time, each sampler index number may be proportional to the distance from the radar antenna to the target 110. For example, the larger the sampler index number, the greater the distance from the radar antenna to the target 110.

생체 정보 결정 장치(100)는 수신 레이더 신호에서 타겟(110)의 심박 주파수를 효율적으로 추출하기 위해 복수의 단일 프레임들을 시간의 흐름에 따라 누적시킨 프레임 셋(Frame Set)을 생성하여 이용할 수 있다. 이때, 누적되는 복수의 단일 프레임들은 512개, 1024개 등과 같이 2의 n승 단위로 이용될 수 있다. The biometric information determination apparatus 100 may generate and use a frame set in which a plurality of single frames are accumulated in accordance with the flow of time in order to efficiently extract the heart rate frequency of the target 110 from the received radar signal. At this time, a plurality of single frames to be accumulated can be used in units of n power of 2, such as 512, 1024, and so on.

구체적으로 본 발명에서 도 2의 (c)는 프레임 셋의 형태를 보여준다. 프레임 셋은 샘플러 인덱스 축과 시간 축이 형성하는 평면상에 수신 레이더 신호의 크기가 표현된 형태를 가진다. 즉, 프레임 셋은 2차원 매트릭스의 데이터 구조로 표현될 수 있다.Specifically, FIG. 2C shows a form of a frame set in the present invention. The frame set has a form in which the size of the received radar signal is expressed on a plane formed by the sampled index axis and the time axis. That is, the frame set can be represented by a data structure of a two-dimensional matrix.

예를 들어, 생체 정보 결정 장치(100)가 256개의 샘플러를 지원한다고 가정하자. 그러면 프레임 셋의 샘플러 인덱스 축은 256개로 구성될 수 있다. 그리고 생체 정보 결정 장치(100)가 20 ms 간격으로 512개의 수신 레이더 신호를 수집한다고 가정하자. 그러면 매 20ms 간격으로 수집되는 단일 프레임이 시간 축 방향으로 누적되어 프레임 셋을 구성하므로 시간 축은 512개의 단위시간(0.02 초)으로 구성되며 하나의 프레임 셋은 10.24초 동안 수집된 수신 레이더 신호를 통해 생성될 수 있다. 이와 같은 프레임 셋은 상기 예에 한정되지 않고 필요와 용도에 따라 다양한 수치로 변경이 가능하다.For example, suppose that the biometric information determination apparatus 100 supports 256 samplers. The sampler index axis of the frameset can then be composed of 256. And that the bioinformation determination apparatus 100 acquires 512 reception radar signals at 20 ms intervals. Then, since a single frame collected every 20ms interval accumulates in the time axis direction to constitute a frame set, the time axis is composed of 512 unit time (0.02 second), and one frame set is generated by receiving radar signal collected for 10.24 seconds . Such a frame set is not limited to the above example, but may be changed into various values according to needs and uses.

생체 정보 결정 장치(100)를 통해 생성된 프레임 셋은 타겟(110)의 생체 정보를 포함하고 있다. 특히, 프레임 셋에 포함된 시간 축 방향의 데이터들 중 가장 큰 변동(fluctuation)을 보이는 데이터는 타겟(110)의 호흡에 대한 정보를 나타낸다. 즉, 도 2의 (c)에서 보는 바와 같이 138번째 샘플러의 시간 축 방향의 데이터 상에 나타나는 큰 변동은 타겟(110)의 호흡에 의해 수신 레이더 신호의 위상(phase)이 시간의 흐름에 따라 변동되는 것을 나타난 것을 나타낸다. The frame set generated through the biometric information determination apparatus 100 includes biometric information of the target 110. Particularly, the data showing the largest fluctuation among the data in the time axis direction included in the frame set represents information about respiration of the target 110. That is, as shown in FIG. 2 (c), a large variation in the data in the time axis direction of the 138th sampler indicates that the phase of the received radar signal varies due to the respiration of the target 110 .

이와는 달리 거의 모든 샘플러의 시간 축 방향의 데이터 상에 작은 크기로 나타나는 리플(ripple)은 타겟(110)의 심박에 대한 정보를 나타낸다. 본 발명의 생체 정보 결정 장치(100)는 복수의 샘플러 중에서 관심영역 내에 포함된 샘플러들을 선정하고, 선정된 샘플러들의 시간 축 방향의 데이터 즉, 시계열 데이터에 대해 주성분 분석을 수행함으로써 타겟(110)의 심박 정보를 측정할 수 있다.On the other hand, a ripple appearing in a small size on the data in the time axis direction of almost all samplers represents information about the heartbeat of the target 110. [ The biometric information determination apparatus 100 of the present invention selects samplers included in the region of interest from among a plurality of samplers and performs principal component analysis on data in the time axis direction of the selected samplers, The heart rate information can be measured.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 임펄스 레이더 신호의 주성분 분석을 이용한 생체 정보 결정 방법을 플로우차트로 도시한 도면이다.3 is a flowchart illustrating a method of determining biometric information using principal component analysis of an impulse radar signal according to an exemplary embodiment of the present invention.

단계(310)에서, 생체 정보 결정 장치(100)는 심박을 측정하고자 하는 타겟으로부터 반사된 레이더 펄스가 중첩되어 형성된 단일 프레임을 미리 정해진 수신 시간에 따라 누적시켜 프레임 셋(Frame set)을 생성할 수 있다. 이때, 생성된 프레임 셋은 샘플러 인덱스 축과 시간 축이 형성하는 평면상에 수신 레이더 신호의 크기가 표현된 형태를 가진다. 즉, 프레임 셋은 2차원 매트릭스의 데이터 구조로 표현될 수 있다.In step 310, the bio-information determination apparatus 100 may generate a frame set by accumulating a single frame formed by superimposing radar pulses reflected from a target for measuring heartbeats according to a predetermined reception time have. At this time, the generated frame set has a form in which the size of the received radar signal is expressed on the plane formed by the sampled index axis and the time axis. That is, the frame set can be represented by a data structure of a two-dimensional matrix.

단계(320)에서, 생체 정보 결정 장치(100)는 생성된 프레임 셋에 포함된 시계열 데이터 중 타겟(110)의 심박과 유사한 특징을 가지는 시계열 데이터에 기초하여 관심 영역을 설정할 수 있다. 이를 위해 생체 정보 결정 장치(100)는 먼저 프레임 셋에서 각 샘플러가 가지는 시간 축 방향의 데이터 집합인 시계열 데이터에 전처리 과정을 수행할 수 있다.In step 320, the biometric information determination apparatus 100 may set the region of interest based on the time series data having a characteristic similar to the heartbeat of the target 110 among the time series data included in the generated frame set. For this purpose, the biological information determination apparatus 100 may first perform a preprocessing process on the time series data, which is a data set in the time axis direction of each sampler in the frame set.

구체적으로 생체 정보 결정 장치(100)는 각 샘플러의 시계열 데이터에서 직류 성분, 호흡 성분 및 노이즈를 제거하여 타겟(110)의 심박 정보를 추출하기 위하여 대역통과필터를 이용할 수 있다. 사람의 심박 주파수는 1~3Hz 대역에 분포하므로 생체 정보 결정 장치(100)는 1~3Hz 대역의 주파수로 구성된 신호 성분을 선택적으로 통과시키는 대역통과필터를 이용하여 각 샘플러의 시계열 데이터를 필터링함으로써 프레임 셋에서 심박의 영향을 받은 신호 성분만을 남길 수 있다. 즉, 정지된 배경 객체에서 반사된 신호에 포함된 저주파수 성분이나 고주파수의 잡음 성분이 대역통과필터를 통해 효과적으로 제거될 수 있다.Specifically, the bio-information determination apparatus 100 may use a band-pass filter to extract the heartbeat information of the target 110 by removing the DC component, respiration component, and noise from the time series data of each sampler. Since the heartbeat frequency of a person is distributed in a band of 1 to 3 Hz, the bioinformation determining apparatus 100 filters the time series data of each sampler by using a band-pass filter which selectively passes a signal component composed of frequencies of 1 to 3 Hz, Only the signal components affected by the heartbeat can be left in the set. That is, the low-frequency component or the high-frequency noise component contained in the signal reflected from the stationary background object can be effectively removed through the band-pass filter.

이후 생체 정보 결정 장치(100)는 전처리 과정이 수행된 프레임 셋의 모든 데이터를 대상으로 특정 역치(threshold)보다 높은 값은 "1"로 설정하고, 낮은 값은 "0"으로 설정하여 도 4와 같은 이진 데이터를 생성할 수 있다. 도 4에서 보이는 흰색 점은 "1"의 값을 나타내고, 검은색 점은 "0"을 의미하는데 각 샘플러가 가지는 시계열 데이터를 살펴보면 150번째 샘플러에서 200번째 샘플러에 이르는 구간에서 심박에 의한 레이더 신호의 위상 변화 양상이 두드러지게 나타나는 것을 관찰할 수 있다.Then, the biometric information determination apparatus 100 sets all values of the data of the frame set subjected to the preprocessing process to a value higher than a specific threshold value, and sets a lower value to "0" You can generate the same binary data. The white point shown in FIG. 4 represents the value of "1" and the black point represents "0". Referring to the time series data of each sampler, in the section from the 150th sampler to the 200th sampler, It can be observed that the phase change pattern appears to be conspicuous.

이에 생체 정보 결정 장치(100)는 이진 데이터로 변환된 프레임 셋의 시계열 데이터 중 심박에 의한 레이더 신호의 위상 변화 양상이 일정 수준 이상으로 두드러지게 나타나는 150번째 샘플러에서 200번째 샘플러에 이르는 구간의 영역을 관심영역(410)으로 설정할 수 있다. The biometric information determination apparatus 100 determines a region of the interval from the 150th sampler to the 200th sampler, in which the phase change pattern of the radar signal due to the heartbeat is remarkably more than a predetermined level among the time series data of the frame set converted into the binary data The region of interest 410 may be set.

단계(330)에서, 생체 정보 결정 장치(100)는 설정된 관심영역 내에 포함된 샘플러들의 시계열 데이터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 수행함으로써 타겟(110)의 심박을 추출하기 위한 하나의 시계열 데이터를 획득할 수 있다. 구체적으로 생체 정보 결정 장치(100)는 관심영역 내에 포함된 샘플러들의 시계열 데이터에 대해 주성분 분석을 수행하여 각 샘플러들의 시계열 데이터 간의 차이를 극대화시킬 수 있도록 매칭되는 고유 값(eigen value)이 가장 큰 주성분 벡터를 추출할 수 있다. 그리고 생체 정보 결정 장치(100)는 추출된 주성분 벡터를 이용하여 관심영역(410) 내에 포함된 복수의 샘플러가 가지는 시계열 데이터를 대표할 수 있는 하나의 시계열 데이터를 생성할 수 있다. In step 330, the biometric information determination apparatus 100 performs a principal component analysis on the time series data of the samplers included in the set region of interest, thereby generating one time series data for extracting the heartbeat of the target 110 Can be obtained. Specifically, the bio-information determination apparatus 100 performs principal component analysis on the time series data of the samplers included in the region of interest, and determines the maximum value of the main component (eigenvalue) matching the maximum value The vector can be extracted. The bioinformation determination apparatus 100 can generate one time series data representing time series data of a plurality of samplers included in the region of interest 410 using the extracted principal component vector.

결과적으로 생체 정보 결정 장치(100)는 주성분 분석을 통해 관심역역(410) 내에 포함된 복수의 샘플러가 가지는 시계열 데이터를 대표할 수 있는 하나의 시계열 데이터를 추출함으로써 차원 축소를 수행하고, 주성분 분석의 수행 결과로 획득한 하나의 시계열 데이터를 복원함으로써 도 5의 얇은 실선과 같은 타겟(110)의 심박 정보를 추출할 수 있다. As a result, the biometric information determination apparatus 100 performs dimension reduction by extracting one time series data representative of time series data of a plurality of samplers included in the interest region 410 through principal component analysis, By recovering one time series data obtained as a result of the execution, the heartbeat information of the target 110 such as the thin solid line in FIG. 5 can be extracted.

단계(340)에서, 생체 정보 결정 장치(100)는 획득된 하나의 시계열 데이터의 주파수를 이용하여 잡음 성분을 제거할 수 있다. 구체적으로 주성분 분석을 통해 획득한 하나의 시계열 데이터를 복원하여 추출된 타겟(110)의 심박 파형에는 도 5의 얇은 실선과 같이 잡음 성분이 포함되어 있다. 이는 각 샘플러의 시계열 데이터가 가지는 잡음 성분이 주성분 분석을 수행하는 과정에서 부각된 것으로 정확한 타겟(110)의 심박 정보를 추출하기 위해서는 이러한 잡음 성분을 제거할 필요가 있다. In operation 340, the biometric information determination apparatus 100 may remove a noise component using the frequency of one time series data obtained. Specifically, the heartbeat waveform of the target 110 extracted by restoring one time-series data obtained through principal component analysis includes a noise component as shown by a thin solid line in FIG. This is because the noise component of the time series data of each sampler is emphasized in the process of performing the principal component analysis and it is necessary to remove the noise component in order to extract the heartbeat information of the accurate target 110.

이를 위해 생체 정보 결정 장치(100)는 먼저 주성분 분석을 통해 획득한 하나의 시계열 데이터를 복원함으로써 추출된 타겟(110)의 심박 파형에 대해 주파수 변환하여 우세 주파수(dominant frequency) 성분을 확인할 수 있다. 예를 들어, 생체 정보 결정 장치(100)는 추출된 타겟(110)의 심박 파형에 대해 퓨리에 변환(Fourier transform)을 수행하여 우세 주파수 성분을 확인할 수 있다. 이때 확인된 우세 주파수 성분은 타겟(110)의 실제 심박 주파수로 간주될 수 있으나 본 발명에서는 이를 참고용으로만 활용한다.To this end, the bio-information determination apparatus 100 can first confirm the dominant frequency component by performing frequency conversion on the heartbeat waveform of the extracted target 110 by recovering one time series data obtained through principal component analysis. For example, the biometric information determination apparatus 100 can perform a Fourier transform on the heartbeat waveform of the extracted target 110 to identify the dominant frequency component. At this time, the identified dominant frequency component may be regarded as the actual heartbeat frequency of the target 110, but the present invention uses it only for reference purposes.

이후 생체 정보 결정 장치(100)는 확인된 우세 주파수 성분에 대해 약 0.3~0.5Hz를 합산한 값을 차단 주파수(cut off frequency)하는 저역통과필터를 생성하고, 생성된 저역통과필터를 이용하여 상기 추출된 타겟(110)의 심박 파형을 필터링함으로써 잡음 성분을 효과적으로 제거할 수 있다. 이때, 저역통과필터를 생성하는 과정은 주성분 분석 결과 추출된 타겟(110)의 심박 파형에 따라 적응적으로 이루어질 수 있으며, 잡음 성분이 제거된 타겟(110)의 심박 파형은 도 5의 굵은 실선과 같이 나타날 수 있다.Then, the bio-information determination apparatus 100 generates a low-pass filter that cuts off a value obtained by adding about 0.3 to 0.5 Hz to the identified dominant frequency component, By filtering the heartbeat waveform of the extracted target 110, the noise component can be effectively removed. At this time, the process of generating the low-pass filter can be adaptively performed according to the heartbeat waveform of the extracted target 110 as a result of the principal component analysis. The heartbeat waveform of the target 110 from which the noise component is removed is shown by the thick solid line Can appear together.

단계(350)에서, 생체 정보 결정 장치(100)는 잡음 성분이 제거된 하나의 시계열 데이터를 이용하여 타겟(110)의 심박 정보를 추출할 수 있다. 구체적으로 잡음 성분이 제거된 타겟(110)의 심박 파형은 타겟(110)의 실제 심박과 동기를 이루고 있으므로 각 피크의 위치를 심박의 발생 시점으로 추정할 수 있으며, 도 5에의 점선으로 나타낸 시점이 타겟(110)의 심박 발생 시점을 의미한다. 따라서, 생체 정보 결정 장치(100)는 피크 성분을 이용하여 타겟(110)에 대한 심박의 발생 시점을 추정할 수 있으며, 상기 심박의 발생 시점 간의 시간 간격의 역수를 통해 타겟(110)의 심박 주파수를 계산할 수 있다.In operation 350, the biometric information determination apparatus 100 may extract the heartbeat information of the target 110 using one time series data from which noise components are removed. Specifically, since the heartbeat waveform of the target 110 from which the noise component is removed is synchronized with the actual heartbeat of the target 110, the position of each peak can be estimated as the time point of occurrence of the heartbeat. Means a point of time when a heartbeat of the target 110 is generated. Therefore, the bio-information determination apparatus 100 can estimate the time point of occurrence of heartbeat with respect to the target 110 using the peak component, and can estimate the heartbeat frequency of the target 110 through the reciprocal of the time interval between the points of occurrence of the heartbeat Can be calculated.

한편, 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성되어 마그네틱 저장매체, 광학적 판독매체, 디지털 저장매체 등 다양한 기록 매체로도 구현될 수 있다.Meanwhile, the method according to the present invention may be embodied as a program that can be executed by a computer, and may be embodied as various recording media such as a magnetic storage medium, an optical reading medium, and a digital storage medium.

본 명세서에 설명된 각종 기술들의 구현들은 디지털 전자 회로조직으로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어로, 또는 그들의 조합들로 구현될 수 있다. 구현들은 데이터 처리 장치, 예를 들어 프로그램가능 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 컴퓨터들의 동작에 의한 처리를 위해, 또는 이 동작을 제어하기 위해, 컴퓨터 프로그램 제품, 즉 정보 캐리어, 예를 들어 기계 판독가능 저장 장치(컴퓨터 판독가능 매체) 또는 전파 신호에서 유형적으로 구체화된 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램(들)과 같은 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 인터프리트된 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 독립형 프로그램으로서 또는 모듈, 구성요소, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서의 사용에 적절한 다른 유닛으로서 포함하는 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에서 하나의 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터들 상에서 처리되도록 또는 다수의 사이트들에 걸쳐 분배되고 통신 네트워크에 의해 상호 연결되도록 전개될 수 있다.Implementations of the various techniques described herein may be implemented in digital electronic circuitry, or in computer hardware, firmware, software, or combinations thereof. Implementations may be implemented in a computer program product, such as an information carrier, e.g., a machine readable storage device, such as a computer readable storage medium, for example, for processing by a data processing apparatus, Apparatus (computer readable medium) or as a computer program tangibly embodied in a propagation signal. A computer program, such as the computer program (s) described above, may be written in any form of programming language, including compiled or interpreted languages, and may be stored as a stand-alone program or in a module, component, subroutine, As other units suitable for use in the present invention. A computer program may be deployed to be processed on one computer or multiple computers at one site or distributed across multiple sites and interconnected by a communications network.

컴퓨터 프로그램의 처리에 적절한 프로세서들은 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 다, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 다로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 요소들은 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 장치들을 포함할 수 있다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하는 하나 이상의 대량 저장 장치들, 예를 들어 자기, 자기-광 디스크들, 또는 광 디스크들을 포함할 수 있거나, 이것들로부터 데이터를 수신하거나 이것들에 데이터를 송신하거나 또는 양쪽으로 되도록 결합될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 구체화하는데 적절한 정보 캐리어들은 예로서 반도체 메모리 장치들, 예를 들어, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 등을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로조직에 의해 보충되거나, 이에 포함될 수 있다.Processors suitable for processing a computer program include, by way of example, both general purpose and special purpose microprocessors, and any one or more processors of any kind of digital computer. Generally, a processor will receive instructions and data from a read-only memory or a random access memory or both. The elements of a computer may include at least one processor for executing instructions and one or more memory devices for storing instructions and data. Generally, a computer may include one or more mass storage devices for storing data, such as magnetic, magneto-optical disks, or optical disks, or may receive data from them, transmit data to them, . ≪ / RTI > Information carriers suitable for embodying computer program instructions and data include, for example, semiconductor memory devices, for example, magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, compact disk read only memory A magneto-optical medium such as a floppy disk, an optical disk such as a DVD (Digital Video Disk), a ROM (Read Only Memory), a RAM , Random Access Memory), a flash memory, an EPROM (Erasable Programmable ROM), an EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), and the like. The processor and memory may be supplemented or included by special purpose logic circuitry.

또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용매체일 수 있고, 컴퓨터 저장매체 및 전송매체를 모두 포함할 수 있다.In addition, the computer-readable medium can be any available media that can be accessed by a computer, and can include both computer storage media and transmission media.

본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.While the specification contains a number of specific implementation details, it should be understood that they are not to be construed as limitations on the scope of any invention or claim, but rather on the description of features that may be specific to a particular embodiment of a particular invention Should be understood. Certain features described herein in the context of separate embodiments may be implemented in combination in a single embodiment. Conversely, various features described in the context of a single embodiment may also be implemented in multiple embodiments, either individually or in any suitable subcombination. Further, although the features may operate in a particular combination and may be initially described as so claimed, one or more features from the claimed combination may in some cases be excluded from the combination, Or a variant of a subcombination.

마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 장치 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 장치들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징 될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.Likewise, although the operations are depicted in the drawings in a particular order, it should be understood that such operations must be performed in that particular order or sequential order shown to achieve the desired result, or that all illustrated operations should be performed. In certain cases, multitasking and parallel processing may be advantageous. Also, the separation of the various device components of the above-described embodiments should not be understood as requiring such separation in all embodiments, and the described program components and devices will generally be integrated together into a single software product or packaged into multiple software products It should be understood.

한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.It should be noted that the embodiments of the present invention disclosed in the present specification and drawings are only illustrative of specific examples for the purpose of understanding and are not intended to limit the scope of the present invention. It will be apparent to those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention are possible in addition to the embodiments disclosed herein.

100 : 생체 정보 결정 장치
110 : 타겟
100: Biometric information determination device
110: Target

Claims (8)

삭제delete 심박을 측정하고자 하는 타겟으로부터 반사된 레이더 펄스가 중첩되어 형성된 단일 프레임을 미리 정해진 수신 시간에 따라 누적시켜 프레임 셋(Frame set)을 생성하는 단계;
상기 생성된 프레임 셋에 포함된 시계열 데이터를 미리 정해진 기준에 따라 이진 데이터로 변환하여 관심영역을 설정하는 단계;
상기 설정된 관심영역 내에 포함된 샘플러들의 시계열 데이터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 수행함으로써 상기 타겟의 심박을 추출하기 위한 하나의 시계열 데이터를 획득하는 단계;
상기 획득된 하나의 시계열 데이터의 주파수를 이용하여 잡음 성분을 제거하는 단계; 및
상기 잡음 성분이 제거된 하나의 시계열 데이터를 이용하여 상기 타겟의 심박 정보를 추출하는 단계
를 포함하고,
상기 설정하는 단계는,
상기 이진 데이터로 변환된 프레임 셋의 시계열 데이터 중 심박에 의한 위상 변화 양상이 일정 수준 이상인 시계열 데이터에 기초하여 관심영역을 설정하는 주성분 분석을 이용한 타겟의 생체 정보 결정 방법.
Generating a frame set by accumulating a single frame formed by overlapping radar pulses reflected from a target for measuring heartbeat according to a predetermined reception time;
Converting the time series data included in the generated frame set into binary data according to a predetermined criterion to set a region of interest;
Obtaining one time series data for extracting a heartbeat of the target by performing Principal Component Analysis on time series data of samplers included in the set region of interest;
Removing a noise component using the obtained frequency of one time series data; And
Extracting the heartbeat information of the target using one time series data from which the noise component is removed
Lt; / RTI >
Wherein the setting step comprises:
And determining a region of interest based on time-series data having a phase change pattern of a heartbeat-induced phase change of the time-series data of the frame set converted into the binary data.
심박을 측정하고자 하는 타겟으로부터 반사된 레이더 펄스가 중첩되어 형성된 단일 프레임을 미리 정해진 수신 시간에 따라 누적시켜 프레임 셋(Frame set)을 생성하는 단계;
상기 생성된 프레임 셋에 포함된 시계열 데이터를 미리 정해진 기준에 따라 이진 데이터로 변환하여 관심영역을 설정하는 단계;
상기 설정된 관심영역 내에 포함된 샘플러들의 시계열 데이터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 수행함으로써 상기 타겟의 심박을 추출하기 위한 하나의 시계열 데이터를 획득하는 단계;
상기 획득된 하나의 시계열 데이터의 주파수를 이용하여 잡음 성분을 제거하는 단계; 및
상기 잡음 성분이 제거된 하나의 시계열 데이터를 이용하여 상기 타겟의 심박 정보를 추출하는 단계
를 포함하고,
상기 제거하는 단계는,
상기 획득된 하나의 시계열 데이터로부터 결정된 우세 주파수(dominant frequency)를 이용하여 상기 하나의 시계열 데이터에 포함된 잡음 성분을 제거하는 주성분 분석을 이용한 타겟의 생체 정보 결정 방법.
Generating a frame set by accumulating a single frame formed by overlapping radar pulses reflected from a target for measuring heartbeat according to a predetermined reception time;
Converting the time series data included in the generated frame set into binary data according to a predetermined criterion to set a region of interest;
Obtaining one time series data for extracting a heartbeat of the target by performing Principal Component Analysis on time series data of samplers included in the set region of interest;
Removing a noise component using the obtained frequency of one time series data; And
Extracting the heartbeat information of the target using one time series data from which the noise component is removed
Lt; / RTI >
Wherein the removing comprises:
And removing principal components included in the one time series data by using a dominant frequency determined from the obtained one time series data.
심박을 측정하고자 하는 타겟으로부터 반사된 레이더 펄스가 중첩되어 형성된 단일 프레임을 미리 정해진 수신 시간에 따라 누적시켜 프레임 셋(Frame set)을 생성하는 단계;
상기 생성된 프레임 셋에 포함된 시계열 데이터를 미리 정해진 기준에 따라 이진 데이터로 변환하여 관심영역을 설정하는 단계;
상기 설정된 관심영역 내에 포함된 샘플러들의 시계열 데이터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 수행함으로써 상기 타겟의 심박을 추출하기 위한 하나의 시계열 데이터를 획득하는 단계;
상기 획득된 하나의 시계열 데이터의 주파수를 이용하여 잡음 성분을 제거하는 단계; 및
상기 잡음 성분이 제거된 하나의 시계열 데이터를 이용하여 상기 타겟의 심박 정보를 추출하는 단계
를 포함하고,
상기 추출하는 단계는,
상기 잡음 성분이 제거된 하나의 시계열 데이터의 피크 성분들 간의 시간 간격을 이용하여 상기 타겟에 대한 심박의 주파수를 계산하는 주성분 분석을 이용한 타겟의 생체 정보 결정 방법.
Generating a frame set by accumulating a single frame formed by overlapping radar pulses reflected from a target for measuring heartbeat according to a predetermined reception time;
Converting the time series data included in the generated frame set into binary data according to a predetermined criterion to set a region of interest;
Obtaining one time series data for extracting a heartbeat of the target by performing Principal Component Analysis on time series data of samplers included in the set region of interest;
Removing a noise component using the obtained frequency of one time series data; And
Extracting the heartbeat information of the target using one time series data from which the noise component is removed
Lt; / RTI >
Wherein the extracting comprises:
And calculating a frequency of a heartbeat for the target using a time interval between peak components of one time series data from which the noise component is removed.
삭제delete 심박을 측정하고자 하는 타겟으로부터 반사된 레이더 펄스가 중첩되어 형성된 단일 프레임을 신호 처리하는 프로세서
를 포함하고,
상기 프로세서는,
심박을 측정하고자 하는 타겟으로부터 반사된 레이더 펄스가 중첩되어 형성된 단일 프레임을 미리 정해진 수신 시간에 따라 누적시켜 프레임 셋(Frame set)을 생성하고,
상기 생성된 프레임 셋에 포함된 시계열 데이터를 미리 정해진 기준에 따라 이진 데이터로 변환하고, 상기 이진 데이터로 변환된 프레임 셋의 시계열 데이터 중 심박에 의한 위상 변화 양상이 일정 수준 이상인 시계열 데이터에 기초하여 관심 영역을 설정하며,
상기 설정된 관심영역 내에 포함된 샘플러들의 시계열 데이터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 수행함으로써 상기 타겟의 심박을 추출하기 위한 하나의 시계열 데이터를 획득하고,
상기 획득된 하나의 시계열 데이터의 주파수를 이용하여 잡음 성분을 제거하며,
상기 잡음 성분이 제거된 하나의 시계열 데이터를 이용하여 상기 타겟의 심박 정보를 추출하는 주성분 분석을 이용한 타겟의 생체 정보 결정 장치.
A processor for processing a single frame formed by superimposing radar pulses reflected from a target for measuring a heartbeat
Lt; / RTI >
The processor comprising:
A frame set is generated by accumulating a single frame formed by overlapping radar pulses reflected from a target for measuring heartbeat according to a predetermined reception time,
The time series data included in the generated frame set is converted into binary data according to a predetermined reference, and the time series data of the frame set converted into the binary data is converted into binary data based on time series data Area,
Acquiring one time series data for extracting a heartbeat of the target by performing Principal Component Analysis on the time series data of the samplers included in the set region of interest,
Removing a noise component using the obtained frequency of one time series data,
And extracting heartbeat information of the target using one time series data from which the noise component is removed.
심박을 측정하고자 하는 타겟으로부터 반사된 레이더 펄스가 중첩되어 형성된 단일 프레임을 신호 처리하는 프로세서
를 포함하고,
상기 프로세서는,
심박을 측정하고자 하는 타겟으로부터 반사된 레이더 펄스가 중첩되어 형성된 단일 프레임을 미리 정해진 수신 시간에 따라 누적시켜 프레임 셋(Frame set)을 생성하고,
상기 생성된 프레임 셋에 포함된 시계열 데이터를 미리 정해진 기준에 따라 이진 데이터로 변환하여 관심영역을 설정하며,
상기 설정된 관심영역 내에 포함된 샘플러들의 시계열 데이터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 수행함으로써 상기 타겟의 심박을 추출하기 위한 하나의 시계열 데이터를 획득하고,
상기 획득된 하나의 시계열 데이터로부터 결정된 우세 주파수(dominant frequency)를 이용하여 상기 하나의 시계열 데이터에 포함된 잡음 성분을 제거하며,
상기 잡음 성분이 제거된 하나의 시계열 데이터를 이용하여 상기 타겟의 심박 정보를 추출하는 주성분 분석을 이용한 타겟의 생체 정보 결정 장치.
A processor for processing a single frame formed by superimposing radar pulses reflected from a target for measuring a heartbeat
Lt; / RTI >
The processor comprising:
A frame set is generated by accumulating a single frame formed by overlapping radar pulses reflected from a target for measuring heartbeat according to a predetermined reception time,
Converting the time series data included in the generated frame set into binary data according to a predetermined criterion to set a region of interest,
Acquiring one time series data for extracting a heartbeat of the target by performing Principal Component Analysis on the time series data of the samplers included in the set region of interest,
A noise component included in the one time series data is removed using a dominant frequency determined from the obtained one time series data,
And extracting heartbeat information of the target using one time series data from which the noise component is removed.
심박을 측정하고자 하는 타겟으로부터 반사된 레이더 펄스가 중첩되어 형성된 단일 프레임을 신호 처리하는 프로세서
를 포함하고,
상기 프로세서는,
심박을 측정하고자 하는 타겟으로부터 반사된 레이더 펄스가 중첩되어 형성된 단일 프레임을 미리 정해진 수신 시간에 따라 누적시켜 프레임 셋(Frame set)을 생성하고,
상기 생성된 프레임 셋에 포함된 시계열 데이터를 미리 정해진 기준에 따라 이진 데이터로 변환하여 관심영역을 설정하며,
상기 설정된 관심영역 내에 포함된 샘플러들의 시계열 데이터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 수행함으로써 상기 타겟의 심박을 추출하기 위한 하나의 시계열 데이터를 획득하고,
상기 획득된 하나의 시계열 데이터의 주파수를 이용하여 잡음 성분을 제거하며,
상기 잡음 성분이 제거된 하나의 시계열 데이터의 피크 성분들 간의 시간 간격을 이용하여 상기 타겟에 대한 심박의 주파수를 계산하는 주성분 분석을 이용한 타겟의 생체 정보 결정 장치.
A processor for processing a single frame formed by superimposing radar pulses reflected from a target for measuring a heartbeat
Lt; / RTI >
The processor comprising:
A frame set is generated by accumulating a single frame formed by overlapping radar pulses reflected from a target for measuring heartbeat according to a predetermined reception time,
Converting the time series data included in the generated frame set into binary data according to a predetermined criterion to set a region of interest,
Acquiring one time series data for extracting a heartbeat of the target by performing Principal Component Analysis on the time series data of the samplers included in the set region of interest,
Removing a noise component using the obtained frequency of one time series data,
Wherein a frequency of a heartbeat for the target is calculated using a time interval between peak components of one time series data from which the noise component is removed.
KR1020170076745A 2017-06-16 2017-06-16 A bio-information determination apparatus and method using principal component analysis of radar signal KR101916591B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170076745A KR101916591B1 (en) 2017-06-16 2017-06-16 A bio-information determination apparatus and method using principal component analysis of radar signal

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170076745A KR101916591B1 (en) 2017-06-16 2017-06-16 A bio-information determination apparatus and method using principal component analysis of radar signal

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101916591B1 true KR101916591B1 (en) 2018-11-07

Family

ID=64363402

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170076745A KR101916591B1 (en) 2017-06-16 2017-06-16 A bio-information determination apparatus and method using principal component analysis of radar signal

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101916591B1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210001575A (en) * 2019-06-28 2021-01-07 포항공과대학교 산학협력단 Real-time cardiac rate detection apparatus in noisy environment and method thereof
WO2023080619A1 (en) * 2021-11-02 2023-05-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and electronic device for managing objects

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Cho, Hui-Sup, et al. "Novel heart rate detection method using UWB impulse radar." Journal of Signal Processing Systems 87.2 2017 page. 229-239. (2016.09.03.)*
Sharifahmadian, et al. "Adaptive signal processing algorithm for remote detection of heart rate (HR) using ultra-wideband waveforms based on principal component analysis." IEEE, 2009*

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210001575A (en) * 2019-06-28 2021-01-07 포항공과대학교 산학협력단 Real-time cardiac rate detection apparatus in noisy environment and method thereof
KR102221839B1 (en) * 2019-06-28 2021-03-02 포항공과대학교 산학협력단 Real-time cardiac rate detection apparatus in noisy environment and method thereof
WO2023080619A1 (en) * 2021-11-02 2023-05-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and electronic device for managing objects

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101895324B1 (en) Vital check method using Ultra-wideband radar
JP6716466B2 (en) Monitoring vital signs by radio reflection
US10401479B2 (en) Remote sensing of human breathing at a distance
US20140378809A1 (en) Systems and methods for extracting physiological characteristics using frequency harmonics
US8979760B2 (en) Method and apparatus for automatic optimization of doppler imaging parameters
US20220142478A1 (en) Radar cardiography: a precise cardiac data reconstruction method
KR102221839B1 (en) Real-time cardiac rate detection apparatus in noisy environment and method thereof
US11529064B2 (en) Method and device for measuring biometric signal by using radar
Hosseini et al. UWB radar signal processing in measurement of heartbeat features
KR101916591B1 (en) A bio-information determination apparatus and method using principal component analysis of radar signal
Alizadeh et al. Remote heart rate sensing with mm-wave radar
Nejadgholi et al. Time-frequency based contactless estimation of vital signs of human while walking using PMCW radar
Mostafa et al. Singular spectrum analysis-based algorithm for vitality monitoring using M-sequence UWB sensor
KR101971782B1 (en) A bio-information determination apparatus and method using time series data analysis of radar signal
Yang et al. Body orientation and vital sign measurement with IR-UWB radar network
KR20210066332A (en) Method and apparatus for determining biometric information of target
CN114903469A (en) Vital sign monitoring method and device
KR20210061122A (en) Method and apparatus for determining biometric information of target
US20220296209A1 (en) Fetal ultrasound processing unit
Chen et al. A Novel Scheme for Suppression of Human Motion Effects in Non-Contact Heart Rate Detection
JP2018051162A (en) Biological signal detection system and biological signal detection method
KR101814290B1 (en) A location information determination apparatus and method of a target using an impulse radar
KR101948386B1 (en) A bio-information determination apparatus and method of a target using an impulse radar
Rathna et al. Analysis of FM CW-Radar signals to extract vital-sign information
KR102270544B1 (en) Real time wireless breath measurement system and method

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant