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Visualization of Basal Body Temperature and Its Frequency Spectrum Analysis Using an Android Platform Smartphone
Visualization of Basal Body Temperature and Its Frequency Spectrum Analysis Using an Android Platform Smartphone
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers. 2014. Jul, 63(7): 934-939
Copyright © 2014, The Korean Institute of Electrical Engineers
  • Received : May 21, 2014
  • Accepted : June 16, 2014
  • Published : July 01, 2014
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About the Authors
상은 박
School of Biomedical Eng., Konkuk University, Korea
정환 김
School of Biomedical Eng., Konkuk University, Korea
은아 서
Medien International Inc., Korea
희정 최
Department of Nursing, Konkuk University, Korea
경섭 김
Corresponding Author : School of Biomedical Eng., Research Institute of Biomedical Eng., Konkuk University, Korea E-mail :kyeong@kku.ac.kr

Abstract
The daily recording of basal body temperature is the most useful method of determining the term of ovulation by resolving the rise in temperature. To support this aim, Graphical User Interface (GUI) system is designed and implemented to visualize the basal body temperature variations on daily basis by using android platform smartphone with programming multi-thread Java modules. To estimate the occurrence of ovulation cycle, a new method of analyzing the low-frequency features including a DC level and the second largest peak in frequency spectrum domain is proposed with interpreting the prominent features into the average basal-body temperature variations and a menstrual cycle.
Keywords
1. 서 론
여성의 배란주기는 월경, 임신을 비롯한 여성의 건강과 밀접한 관련이 있다. 배란은 체내 다양한 호르몬 분비의 조화로운 균형에 의해 발생하는 현상이기 때문이다. 이는 육체적, 정신적 스트레스의 증가로 인한 호르몬 분비 조절능력의 저하가 불임 발생의 원인으로 지적되고 있음을 통해서도 알 수 있다 [1] .
배란이란 난소에서 성숙한 난포로부터 난자가 배출되는 현상이다. 배출된 난소는 약 하루 동안 수정 능력을 지니는데 이 시기에 정자를 만나 수정란을 형성하고 자궁에 착상을 하는 것이 임신이다. 임신에 실패하면 난소는 퇴화되며 자궁내막은 탈락되는데 이렇듯 자궁내막이 탈락하여 체외로 배출되는 것이 월경이다. 그러므로 임신과 월경은 모두 배란과 밀접한 관련이 있다.
결국 임신과 피임을 위해서는 배란하는 시기를 정확하게 예측하는 것이 매우 중요하다. 현재까지 배란하는 시기를 정확하게 예측하는 명확한 방법은 없으므로 배란을 예측하는 목적에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 배란을 예측하는 방법에는 월경주기에 따른 배란일 계산법, 기초체온 측정법, 혈액 내 배란 관련 호르몬 양 측정을 위한 혈액검사, 난포의 성숙을 직접 관찰할 수 있는 초음파 검사, 그리고 소변 내 황체화 호르몬 양을 측정하기 위한 소변검사 등이 있다 [2] .
본 논문에서는 이러한 다양한 배란일 판단 방법 중 가장 간편하고 경제적이기 때문에 흔히 이용되는 기초체온법을 적용하였다. 즉, 스마트폰 애플리케이션을 이용하여 기초체온 변화를 가시화함으로써 기초체온 변화를 보다 정확하고 의미 있는 건강관련 정보로 활용할 수 있도록 하기 위해 시도되었다.
스마트폰의 사용자들이 급증함에 따라 스마트폰을 이용한 서비스 및 활용방안들이 다양한 영역에서 연구 및 개발되고 있으며, 동시에 개인 기밀 유지 가능성과 기록 및 관리의 용이성으로 인해 개인의 건강정보를 관리하는데 유용하게 활용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 기반의 스마트폰에서 여성의 체온 변화를 가시화함으로써 배란주기를 유형화하고 보다 정확하게 배란일을 판단 혹은 예측하고 나아가 주파수 스펙트럼 영역에서 분석할 수 있는 프로그램을 구현하고자 하였다.
2. 본 론
- 2.1 배란과 기초체온 변화
배란이란 성숙한 난포가 난자를 나팔관으로 배출하는 것으로 성선자극호르몬 분비호르몬 (GnRH), 난포자극호르몬 (FSH), 황체형성호르몬 (LH), 유즙분비호르몬, 그리고, 갑상선호르몬 등이 모두 관련되어 일어나는 복잡한 과정이다 [3] .
배란과 관련된 난소주기는 난포기, 배란, 그리고 황체기의 세부분으로 구성된다. 난포기는 난포자극호르몬이 분비되어 난소 속의 난포가 성숙되는 시기로서 월경의 시작부터 약 10∼14일 정도 지속된다. 난포는 성장하면서 혈액에 에스트로겐을 분비하는데, 혈액 내 에스트로겐 농도가 높아지면 시상하부와 뇌하수체는 난포자극호르몬의 생산을 줄이라는 신호를 보내어 더 이상 난자가 성숙되는 것을 막을 뿐만 아니라 황체형성호르몬의 분비를 자극한다. 황체형성호르몬의 분비가 시작되고 28∼36시간 정도 이후, 혹은 황체형성호르몬 분비가 최고조에 달한 8∼20시간 이후 난소의 난포에서 난자가 배출되는 배란이 일어난다 [2] .
난자를 배출한 후 난포는 황체로 변화하는데 이 시기를 황체기라고 하며 대략 14일 정도 지속된다. 황체는 프로게스테론을 다량으로 분비하고 이 호르몬의 작용으로 자궁내막이 수정란이 착상하기에 적절한 환경으로 만들어지게 된다. 프로게스테론의 분비는 배란 후 약 1주 후에 최고조에 이르고, 임신이 일어나지 않을 경우 서서히 감소하다가 황체의 수명이 다하게 되면 더 이상 분비되지 않고 자궁내막이 탈락되어 체외로 분비되는 월경을 시작한다.
배란 후 황체에서 분비되는 프로게스테론은 체온을 상승 시키는 작용을 하여 황체기에는 난포기보다 섭씨 0.3∼0.6도 정도 체온이 상승한다. 즉, 여성의 체온은 배란 시점부터 프로게스테론의 영향에 의해 고온기(황체기)를 유지하다가 프로게스테론의 분비가 중단되고 월경이 시작되는 시점부터 다음 배란 직전까지 (난포기)는 저온기를 유지하는 양상을 나타낸다. 따라서 저온기에서 고온기로 이행이 시작되는 시점에서 배란이 발생하였다고 판단할 수 있다 [4 - 6] .
- 2.2 기초체온법
체온을 변화시킬 수 있는 모든 인자를 제외하고 하루 중 가장 체온이 낮은 새벽 4시 경의 체온을 기초체온이라고 한다. 단, 기초체온을 스스로 측정하기 위해서는 잠에서 깨자마자 어떤 활동도 시작하기 이전 누운 채로 측정해야 한다. 또한 기초체온 변화를 확인하고자 일정 시기 동안 매일 측정하는 경우 동일한 환경, 동일한 체온계를 이용하여 동일한 부위에서 측정하는 것이 필수적이며, 체온변화의 민감도를 높이기 위해 눈금이 세밀한 부인용 화씨 체온계를 사용하는 것이 권장된다.
여성 기초체온의 경우 배란을 중심으로 저온기와 고온기의 두 가지 시기를 보인다. 월경이 시작되면서부터 배란이 일어나기까지 (난포기)는 체온이 평균 36.5℃의 저온상태를 유지하다가 배란 시점부터 36.7℃ 이상으로 상승하여 다음 월경이 시작되기 전 (황체기)까지 고온기를 유지한다. 즉, 배란을 중심으로 체온이 0.3∼0.6℃ 상승하는 것인데 이는 배란이 일어날 시점부터 분비되는 프로게스테론이 체온을 상승시키는 역할을 하기 때문이다.
따라서 동일한 도구와 방법으로 측정한 기초체온이 전 날 보다 상승되었고, 체온 상승의 특별히 다른 이유가 없다면 이는 이미 배란이 되었음을 의미한다. 더욱이 상승된 기초 체온이 수일 이상 지속되고 있다면 배란이 보다 확실하다. 이와 같이 기초체온법은 배란을 예측하기보다는 배란 이후 배란이 일어났음을 판단하는 방법으로 볼 수 있다 [2] .
그러나 오랜 기간 동안 측정한 기초체온에 대해 축적된 자료는 개인의 난소주기에 대한 정보를 제공하고 배란일을 보다 정확하게 예측할 기초자료로 활용될 수 있다.
- 2.3 여성 기초체온 데이터 분석
- 2.3.1 고온기, 배란기 및 월경주기, 월경예정일 검출
본 프로그램에서는 기초체온 변화의 가시화를 통해 고온기, 배란기, 월경주기 및 월경예정일을 도출하였다. 이들은 모두 임신, 피임, 월경과 관련된 주요 건강 정보들이다.
여성의 월경주기 혹은 난소주기에서 절반은 저온기이고, 나머지 절반은 고온기이므로 평균 체온을 이용하여 쉽게 고온기, 저온기를 판별할 수 있다. 따라서 우선 평균 기초체온을 구하는 것이 중요하다. 식 (1)과 식 (2)는 평균 기초 체온을 구하는 과정을 보여준다. 즉, 평균 기초체온은 식 (1)과 같으며 월경이 시작하는 날부터 다음 월경 시작 전날까지 측정된 N 개의 기초체온 데이터를 활용하여 평균을 구하게 된다.
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식 (1)은 측정된 체온을 모두 합하여 총 개수로 나누는 산술 평균으로 여기서 t ( n )은 기초체온 데이터 { t 1 , t 2 , …, tN }를 의미한다. 식 (2)는 기초체온 데이터 중에서 가장 높은 온도 ( t max )와 가장 낮은 온도 ( t min )의 중간 값을 평균 기초체온으로 설정하는 방법이다. 식 (1), (2) 방법을 이용한 두 평균값 중에서 더 작은 값을 최종 평균 기초체온
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로 하고 평균 기초체온
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보다 큰 기초체온 값일 경우 고온기로 판단할 수 있다. 하지만 체온은 신체 상태에 따라 갑작스러운 변화를 보일 수 있다. 그림 3 은 체온의 고온기와 고온기로 잘못 해석할 수 있는 경우를 보여준다.
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고온기 검출의 오류 범위 Fig. 1 Error in estimating high-temperature valued range
그림 3 에서
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보다 큰 체온 값을 검출하다보면 파란색 원으로 표시한 부분처럼 고온기가 아닌 범위임에도 고온기로 판별하는 오류가 발생한다. 이와 같은 오류를 해결하기 위해
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보다 큰 체온 값이 연속적으로 3~4일 기간 동안 유지되는지를 확인함으로써 실제 고온기를 판별한다.
배란은 난포에서 난자가 배출되는 짧은 시간 동안 발생하는 현상으로서 정확한 배란 시점을 알기 어렵다. 그렇기 때문에 기초체온의 변화를 바탕으로 배란기를 설정한다. 배란기를 검출하는 방법은 위에서 구한 고온기가 시작되는 날을 기준으로 5일 전까지의 기초체온 중에서 체온이 가장 낮은 날을 배란일로 가정한 다음 구한다. 고온기가 시작되는 날이 H 일 때 기초체온이 t ( H )이고, 배란기 체온을 tO ( n )라면 식 (3)을 통하여 배란기 체온을 구할 수 있다.
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식 (3)에서 구한 배란기 { tO 1 , tO 2 , tO 3 , tO 4 , tO 5 }에서 체온이 가장 작은 값을 가진 날짜를 배란일로 추정할 수 있으며 이렇게 추정한 배란일로부터 약 3일 사이를 배란기로 판별할 수 있다.
월경주기는 검출된 배란일을 이용하여 구할 수 있다. 축적된 기초체온 자료를 바탕으로 2번의 배란일을 도출한 뒤 그 간격(일)을 구한 것이 바로 월경주기로 해석된다. 따라서 월경주기를 구하기 위해서는 최소 60개 이상의 기초체온 자료가 있어야 한다.
월경예정일 역시 검출된 배란일을 토대로 구할 수 있다. 일반적인 월경주기가 28일, 배란 후 14일 정도 황체기가 유지됨을 감안하여 도출된 배란일로부터 14일을 더한 날짜를 월경예정일로 정하였다. 그러나 월경주기는 실제로 21∼36일로 다양하고, 월경주기가 불규칙한 경우도 있어 정확도가 떨어질 수 있다. 장기간의 기초체온 자료가 축적되어 평균 월경주기가 도출되면 개인의 월경주기에 따른 월경예정일 예측이 가능하고 정확도도 향상시킬 수 있다.
- 2.3.2 여성 기초체온 데이터 획득
여성의 정확한 기초체온을 획득하기 위해서 이지템사의 BT-020과 조인메디칼사의 ‘KI-8173’ 의료기기용 체온계 제품을 사용하여 기초체온을 측정하였다. 두 제품 모두 귓속형 적외선 체온계로써 고막과 주위에서 발생되는 적외선 에너지를 검출하여 열에너지를 전기신호로 변환시키는 방식으로 체온을 측정하는 제품이다. 또한, 최소 눈금 단위는 0.1℃이며 생체온도 범위에서 측정 시 오차 범위는 ±0.2℃를 갖는다.
체온측정 시간은 2. 2 기초체온법에서 언급했듯이 아침에 잠에서 깨어난 직후에 측정하는 것을 기본으로 하고 있다. 하지만 매일 일어나서 측정하기는 어렵기 때문에 바로 측정을 못했을 경우에는 30~40분 휴식 후 측정할 수 있도록 하였고, 측정하지 못한 날이 있다면 바로 전날의 체온으로 대체하였다.
체온은 몸 상태나 주변 환경에 따라 변화가 심하게 나타날 수 있다. 예를 들면, 술을 먹은 날이나 감기 등과 같이 몸에 이상이 생겼을 경우 일시적으로 체온이 상승할 수 있다. 따라서 체온을 측정할 때 몸의 상태를 기록하는 것이 유용하다. 따라서 비교적 면역력이 약하지 않아 질병에 대한 노출이 적은 신체가 건강한 2명의 여성들(평균 나이 22세)을 대상으로 약 5개월 동안 아침 기상 직후 1회 측정을 기준으로 하여 데이터를 수집하였다. 그림 2 는 두 명의 여성 피험자를 대상으로 수집된 기초체온 정보를 이용하여 x 축은 시간(day)을, y 축은 체온(℃)으로 하여 기초 체온의 변화를 그린 것이다.
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선택된 시간 영역에서의 기초체온 가시화 Fig. 2 visualization of basal body temperature
그림 2(a) 의 피험자 A의 기초체온 데이터는 약 35일 정도의 월경주기를 가지는 뚜렷한 주기성을 볼 수 있다. 반면에, 그림 2(b) 의 피험자 B는 생리불순이 있는 사람으로 기초체온 데이터 그림에서 역시 비교적 불분명한 주기성을 가지는 것을 알 수 있다.
- 2.3.3 여성 기초체온 주파수 스펙트럼 분석
여성의 기초체온을 주파수 영역에서 분석하기 위해서는 DFT 연산을 하여 신호를 변환해야 한다. 이 후 변환된 신호를 주파수 스펙트럼으로 나타내 분석을 하였다. 식 (4)는 DFT의 정의이다 [7] .
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여기서 x ( n )은 기초체온 데이터를, N은 x ( n ) 데이터의 총 개수를 의미하고 k 의 범위는 0 ≤ k N −1 이다. 그림 3 은 두 피험자의 기초체온 데이터를 DFT 연산 과정을 거쳐 주파수 영역의 스펙트럼으로 나타낸 그림이다. x 축은 시간당 주기 (cycles/day)를, y 축은 크기 (magnitude)를 나타낸다.
주파수 성분이 0의 값을 가질 경우, 이때의 크기가 신호의 DC 성분을 의미하며, 평균값이 된다. 피험자 A의 평균 기초체온은 35.68℃이고, 피험자 B의 평균 기초체온은 36.21℃이다. x 축 역수를 취하면 day/cycles가 되는데, 주파수 스펙트럼에서 DC 성분을 제외하고 크기가 가장 클 때 k 의 역수는 월경주기를 의미한다. 그림 3(a) 에서 DC 성분을 제외하고 크기가 가장 큰 때 k 값은 0.0282이고, 그림 3(b) 는 0.0327으로 이를 날짜로 계산하면 35.4610과 30.5810으로, 피험자 A의 월경주기는 약 35일, 피험자 B의 월경주기는 약 31일로 추정할 수 있다. 또한, 월경주기의 온도 변화량을 추정하기 위해서 식 (5)를 이용하여 온도 변화량 계수( TPP )를 계산한다.
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기초체온 데이터의 주파수 성분 Fig. 3 Frequency spectrum of basal body temperature
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피험자 A의 TPP 값은 1.2658이고, 피험자 B의 TPP 값은 0.2527로 두 값을 비교해 보면 기초체온의 변화량이 큰 피험자 A의 TPP 값이 피험자 B에 비해서 훨씬 큰 값을 가진다.
- 2.4 기초체온 가시화 GUI
- 2.4.1 GUI 구성
여성의 기초체온을 측정한 데이터를 저장하고 관리하기 위해서 데이터베이스를 사용한다. 안드로이드 OS에서는 SQLite 데이터베이스 엔진을 제공하기에 데이터를 효율적으로 관리 할 수 있다 [8 - 9] . 스마트폰은 일반적으로 개인만 이용할 수 있는 장점을 갖고 있으므로 하나의 테이블에 날짜와 체온 필드를 정의해 준다. 다음 그림 4 는 체온의 값을 저장할 수 있는 GUI 화면을 보여준다. 그림 4 에서 현재 날짜를 선택하여 측정된 체온을 기입하여 데이터베이스에 저장할 수 있다. 새로운 날짜에 체온이 입력되면 데이터베이스에 추가가 되고, 기존 체온 데이터가 있는 날짜에 새로운 체온이 입력되면 업데이트되는 방법으로 구성하였다.
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현재 날짜와 체온 입력 GUI 화면 Fig. 4 GUI Interface for adding date and basal body temperature
그림 5 에서는 입력된 날짜별로 체온의 변화량을 확인할 수 있는 GUI 구성요소와 온도 변화를 가시화하는 기능을 보여준다.
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여성의 기초체온 변화 가시화를 위한 GUI 구성요소 Fig. 5 GUI Interface for displaying a basal body temperature variations
그림 5 에서 기능선택 메뉴와 체온변화 그래프를 표현하는 화면으로 분할하였다. 먼저 기능메뉴 위쪽 순서대로 그래프로 보여줄 기준날짜 선택, 가시화 화면에 보여줄 체온 범위 선택, 고온기 그래프 활성화 선택, 배란기 날짜 검출 선택하는 기능과 평균 월경주기와 다음 월경 예정일을 알려주는 기능을 넣어주었다. 다음 체온변화 그래프 화면은 안드로이드 커스텀 뷰 기능을 이용하여 체온의 범위는 34~38 ℃를 표현해 줄 수 있도록 설계하고, 한 화면에 표현되지 못하는 날짜의 체온은 터치입력을 이용하여 좌우로 화면을 이동시킬 수 있는 하나의 커스텀 위젯을 생성하여 기능 메뉴와 그래프 화면을 하나의 xml 언어로 통합하여 관리해 준다. 또한 기초체온 변화를 기본적으로 1개월 단위로 가시화하고 필요에 따라 여러 개월의 단위로 표현될 수 있다.
- 2.4.2 스마트폰을 활용한 여성체온변화 가시화
스마트폰은 개인 물건으로써 매일 측정한 체온을 응용프로그램에 저장할 수 있다. 저장된 체온 데이터를 활용하여 그래프로써 가시화하고 고온기 및 배란일을 확인해 줄 수 있다. 본 연구에서 사용한 데이터는 앞에서 설명된 피험자 A가 매일 측정한 176일 기간의 기초체온 데이터를 사용하였다. 그림 6 은 안드로이드 기반의 스마트폰에 체온 변화를 가시화하고 고온기와 배란일을 표시하였다.
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체온변화 가시화 결과 화면 Fig. 6 Display of a subject’s basal body temperature variations
그림 6(a) 는 기본화면으로 출력되는 기준 날짜는 처음 저장된 날짜이고, 가시화된 화면에는 1개월 범위의 데이터를 보여주고 있다. 저장된 기초체온 데이터를 이용하여 평균 월경주기와 다음 월경 예정일도 함께 보여준다. 그림 6(b) 와 같은 경우는 기초체온 가시화 화면에서 2개월 범위의 데이터를 보여주고 있으며, 고온기 부분을 붉은색 그래프로 나타냈다. 그림 5(c) 는 체온 가시화 화면을 3개월 범위의 데이터를 보여주며, 고온기와 배란기를 표현해 주었다. 고온기는 붉은색 그래프로 배란기는 파란색 그래프로 표현했고, 검출된 배란일을 알 수 있게 날짜도 함께 표시했다. 그림 6 에서 한 화면에 표현되지 못한 나머지 기초체온 데이터들은 터치 이벤트를 사용하여 좌우로 화면을 이동시켜 데이터를 볼 수 있도록 했다. 따라서 저장된 모든 체온 데이터를 볼 수 있으며, 최근의 데이터만 확인하고 싶을 경우는 기준날짜를 원하는 날로 설정하여 보고 싶은 범위만 출력할 수 있도록 구현 하였다.
그림 7 은 식 (4) 연산을 적용하여 주파수 대역으로 변환하여 스펙트럼을 나타낸 것이다. DC 성분을 제외한 나머지 주파수 대역의 크기가 매우 작기 때문에 y 축을 로그(log) 스케일로 하여 가시화하였다.
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여성 기초체온의 주파수 스펙트럼 가시화 Fig. 7 Frequency spectrum of basal body temperature
또한 DC 성분을 이용하여 얻은 값을 평균 기초체온으로 나타냈고, 식 (5)를 적용하여 주파수 스펙트럼에서 DC 성분을 제외하고 크기가 가장 큰 통해 추정한 월경주기를 볼 수 있도록 했다.
3. 결 론
안드로이드 운영체제 기반의 스마트폰에서 여성의 기초체온을 이용하여 배란일을 검출하고 체온의 변화를 가시화하며, 이를 주파수 대역으로 변환하여 스펙트럼을 나타내는 응용프로그램을 제안하였다. 기본적인 체온의 변화만을 보여 주는 것이 아니라 고온기와 저온기를 확실히 분리하여 보여 줄 수 있고, 배란일 검출을 통하여 배란기를 가시화하였다. 현재 배란일 검출 방법은 체온을 통해서는 정확히 알 수 없는 단점이 있고, 측정 체온계는 심부체온계를 사용해야만 보다 더 정확한 데이터라고 할 수 있다. 하지만 본 논문에서는 매일 측정한 본인의 기초체온 데이터를 스마트폰으로 관리함으로써 언제 어디서나 자신의 몸 상태를 파악할 수 있게 해주고, 가임을 원하거나 원치 않는 여성들에게 임신 및 피임에 도움을 주고자 하였다.
또한 온도변화 그래프를 보고 직접 판단할 뿐만 아니라 기초체온 데이터를 주파수 대역에서 분석하여 평균 온도와 월경 주기를 나타내 수치적으로 몸 상태를 파악할 수 있도록 하였다. 하지만 아직 수집된 데이터의 양이 많지 않아서 정확도가 높지 않다는 한계를 가진다. 따라서 추후에 많은 양의 데이터를 수집하여 이에 알고리즘을 적용시킨 뒤 정확도를 높을 수 있도록 하고, 몸 상태를 직관적으로 파악 할 수 있는 정량적인 파라미터를 도출해야 할 것으로 사료된다.
Acknowledgements
이 논문은 2014년도 정부 (교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초 연구사업임. (과제번호: NRF-2013R1A1A2012393)
BIO
박 상 은 (朴 相 恩)
2013년 건국대학교 의학공학부 졸업. 2013년~현재 동대학원 석사과정 재학 중.
김 정 환 (金 柾 桓)
2011년 건국대학교 의학공학부 졸업. 2013년 동대학원 석사. 2013년~현재 동대학원 박사과정 재학 중.
서 은 아 (徐 恩 娥)
2014년 건국대학교 의학공학부 졸업. 현재 Medien Intermational Inc. 재직.
최 희 정 (崔 熙 庭)
1988년 서울대학교 간호학과 졸업. 동대학원 석사(1992). 동 대학원 박사(1997). 1998~현재 건국대학교 간호학과 교수.
김 경 섭 (金 敬 燮)
1979년 연세대학교 전기공학과 졸업. 동대학원 석사(1981). The University of Alabama in Huntsville, Ph.D.(1994). 2001년~현재 건국대학교 의학공학부 교수.
References
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