Abstract
WiFi의 채널 상태 정보 (Channel State Information, CSI)는 OFDM 부 반송파별 채널 주파수 응답 특성을 나타내며, 송·수신단 사이 신호의 감쇠, 회절, 반사와 같은 변형에 대한 정보를 포함한다. 본 논문에서는 이러한 채널 상태 정보를 이용해 웨어러블 기기와 같은 추가적인 센서의 도움 없이 사람의 호흡과 심박의 패턴 변화를 인지하고 구별하는 기법을 제안한다. 특히, 호흡과 심박으로 인해 발생하는 미세한 움직임을 채널 상태 정보의 진폭에 대한 변화로 표현하고, 이를 DTW (Dynamic Time Warping) 알고리즘을 사용하여 서로 비교함으로써 패턴 변화 여부를 구분해내고자 했다. 또한 실험을 통해 실제 사람의 호흡이 변화하는 시점을 약 92%의 성공률로 파악할 수 있다는 것을 보여 일상생활에서 저비용으로 신체 상태를 관찰할 수 있음을 검증하였다.
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Schedule a callMore From: The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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