뉴로-퍼지를 이용한 만성적인 스트레스 평가

Abstract

[한글]

본 논문에서는 생체신호 파라미터들을 이용해서 만성적인 스트레스를 평가하는 방법을 개발하고자 하였다. Wistar 쥐에게 14일간의 소음 스트레스를 부과하고, 매 시간마다 생체신호를 획득하였다. 생체신호로부터 얻어진 파라미터들을 통합하기 위한 퍼지추론시스템을 구축하기 위해서, 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 이용하여 퍼지추론시스템의 파라미터들을 결정하였다. 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템의 훈련 데이터 집합 중 입력 데이터 집합은 생체신호로부터 추출한 파라미터들을, 출력 데이터 집합은 코티솔 호르몬의 생성량을 통해서 추정한 생체신호 파라미터들의 통합값으로 설정하였다. 퍼지추론시스템으로 생체신호 파라미터들을 통합하고, 그 결과를 24시간마다 구분하여 cosinor 분석법을 적용하여 생체리듬의 변화를 관찰하였다. 생체리듬이 깨어진 정도에 의해서 만성적인 스트레스를 평가하였다.

생체신호 파라미터들을 퍼지추론으로 통합하고, 그 결과에서 생체리듬을 분석하여 스트레스 정도를 계산했다. 휴식기의 스트레스 정도를 1이라고 가정하면, 14일간의 소음 스트레스를 받은 후에는 1.37, 7일간의 회복기 후에는 1.47의 스트레스 정도가 나왔다. 즉, 쥐는 14일간의 소음으로 휴식 때보다 37% 증가된 스트레스를 받았고, 7일의 회복기를 통해 스트레스로부터 회복되지 않았다.

본 연구의 결과에 대한 데이터베이스를 구축한다면, 호르몬 데이터 없이 생체신호 파라미터 만으로도 스트레스를 평가하는 것이 가능할 것이다.

[영문]

The purpose of this research was to develop a method for chronic stress evaluation using physiological parameters. Wistar rats were exposed to the sound stress for 14 days. To develop a fuzzy inference system which can integrate physiological parameters acquired hourly, the parameters of the system were adjusted by the adaptive neuro-fuzzy inference system. Of the training dataset, input dataset was the physiological parameters from biosignals and output dataset was the values calculated from the cortisol production. Physiological parameters were integrated

using the fuzzy inference system, then 24-hour results were analyzed by the Cosinor method. Chronic stress was evaluated from the degree of circadian rhythm disturbance.

Suppose that the degree of stress for initial rest period is 1. Then, the degree of stress after 14-day chronic sound stress increased to 1.37, and increased to 1.47 after the 7-day recovery period. That is, the rat was exposed to the 37% increased amount of stress by the 14-day chronic sound and did not recovery after

the 7-day recovery period.

If the database for the results of this study is developed, stress evaluation using physiological parameters will be possible.