KCI등재
SCOPUS
COVID-Beat: a low-cost breath monitoring approach for people in quarantine during the pandemic
저자
Atif Muhammad (Center for Artificial Intelligence, Korea Institute of Science and Technology, 5 Hwarangro14-gil, Seongbuk-gu, Seoul 02792, South Korea) ; Muralidharan Shapna (Center for Artificial Intelligence, Korea Institute of Science and Technology, 5 Hwarangro14-gil, Seongbuk-gu, Seoul 02792, South Korea) ; Ko Heedong (Center for Artificial Intelligence, Korea Institute of Science and Technology, 5 Hwarangro14-gil, Seongbuk-gu, Seoul 02792, South KoreaArtificial Intelligence and Robotics, KIST School, Korea University of Science and Technology, 5 Hwarangro14-gil, Seong) ; Yoo Byounghyun (Center for Artificial Intelligence, Korea Institute of Science and Technology, 5 Hwarangro14-gil, Seongbuk-gu, Seoul 02792, South KoreaArtificial Intelligence and Robotics, KIST School, Korea University of Science and Technology, 5 Hwarangro14-gil, Seong)
발행기관
학술지명
Journal of computational design and engineering(Journal of Computational Design and Engineering)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
992-1006(15쪽)
DOI식별코드
제공처
Due to COVID-19, people have to adapt to the new lifestyle until scientists develop a permanent solution for this pandemic. Monitoring the respiration rate is very important for a COVID-infected person because the Coronavirus infects the pulmonary system of the person. Two problems that arise while monitoring the breath rate are: sensors are contact based and expensive for mass deployment. A conventional wearable breath rate monitoring system burdens the COVID-affected patient and exposes the caregivers to possible transmission. A contactless low-cost breath monitoring system is required, which monitors and records the breath rate continuously. This paper proposes a breath rate monitoring system called COVID-Beat, a wireless, low-cost, and contactless Wi-Fi-based continuous breath monitoring system. This sensor is developed using off-the-shelf commonly available embedded Internet of Thing device ESP32, and the performance is validated by conducting extensive experimentation. The breath rate is estimated by extracting the channel state information of the subcarriers. The system estimates the breath rate with a maximum accuracy of 99% and a minimum accuracy of 91%, achieved by advanced subcarrier selection and fusion method. The experimental results show superior performance over the existing breath rate monitoring technologies.
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