본 논문에서는 피실험자의 체온, 맥박, 호흡수, 혈압을 수집할 수 있는 무선 센서를 이용하여 수집된 생체 신호를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 생체 신호를 분석하기 위하여 전문가 시스템을 사용하여 역전파 신경망을 설계 하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 (UStar-2400 ISP, UStar-2400, Wireless sensors) 부분과 소프트웨어 부분 (Knowledge Base module, Inference Engine module, User Interface module)으로 구성되며 소프트웨어 부분은 HOST PC에 삽입된다. 그리고 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였다. 지식기반 모듈에서 100개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 훈련하였으며, 지식기반 모듈의 128개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 약 95%의 정확도를 가졌으며, 무선 센서를 사용하여 13명의 학생을 대상으로 실험한 결과 약 85%의 정확도를 획득하였다.
In this paper, we proposed the biological signal (body heat, pulse, breathe rate, and blood pressure) analysis system using wireless sensor. In order to analyze, we designed a back-propagation neural network system using expert group system. The proposed system is consist of hardware patt such as UStar-2400 ISP and Wireless sensor and software part such as Knowledge Base module, Inference Engine module and User Interface module which is inserted in Host PC. To improve the accuracy of the system, we implement a FEC (Forward Error Correction) block. For conducting simulation, we chose 100 data sets from Knowledge Base module to train the neural network. As a result, we obtained about 95% accuracy using 128 data sets from Knowledge Base module and acquired about 85% accuracy which experiments 13 students using wireless sensor.
