뉴로-퍼지를 이용한 만성적인 스트레스 평가
Chronic Stress Evaluation using Neuro-Fuzzy
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초록
본 논문에서는 생체신호 파라미터들을 이용해서 만성적인 스트레스를 평가하는 방법을 개발하고자 하였다． WIStar 쥐에게 14일간의 소음 스트레스를 부과하고， 매 시간마다 섕체신호를 획득하였다． 생체신호로부터 추출한 파라미터들을 통합하기 위한 퍼지추론시스템을 구축하기 위하여， 적응형 뉴로－ 퍼지 추론시스템으로 퍼지추론시스템의 파라미터들을 구하였다． 훈련 데이터 집합 중 입력 데이터 집합은 생체신호로부터 추출한 파라 미터들을． 출력 데이터 집합은 코티솔 호르몬의 생정량으로부터 추정한 목표값을 사용하였다． 퍼지추론시스템으로 생처） 신호 파라미터들을 통합하고， 그 결과를 24시간마다 구분하여 Cosinor 분석법을 적용하여 생체리듬의 변화를 관찰하였다． 생체리듬이 깨어진 정도에 의해서 만성적인 스트레스 를 평가하였다． 생체신호 파라미터들을 퍼지추론으로 통합하고， 그 결과에서 생쳬리듬을 분석하여 스트레스 정도를 계산했다． 휴식기의 스트레스 정 도를 1이라고 가정하면， 소음 스트레스를 받은지 14일째 되는 날에는 1. 37, 7일간의 회복 후에는 1. 47의 스트레스 정도가 나왔다． 즉， 쥐는 14일 간의 소음으로 휴식 때보다 37% 증가된 스트레스를 받았고， 7일의 회복기를 통해 스트레스로부터 희복되지 않았다．주요기술용어 : 스트레스， 생체신호， 뉴로－ 퍼지
Abstract
The purpose of this research was to evaluate chronic stress using physio10gical parameters. Wistar rats were exposed to the sound stTess for 14 days. Biosignals were acquired houriy. To develop a fuzzy inference system which can integrate physiological parameters, the parameters of the system were adJ 'usted by the adaptive neuro- fuzzy inference system. Of the training dataset. input dataset was the physiological parameters from the biosignals and ㅇutput dataset was the target values from the cortisol production. Physiological parameters were integrated using the fuzzy inference system, then 24- hour results were anaiyzed by the Cosinor method. Chronic stress was evaluated from the degree of circadian rhythm disturbance. Suppose that the degree of Stress for initial rest perfod 15 1. Then, the degree of stress after 14- day sound stress increased to 1. 37, and increased to 1. 47 after the 7: day recovery period. That is, the rat was exposed to 37% - increased amount of stress by the 14- day sound and did not recover after the 7- day recovery period.