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<dcvalue element="contributor" qualifier="author">김종만</dcvalue>
<dcvalue element="contributor" qualifier="author">이동원</dcvalue>
<dcvalue element="contributor" qualifier="author">권나연</dcvalue>
<dcvalue element="contributor" qualifier="author">황소리</dcvalue>
<dcvalue element="contributor" qualifier="author">문혁준</dcvalue>
<dcvalue element="contributor" qualifier="author">한상선</dcvalue>
<dcvalue element="contributor" qualifier="author">한성민</dcvalue>
<dcvalue element="date" qualifier="accessioned">2025-09-29T05:00:41Z</dcvalue>
<dcvalue element="date" qualifier="available">2025-09-29T05:00:41Z</dcvalue>
<dcvalue element="date" qualifier="created">2025-09-24</dcvalue>
<dcvalue element="date" qualifier="issued">2023-12-01</dcvalue>
<dcvalue element="identifier" qualifier="uri">https:&#x2F;&#x2F;pubs.kist.re.kr&#x2F;handle&#x2F;201004&#x2F;153258</dcvalue>
<dcvalue element="description" qualifier="abstract">본&#x20;연구에서는&#x20;심전도(ECG)&#x20;신호와&#x20;호흡(RSP)&#x20;신호를&#x20;기반으로&#x20;사용자의&#x20;스트레스를&#x20;검출하는&#x20;알고리즘을&#x20;개발하였으며,&#x20;스트레스에&#x20;따른&#x20;EDA&#x20;파라미터와&#x20;상관관계를&#x20;분석&#x20;하였다.&#x20;실험에는&#x20;건강한&#x20;성인&#x20;28명(남성&#x20;12명,&#x20;여성&#x20;16명,&#x20;평균&#x20;연령&#x20;33.9&#x20;±&#x20;10.7세)이&#x20;참여하였으며,&#x20;모든&#x20;피험자들은&#x20;Biopac&#x20;MP160&#x20;시스템의&#x20;RSP와&#x20;ECG&#x20;및&#x20;EDA&#x20;센서를&#x20;착&#x20;용하였다.&#x20;스트레스&#x20;인가&#x20;실험은&#x20;정적인&#x20;자세를&#x20;5분간&#x20;유지하는&#x20;reference&#x20;세션,&#x20;영어&#x20;말&#x20;하기&#x20;및&#x20;암산&#x20;과제를&#x20;5분간&#x20;수행하는&#x20;stress&#x20;세션,&#x20;시청각&#x20;자료를&#x20;제공하여&#x20;10분간&#x20;휴식&#x20;을&#x20;유도하는&#x20;relax&#x20;세션으로&#x20;구성하였다.&#x20;피험자들의&#x20;생체신호는&#x20;2kHz의&#x20;샘플링&#x20;주파수&#x20;로&#x20;측정되었으며,&#x20;Python&#x20;3.10&#x20;소프트웨어와&#x20;NeuroKit&#x20;2.0&#x20;툴킷을&#x20;이용하여&#x20;데이터를&#x20;분석&#x20;하였다.&#x20;EDA&#x20;파라미터는&#x20;Skin&#x20;Conductance&#x20;Level(SCL)과&#x20;Skin&#x20;Conductance&#x20;Response(SCR)&#x20;및&#x20;EDA&#x20;Sympathetic&#x20;component(EDASymp)를&#x20;연산하였으며,&#x20;ECG와&#x20;RSP&#x20;파라미터는&#x20;각각&#x20;RRI와&#x20;PPI를&#x20;기반으로&#x20;SDNN(Standard&#x20;Deviation&#x20;of&#x20;NN&#x20;interval)을&#x20;연산하였다.&#x20;스트레스&#x20;검출을&#x20;위한&#x20;알고리즘으로&#x20;Dynamic&#x20;Time&#x20;Warping(DTW)을&#x20;이용하&#x20;여&#x20;교감신경&#x20;활성화에&#x20;따른&#x20;ECG와&#x20;RSP&#x20;파라미터의&#x20;동기화&#x20;수준을&#x20;정량화하였으며,&#x20;DTW&#x20;연산&#x20;결과와&#x20;EDA&#x20;파라미터를&#x20;이용하여&#x20;피어슨&#x20;상관계수를&#x20;분석하였다.&#x20;스트레스&#x20;에&#x20;따른&#x20;DTW&#x20;알고리즘&#x20;결과는&#x20;SCL,&#x20;SCR,&#x20;EDASymp&#x20;결과와&#x20;각각&#x20;0.748,&#x20;0.639,&#x20;0.776의&#x20;높은&#x20;상관관계를&#x20;보였다.&#x20;이러한&#x20;결과는&#x20;ECG와&#x20;RSP를&#x20;이용한&#x20;DTW&#x20;알고리즘이&#x20;사용자&#x20;의&#x20;스트레스를&#x20;검출하는데&#x20;효과적임을&#x20;의미하며,&#x20;향후에는&#x20;DTW&#x20;지표&#x20;기반&#x20;머신러닝&#x20;알&#x20;고리즘을&#x20;통해&#x20;실시간&#x20;사용자&#x20;스트레스&#x20;상태&#x20;평가&#x20;시스템을&#x20;개발하고자&#x20;한다.</dcvalue>
<dcvalue element="publisher" qualifier="none">대한생체역학회</dcvalue>
<dcvalue element="title" qualifier="none">교감신경&#x20;활성화를&#x20;고려한&#x20;생체신호&#x20;기반&#x20;스트레스&#x20;검출</dcvalue>
<dcvalue element="type" qualifier="none">Conference</dcvalue>
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<dcvalue element="identifier" qualifier="bibliographicCitation">2023년도&#x20;대한생체역학회&#x20;공동학술대회&#x20;(한국운동역학회&#x20;공동개최)</dcvalue>
<dcvalue element="citation" qualifier="title">2023년도&#x20;대한생체역학회&#x20;공동학술대회&#x20;(한국운동역학회&#x20;공동개최)</dcvalue>
<dcvalue element="citation" qualifier="conferencePlace">KO</dcvalue>
<dcvalue element="citation" qualifier="conferencePlace">전북대학교&#x20;국제컨벤션센터</dcvalue>
<dcvalue element="citation" qualifier="conferenceDate">2023-12-01</dcvalue>
<dcvalue element="relation" qualifier="isPartOf">2023년도&#x20;대한생체역학회&#x20;공동학술대회&#x20;(한국운동역학회&#x20;공동개최)</dcvalue>
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