KR101856781B1

KR101856781B1 - 생체 신호의 송수신 방법 및 장치

Info

Publication number: KR101856781B1
Application number: KR1020110095765A
Authority: KR
Inventors: 임내현; 고성민; 김동현; 양승욱
Original assignee: 삼성전자주식회사; 연세대학교 산학협력단
Priority date: 2011-09-22
Filing date: 2011-09-22
Publication date: 2018-05-11
Also published as: KR20130032078A

Abstract

본 발명은 생체 신호의 송수신 방법 및 장치를 개시한다. 송신 방법은, 미리 정해지는 동일한 샘플링 시간 동안, 송신하고자 하는 적어도 2 종류의 생체 신호를 수집하는 과정과, 상기 수집된 생체 신호에 대해 잡음 제거를 수행하는 과정과, 상기 잡음 제거된 생체 신호를 결합하여 다중 생체 신호를 생성하는 과정과, 상기 다중 생체 신호에 대해 랜덤화 및 언더샘플링을 적용하여 수신기로 전송하는 과정을 포함한다.

Description

생체 신호의 송수신 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR TRANSMITTING/RECEIVING BIO-MEDICAL SIGNALS}

본 발명은 데이터를 송수신하기 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 생체 데이터를 송수신하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

사람들이 건강에 대한 관심이 증가함에 따라 개인용 의료기기의 발전을 통한 유비쿼터스 헬스케어(Ubiquitous Health Care: u-Health care) 모니터링 시스템에 대한 관심이 지속적으로 증가하고 있다.
일반적으로 가정 또는 병원 내에서는 이동 기기를 이용하여 가정 및 병원 내에서의 응급 상황을 파악하거나 병의 유무를 진단하는 모니터링 시스템이 사용되고 있다. 그러나 이러한 모니터링 시스템을 통해 응급 상황 및 병의 유무를 정확하게 진단하는 데에는 한계가 있다. 따라서 여러 생체 신호, 예를 들어, ECG (Electrocardiogram) 데이터, EEG (Electroencephalogram) 데이터, PPG (Photoplethysmogram) 데이터, 호흡작용 (Respiration) 데이터 등을 지속적으로 모니터링 해야 할 필요성이 증대되고 있다.
그러나, 모니터링된 생체 신호를 각각 전송하는 것은 이동 기기가 가진 전력이 제한될 뿐 아니라, 생체 신호에 대한 처리 및 송수신을 위한 부담이 매우 커진다는 문제가 존재하였다. 또한 기존에는 생체 신호의 전송을 위한 송수신 횟수의 단축 및 전체 프로세스의 간소화를 위해 생체 신호의 압축 센싱 기법을 사용하였으나, 기존의 압축 센싱 기법 연구에서는 주로 하나의 생체 신호만을 이용하거나 여러 개의 생체 신호에 각각 따로 압축 센싱 기법을 적용하는 연구가 진행되어 왔다. 따라서 생체 신호의 전송을 위한 송수신 횟수의 단축 및 전체 프로세스의 간소화가 필요하게 되었다.

삭제

본 발명은 수집된 생체 데이터를 통해 응급 상황 및 병의 유무를 보다 정확하게 진단하는 방법 및 장치를 제공한다.

본 발명은 수집된 생체 데이터를 처리하는 횟수를 감소시키는 방법 및 장치를 제공한다.

본 발명은 수집된 생체 데이터를 처리하기 위해 소모되는 전력을 감소시키는 방법 및 장치를 제공한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호의 송신 방법은, 미리 정해지는 동일한 샘플링 시간 동안, 송신하고자 하는 적어도 2 종류의 생체 신호를 수집하는 과정과, 상기 수집된 생체 신호에 대해 잡음 제거를 수행하는 과정과, 상기 잡음 제거된 생체 신호를 결합하여 다중 생체 신호를 생성하는 과정과, 상기 다중 생체 신호에 대해 랜덤화 및 언더샘플링을 적용하여 수신기로 전송하는 과정을 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호의 수신 방법은, 생체 신호를 포함하는 데이터를 수신하는 과정과, 상기 수신된 데이터에 대해 압축 센싱 기법을 이용하여 상기 수신된 데이터에 포함된 다중 생체 신호를 복원하는 과정과, 상기 다중 생체 신호에 대해 잡음 제거를 수행하여 송신기에 의해 송신된 적어도 2 종류의 생체 신호를 획득하는 과정을 포함한다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 생체 신호의 수신 방법은, 생체 신호를 포함하는 데이터를 수신하는 과정과, 상기 수신된 데이터에 대해 압축 센싱 기법을 이용하여 상기 수신된 데이터에 포함된 다중 생체 신호를 복원하는 과정과, 상기 다중 생체 신호에 대해 송신기에서 사용된 것과 동일한 재배열 인덱스에 따라 역배열을 수행하여 송신기에 의해 송신된 적어도 2 종류의 생체 신호를 획득하는 과정을 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호의 송신 장치는, 미리 정해지는 동일한 샘플링 시간 동안 수집된, 송신하고자 하는 적어도 2 종류의 생체 신호에 대해 잡음 제거를 수행하는 잡음 제거부와, 상기 잡음 제거된 생체 신호를 결합하여 다중 생체 신호를 생성하는 신호 결합부와, 상기 다중 생체 신호에 대해 랜덤화 및 언더샘플링을 적용하여 수신기로 전송하는 랜덤/언더샘플링부를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 생체 신호의 수신 장치는, 생체 신호를 포함하는 수신 데이터에 대해 압축 센싱 기법을 이용하여 상기 수신된 데이터에 포함된 다중 생체 신호를 복원하는 신호 재구성부와, 상기 다중 생체 신호에 대해 잡음 제거를 수행하여 송신기에 의해 송신된 적어도 2 종류의 생체 신호를 획득하는 잡음 제거부를 포함한다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 생체 신호의 수신 장치는, 생체 신호를 포함하는 수신 데이터에 대해 압축 센싱 기법을 이용하여 상기 수신된 데이터에 포함된 다중 생체 신호를 복원하는 신호 재구성부와, 상기 다중 생체 신호에 대해 송신기에서 사용된 것과 동일한 재배열 인덱스에 따라 역배열을 수행하여 송신기에 의해 송신된 적어도 2 종류의 생체 신호를 획득하는 역배열부를 포함한다.

본 발명의 개시되는 실시예에 의하여 생체 데이터를 모니터링 할 시, 수집된 생체 데이터를 통해 응급 상황 및 병의 유무를 보다 정확하게 진단할 수 있는 동시에, 수집된 생체 데이터를 처리하는 횟수 및 수집된 생체 데이터를 처리하기 위해 소모되는 전력을 감소시킬 수 있다.

도 1a 및 도 1b는 본 발명의 제 1 실시예에 따라 다중 생체 신호를 송수신하는 동작을 도시한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따라 다중 생체 신호를 송수신하는 장치 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 제 2 실시예에 따라 다중 생체 신호를 송수신하는 동작을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 제2 실시예에 따라 다중 생체 신호를 송수신하는 장치 구성을 나타낸 블록도이다.
도 5a 및 도 5b는 생체 신호에 잡음 제거 과정을 적용하였을 때의 효과를 나타낸 그래프이다.
도 6은 본 발명의 제 1 실시예에 ECG, PPG, 호흡 데이터를 적용하였을 경우에 송신단에서 이루어지는 과정을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 제 1 실시예에 ECG, PPG, 호흡 데이터를 적용하였을 경우에 수신단에서 이루어지는 과정을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 제 2 실시예에 ECG, PPG, 호흡 데이터를 적용하였을 경우에 송신단에서 이루어지는 과정을 나타낸 도면이다.
도 9은 본 발명의 제 2 실시예에 ECG, PPG, 호흡 데이터를 적용하였을 경우에 수신단에서 이루어지는 과정을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 대표적인 실시예에 따른 효과를 나타낸 모식도이다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 또한, 하기 설명에서는 구체적인 특정 사항들이 나타나고 있는데, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정 사항들 없이도 본 발명이 실시될 수 있음은 이 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명하다 할 것이다.

샘플링 기법은 나이퀴스트 샘플링 이론을 기반으로 한다. 여기서 나이퀴스트 샘플링 이론은 정보의 손실 없이 신호를 취득 및 복원하기 위해 샘플링율(sampling rat)가 그 신호에 존재하는 최대 주파수 값보다 적어도 2배 이상이 되어야 한다는 것을 의미한다.

본 발명의 일 실시예에서는 여러 생체 신호, 예를 들어, ECG, EMG, EEG, PPG 등을 지속적으로 모니터링 해야 하는 상황에서 잡음에 의한 영향 제거와 송신시 발생하는 전력 손실을 최소화하기 위해 압축 센싱 기법을 적용한다.

압축 센싱 기법은 압축 가능한 신호를 나이퀴스트 레이트(Nyquist rate) 보다 훨씬 낮은 레이트로 샘플링하여, 정보의 손실 없이 취득 및 복원하는 것이다. 이를 가능하게 하기 위해서는 신호가 특정 도메인(domain)에서 드문드문 발생하거나(sparse) 또는 압축 가능(compressible)하여야 하며, 랜덤 샘플링에 의한 인코히어런스(incoherence)한 특성이 나타나야 한다.

m개의 샘플을 가진 신호를 x ∈ R^m으로 정의하고, 상기 신호가

의 직교 정규 기저(orthonormal basis)를 가진다고 가정한다. 또한

를 측정 행렬(measurement matrix)이라고 하면, 신호의 복원은 다음 <수학식 1>의 구속 최적화(constrained optimization) 문제를 푸는 것과 같아진다.

위 <수학식 1>의 목적 함수(objective function)는

놈(norm)이 되며, 상기

놈(norm)은

로 정의된다. 여기서

을 최소화하는 것은 데이터의 희소성(sparsity)을 증가시키고,

를 통해 데이터 일관성(data consistency)이 지켜진다. 상기의 최적화 문제로부터 비선형 공액 그래디언트(non-linear conjugate gradient) 방법 등을 이용하여 적합한 해를 찾는 것이 압축 센싱을 이용한 복원 기법이다. 여기서 y는 샘플된 데이터(sampled data)이며, ε은 미리 정해지는 데이터 충실도(fidelity or consistency) 임계값이다.

기존의 생체 신호를 이용한 압축 센싱 연구에서는 주로 하나의 생체 신호만을 이용하거나 여러 개의 생체 신호에 각각 따로 압축 센싱 기법을 적용하는 연구가 진행되어 왔다.

본 발명의 후술되는 실시예들에서는, 압축 센싱기법을 적용하여 최적화된 압축 신호를 전송함으로서 시스템의 전력 손실을 최소화한다. 또한 여러 생체 신호를 병렬적으로 전송하기 보다는 다중화 기법(multiplexing)을 통해 전송함으로서 송신 효율을 증가시킨다.

이하 아래와 같은 두 가지 실시예에 대해 설명한다.

첫 번째 실시예는, 같은 샘플링 시간 동안 획득한 여러 가지의 생체 신호를 시간 축에서 정렬한 후, 랜덤 가우시안(Random Gaussian) 분포를 따르는 웨이팅(weighting)과 언더샘플링(undersampling)을 적용하는 것이다. 이를 통해 랜덤화 과정과 언더샘플링 과정을 하나의 과정으로 단축할 수 있다. 그에 따라 결합된 데이터를 송신측에서 송신하면, 수신측에서는 압축 센싱 기법을 통하여 수신된 데이터를 복원한다. 이때, 압축 센싱 기법을 사용하기 전과 후에 각각 잡음 제거(denoising) 기법을 적용하여, 전송하고자 하는 생체 신호 데이터 및 복원한 생체 신호 데이터의 품질을 높일 수 있다.

제 2 실시예는 상기 언급된 제 1 실시예에 재배열(reordering)을 추가적으로 적용한다. 즉, 시간 축에서 결합된 생체 신호에 재배열 방식을 적용하여 'smooth varying' 데이터로 변환한 후, 상기 변환된 데이터에 언더샘플링을 적용하여 데이터를 송수신 한 뒤, 압축 센싱 기법을 통해 복원한 신호를 다시 원래대로 재배열하는 방법이다. 이러한 재배열 방식을 적용하면 압축 센싱 기법의 복원 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있지만, 정확한 데이터 복원을 위해서는 송신단에서 smooth varying 데이터로 만들 때의 재배열 인덱스를 수신단에서도 알고 있어야 한다는 한계점이 있다. 그러나 재배열 인덱스의 경우, 생체 신호 데이터와는 달리 1부터 샘플링 데이터 크기만큼의 정수들로 구성되며, 상기 정수들이 각각 다른 값을 가지는 등의 미리 알 수 있는 정보들이 많으며, 일반적으로 생체 신호가 주기적인 특성을 나타낸다는 성질들을 이용하면, 어렵지 않게, 즉 큰 시그널링 부담 없이 수신단으로 전송될 수 있다.

압축 센싱 기법을 사용하기 위해서는 크게 두 가지 중요한 성질을 만족하여야 한다. 첫 번째 성질은 인코히어런스 샘플링(incoherent sampling)을 하여야 한다는 것이다. 그 이유는 센싱 기저(sensing basis)와 표시 기저(representation basis) 간의 코히어런스(coherence)가 작아질수록 더 적은 샘플들(sample)을 이용할 수 있으며, 희소(sparse) 신호의 중요한 계수(coefficient)들의 위치를 미리(a priori) 알지 못하는 경우, 희소 신호를 부호화(encoding)하는 가장 좋은 방법이 랜덤 센싱(random sensing)이기 때문이다. 두 번째 성질은 회소성(sparsity)을 만족해야 한다는 것이다. 많은 경우, 적합한 기저에서 유용한 정보들은 드물게(sparsely) 분포하기 때문에 이를 이용하면, 효율적인 정보 압축, 효율적인 데이터 획득이 가능하다.

도 1a 및 도 1b는 본 발명의 제1 실시예에 따라 다중 생체 신호를 송수신하는 동작을 도시한 흐름도이다.

도 1a를 참조하면, 과정 101에서 송신기는 미리 정해지는 동일한 샘플링 시간 동안, 송신하고자 하는 생체 신호, 일 예로서 ECG 데이터, EEG 데이터, PPG 데이터, 호흡 데이터 중 적어도 하나를 수집하며, 과정 103에서 상기 수집된 생체 신호에 대해 잡음 제거를 수행한다. 상기 잡음 제거를 위해서는 알려진 잡음 제거 기법, 일 예로서 생체 기록에 대한 심장 오염물질의 모델 기반 베이지언 필터링(Model-based Bayesian filtering of cardiac contaminants from biomedical recordins) 혹은 양방향 필터링(Bilateral Filtering: Theory and Applications) 등이 사용될 수 있다.

과정 105에서 송신기는 상기 잡음 제거된 생체 신호를 결합하여 다중 생체 신호를 생성하며, 과정 107에서 상기 다중 생체 신호에 대해 랜덤화 및 언더샘플링을 적용한다. 상기 랜덤화 및 언더샘플링은 랜덤 가우시안 분포를 따르는 웨이팅과 언더샘플링을 사용함으로써 수행될 수 있다. 과정 109에서 상기 랜덤화 및 언더 샘플링을 통해 생성된 전송 데이터가 유선 혹은 무선 통신 수단을 통해 전송된다.

도 1b를 참조하면, 과정 111에서 수신기는 유선 혹은 무선 통신 수단을 통해 생체 신호가 실려진 데이터를 수신하고, 과정 113에서 압축 센싱 기법을 이용하여 상기 수신 데이터에 포함된 다중 생체 신호를 복원한다. 과정 115에서 수신기는 상기 다중 생체 신호에 대해 잡음 제거를 수행하여 송신기에 의해 송신된 ECG, EEG, PPG, 호흡 데이터 등을 복원한다.

도시한 잡음 제거 과정에서는 양방향 필터링 뿐만 아니라, 그 외에 다양한 방법이 사용될 수 있다. 또한 여러 생체 신호 데이터를 이용하여 다중화된 생체 신호 만드는 본 발명의 기술은 ECG, PPG, 호흡 데이터 이외의 다른 생체 신호에도 적용할 수 있으며, 다중화되는 생체 신호의 개수 역시 2개 혹은 3개뿐만 아니라 더 많은 수의 다양한 생체 신호 데이터를 다중화 할 수도 있다.

도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따라 다중 생체 신호를 송수신하는 장치 구성을 나타낸 블록도이다.

도 2를 참조하면, EEG 데이터 및 ECG 데이터와 같은 다수의 생체 신호(201)는 다중화기(203)에 의해 다중화된 후 잡음 제거부(205)로 입력된다. 잡음 제거부(205)는 입력된 생체 신호에 대해 알려진 잡음 제거 기법에 따라 잡음 제거를 수행하며, 신호 결합부(207)는 잡음 제거된 생체 신호를 결합하여 다중 생체 신호를 생성하며, 랜덤/언더샘플링부(209)는 상기 다중 생체 신호에 대해 랜덤화 및 언더샘플링을 적용한다. 상기 랜덤화 및 언더 샘플링을 통해 생성된 전송 데이터는 유선 혹은 무선 통신 수단(211)을 통해 전송된다.

수신 데이터는 신호 재구성부(213)로 입력되며, 신호 재구성부(213)는 랜덤/언더샘플링부(209)에 대응하여 압축 센싱 기법을 수행하여 상기 수신 데이터에 포함된 다중 생체 신호를 복원한다. 잡음 제거부(215)는 상기 복원된 다중 생체 신호에 대해 잡음 제거를 수행하며, 역다중화부(217)는 상기 잡음 제거된 신호를 역다중화하여 EEG 데이터 및 ECG 데이터(219) 등을 복원한다.

도 3a 및 도 3b는 본 발명의 제2 실시예에 따라 다중 생체 신호를 송수신하는 동작을 도시한 흐름도이다.

도 3a를 참조하면, 과정 301에서 송신기는 미리 정해지는 동일한 샘플링 시간 동안, 송신하고자 하는 생체 신호, 일 예로서 ECG 데이터, EEG 데이터, PPG 데이터, 호흡 데이터 중 적어도 하나를 수집하며, 과정 303에서 상기 수집된 생체 신호에 대해 잡음 제거를 수행한다. 상기 잡음 제거를 위해서는 알려진 잡음 제거 기법, 일 예로서 생체 기록에 대한 심장 오염물질의 모델 기반 베이지언 필터링(Model-based Bayesian filtering of cardiac contaminants from biomedical recordins) 혹은 양방향 필터링(Bilateral Filtering: Theory and Applications) 등이 사용될 수 있다.

과정 305에서 송신기는 상기 잡음 제거된 생체 신호를 결합하여 다중 생체 신호를 생성하며, 과정 307에서 상기 다중 생체 신호를 구성하는 샘플들을 미리 정해지는 재배열 인덱스에 따라 재배열한다. 과정 309에서 송신기는 상기 재배열된 신호에 대해 랜덤화 및 언더샘플링을 적용하며, 과정 3119에서 상기 랜덤화 및 언더 샘플링을 통해 생성된 전송 데이터를 유선 혹은 무선 통신 수단을 통해 전송한다. 이때 상기 재배열 인덱스가 미리 정해지는 시그널링 방식에 따라 상기 전송 데이터와 함께 혹은 별도로 전송될 수 있다.

도 3b를 참조하면, 과정 313에서 수신기는 유선 혹은 무선 통신 수단을 통해 생체 신호가 실려진 데이터를 수신하고, 과정 315에서 압축 센싱 기법을 이용하여 상기 수신 데이터에 포함된 다중 생체 신호를 복원한다. 과정 317에서 수신기는 송신기에서 사용된 것과 동일한 재배열 인덱스에 따라 상기 다중 생체 신호를 역배열(inverse-ordering)하여, 송신기에 의해 송신된 ECG, EEG, PPG, 호흡 데이터 등을 복원한다.

도 4는 본 발명의 제2 실시예에 따라 다중 생체 신호를 송수신하는 장치를 나타낸 블록도이다.

도 4를 참조하면, ECG 데이터 및 EEG 데이터와 같은 다수의 생체 신호(401)는 다중화기(403)에 의해 다중화된 후 잡음 제거부(405)로 입력된다. 잡음 제거부(405)는 입력된 생체 신호에 대해 알려진 잡음 제거 기법에 따라 잡음 제거를 수행하며, 신호 결합부(407)는 잡음 제거된 생체 신호를 결합하여 다중 생체 신호를 생성하고, 재배열부(409)는 미리 정해지는 재배열 인덱스에 따라 상기 다중 생체 신호를 재배열한다. 랜덤/언더샘플링부(411)는 상기 재배열된 다중 생체 신호에 대해 랜덤화 및 언더샘플링을 적용한다. 상기 랜덤화 및 언더 샘플링을 통해 생성된 전송 데이터는 유선 혹은 무선 통신 수단(413)을 통해 전송된다.

수신 데이터는 신호 재구성부(415)로 입력되며, 신호 재구성부(415)는 랜덤/언더샘플링부(411)에 대응하여 압축 센싱 기법을 수행하여 상기 수신 데이터에 포함된 다중 생체 신호를 복원한다. 역배열부(417)는 송신기에 의해 사용된 것과 동일한 재배열 인덱스에 따라 상기 다중 생체 신호를 역배열하며, 역다중화부(419)는 상기 잡음 제거된 신호를 역다중화하여 EEG 데이터 및 ECG 데이터(421) 등을 복원한다.

이상과 같이 제2 실시예는 제1 실시예의 동작을 포함하며, 제 2 실시예의 재배열 과정에는 작은 값부터 큰 값으로 정렬하는 방식 이외에도 'smooth varying' 데이터를 만드는 다양한 기법이 사용될 수 있다.

도 5a 및 도 5b는 생체 신호의 잡음 제거 효과를 나타낸 그래프이다. 도시한 바와 같이, ECG 데이터(501)와 호흡 데이터(521) 모두 양방향 필터링을 통해 잡음이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있다.(503,523)

도 6은 본 발명의 제 1 실시예에 따라 송신단에서 이루어지는 과정을 나타낸 것이다. 여기에서는 ECG, PPG, 호흡 데이터(601,603,605)의 총 16384 개 샘플을 다중화 기법(611)을 통해 하나의 데이터(607)로 합친 후, 2048개의 샘플 만을 랜덤/언더샘플링 과정을 통해 추출한 결과(609)를 도시하였다.

도 7은 본 발명의 제1 실시예에 따라 수신단에서 이루어지는 과정을 나타낸 것이다. 여기에서는 2048개의 샘플을 압축 센싱 기법을 통해 복원(701)한 후 잡음 제거(703) 및 생체 신호 분리(711)를 통해 각각의 생체 신호(705,707,709)로 분리해내는 과정을 도시하였다.

도 8과 도 9는 본 발명의 제2 실시예에 따라 송신단과 수신단에서 이루어지는 과정을 각각 나타낸 것이다.

도 8에서는 ECG, PPG, 호흡 데이터(801,803,805)의 총 16384 개 샘플을 다중화 기법(813)을 통해 하나의 데이터(807)로 합친 후 smooth varying 데이터(809)로 재배열하고, 2048개의 샘플만을 랜덤/언더샘플링 과정을 통해 추출한 결과(811)를 도시하였다. 재배열 과정은 데이터 크기를 작은 것부터 큰 것으로 정렬하는 방법을 사용하였다.

도 9에서는 2048개의 샘플을 압축 센싱 기법을 통해 복원(901)한 후 역배열(903) 및 생체 신호 분리(911)를 통해 각각의 생체 신호(905,907,909)로 분리해내는 과정을 도시하였다.

도 10은 본 발명의 대표적인 실시예에 따른 효과를 표현한 모식도이다.

도 10(a)는 하나의 송수신 포트만을 이용하여 순차적으로 여러 개의 생체 신호를 다루는 경우를 나타낸 것이다. 이 경우, 시간적 지연이나 데이터 손실 등의 문제점이 발생할 수 있다. 도 10(b)는 여러 개의 생체 신호를 각각 따로 송수신 포트를 이용하여 전송하는 경우를 나타낸 것이다. 이러한 방법은 시간적 지연은 방지할 수 있지만 많은 다수의 송수신 포트를 사용하여야 하기 때문에 많은 전력을 필요로 하게 된다. 도 10(c)는 본 발명의 실시예에서 제시한 바와 같은 다중화 기법을 통해 여러 개의 생체 신호를 하나의 신호로 다루어 송수신 하는 것을 나타낸 것이다. 도시한 바와 같이 본 발명의 실시예들을 통해서 시간적 지연이나 전력 손실의 문제를 해결할 수 있다.

하기의 <표 1>은 ECG, PPG, 호흡 데이터의 총 16384개 샘플을 사용하여 샘플링율(sampling ratio)에 따라 재배열 방법을 사용하지 않고 복원한 경우의 복원 성능을 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정한 결과이며, <표 2>는 같은 데이터를 woqoduf 방법을 사용하여 복원하였을 때의 성능을 RMSE를 이용하여 측정한 결과이다.

Sampling Ratio (%)	Number of Samples	RMSE (%)
3.13	512	12.04
6.25	1024	5.01
12.50	2048	2.19
25.00	4096	0.97

Sampling Ratio (%)	Number of Samples	RMSE (%)
3.13	512	1.74
6.25	1024	1.32
12.50	2048	0.92
25.00	4096	0.96

<표 1> 및 <표 2>에 나타낸 바와 같이 샘플링율이가 높아짐에 따라 복원 성능이 향상되는 것을 알 수 있으며, 특히 재배열을 사용한 방법의 복원 성능이 더욱 뛰어나다는 것을 확인할 수 있다.

여기서, RMSE는 다음과 같이 정의된다.

여기서 ref는 기준 데이터(reference data), recon은 복원된 데이터를 각각 나타낸다.

하기 <표 3>은 ECG, PPG 데이터의 각각 4096 샘플을 이용하여 복원 방법에 따라 복원한 경우의 복원 성능을 RMSE를 이용하여 측정한 결과이다. 즉, 각 생체 신호를 따로 복원하는 경우에는 각 신호별로 512개의 샘플만을 이용하였고, 본 발명의 실시예들에서는 총 8192개의 샘플 중에서 1024개 만을 이용하였다.

Methods	Signal	RMSE (%)
각 생체 신호를 따로 복원	ECG	4.52
각 생체 신호를 따로 복원	PPG	1.01
본 발명 (without reordering)	ECG	4.32
본 발명 (without reordering)	PPG	1.93
본 발명 (with reordering)	ECG	0.26
본 발명 (with reordering)	PPG	0.21

<표 3>에 나타낸 바와 같이, 본 발명에서 제시한 방법의 복원 성능이 기존의 압축 센싱 방법과 비슷하거나 더욱 뛰어난 것을 확인할 수 있다.

한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims

생체 신호의 송신 방법에 있어서,
미리 정해지는 동일한 샘플링 시간 동안, 송신하고자 하는 적어도 2 종류의 생체 신호를 수집하는 과정과,
상기 적어도 2 종류의 생체 신호를 시간 축에서 정렬하는 과정과,
상기 정렬된 적어도 2 종류의 생체 신호에 랜덤 가우시안(Random Gaussian) 분포를 따르는 웨이팅(weighting) 및 언더샘플링(undersampling)을 적용하는 과정과,
상기 웨이팅 및 상기 언더샘플링이 적용된 적어도 2 종류의 생체 신호에 대해 잡음 제거를 수행하는 과정과,
상기 잡음 제거된 적어도 2 종류의 생체 신호를 결합하여 다중 생체 신호를 생성하고 수신기로 전송하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 송신 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 적어도 2 종류의 생체 신호는,
ECG(Electrocardiogram) 데이터, EEG(Electroencephalogram) 데이터, PPG(Photoplethysmogram) 데이터, 호흡작용(Respiration) 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 송신 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 잡음 제거는,
모델 기반 베이지언 필터링(Model-based Bayesian filtering of cardiac contaminants from biomedical recordins) 혹은 양방향 필터링(Bilateral Filtering: Theory and Applications)을 사용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 송신 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 다중 생체 신호를 미리 정해지는 재배열 인덱스에 따라 재배열하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 송신 방법.
제 4 항에 있어서, 상기 재배열 인덱스는,
미리 정해지는 시그널링 방식에 따라 상기 수신기로 전송되는 것을 특징으로 하는 송신 방법.
생체 신호의 수신 방법에 있어서,
생체 신호를 포함하는 데이터를 수신하는 과정과,
상기 수신된 데이터에 대해 압축 센싱 기법을 이용하여 상기 수신된 데이터에 포함된 다중 생체 신호를 복원하는 과정과,
상기 다중 생체 신호에 대해 잡음 제거를 수행하여 송신기에 의해 송신된 적어도 2 종류의 생체 신호를 획득하는 과정을 포함하고,
상기 다중 생체 신호는 상기 적어도 2 종류의 생체 신호가 시간 축에서 정렬되고, 상기 정렬된 적어도 2 종류의 생체 신호에 랜덤 가우시안(Random Gaussian) 분포를 따르는 웨이팅(weighting) 및 언더샘플링(undersampling)을 적용되고, 상기 웨이팅 및 상기 언더샘플링이 적용된 적어도 2 종류의 생체 신호에 대해 잡음 제거가 수행되고, 상기 잡음 제거된 적어도 2종류의 생체 신호를 결합하여 생성된 것을 특징으로 하는 수신 방법.
제 6 항에 있어서, 상기 잡음 제거는,
모델 기반 베이지언 필터링(Model-based Bayesian filtering of cardiac contaminants from biomedical recordins) 혹은 양방향 필터링(Bilateral Filtering: Theory and Applications)을 사용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 수신 방법.
생체 신호의 수신 방법에 있어서,
생체 신호를 포함하는 데이터를 수신하는 과정과,
상기 수신된 데이터에 대해 압축 센싱 기법을 이용하여 상기 수신된 데이터에 포함된 다중 생체 신호를 복원하는 과정과,
상기 다중 생체 신호에 대해 송신기에서 사용된 것과 동일한 재배열 인덱스에 따라 역배열을 수행하여 송신기에 의해 송신된 적어도 2 종류의 생체 신호를 획득하는 과정을 포함하고,
상기 재배열 인덱스는 상기 적어도 2 종류의 생체 신호의 주기적인 특성을 기초로 결정되는 수신 방법.
제 6 항 또는 제 8 항에 있어서, 상기 적어도 2 종류의 생체 신호는,
ECG(Electrocardiogram) 데이터, EEG(Electroencephalogram) 데이터, PPG(Photoplethysmogram) 데이터, 호흡작용(Respiration) 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신 방법.
생체 신호의 송신 장치에 있어서,
미리 정해지는 동일한 샘플링 시간 동안 수집된 적어도 2 종류의 생체 신호를 시간 축에서 정렬하고, 상기 정렬된 적어도 2 종류의 생체 신호에 랜덤 가우시안(Random Gaussian) 분포를 따르는 웨이팅(weighting) 및 언더샘플링(undersampling)을 적용하는 랜덤/언더샘플링부와,
상기 웨이팅 및 상기 언더샘플링이 적용된 적어도 2 종류의 생체 신호에 대해 잡음 제거를 수행하는 잡음 제거부와,
상기 잡음 제거된 적어도 2 종류의 생체 신호를 결합하여 다중 생체 신호를 생성하는 신호 결합부를 포함하고,
상기 랜덤/언더샘플링부는 상기 다중 생체 신호를 수신기로 전송하는 랜덤/언더샘플링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 송신 장치.
제 10 항에 있어서, 상기 적어도 2 종류의 생체 신호는,
ECG(Electrocardiogram) 데이터, EEG(Electroencephalogram) 데이터, PPG(Photoplethysmogram) 데이터, 호흡작용(Respiration) 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 송신 장치.
제 10 항에 있어서, 상기 잡음 제거는,
모델 기반 베이지언 필터링(Model-based Bayesian filtering of cardiac contaminants from biomedical recordins) 혹은 양방향 필터링(Bilateral Filtering: Theory and Applications)을 사용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 송신 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 다중 생체 신호를 미리 정해지는 재배열 인덱스에 따라 재배열하는 재배열부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 송신 장치.
제 13 항에 있어서, 상기 재배열 인덱스는,
미리 정해지는 시그널링 방식에 따라 상기 수신기로 전송되는 것을 특징으로 하는 송신 장치.
생체 신호의 수신 장치에 있어서,
생체 신호를 포함하는 수신 데이터에 대해 압축 센싱 기법을 이용하여 상기 수신된 데이터에 포함된 다중 생체 신호를 복원하는 신호 재구성부와,
상기 다중 생체 신호에 대해 잡음 제거를 수행하여 송신기에 의해 송신된 적어도 2 종류의 생체 신호를 획득하는 잡음 제거부를 포함하고,
상기 다중 생체 신호는 상기 적어도 2 종류의 생체 신호가 시간 축에서 정렬되고, 상기 정렬된 적어도 2 종류의 생체 신호에 랜덤 가우시안(Random Gaussian) 분포를 따르는 웨이팅(weighting) 및 언더샘플링(undersampling)을 적용되고, 상기 웨이팅 및 상기 언더샘플링이 적용된 적어도 2 종류의 생체 신호에 대해 잡음 제거가 수행되고, 상기 잡음 제거된 적어도 2종류의 생체 신호를 결합하여 생성된 것을 특징으로 하는 수신 장치.
제 15 항에 있어서, 상기 잡음 제거는,
모델 기반 베이지언 필터링(Model-based Bayesian filtering of cardiac contaminants from biomedical recordins) 혹은 양방향 필터링(Bilateral Filtering: Theory and Applications)을 사용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 수신 장치.
생체 신호의 수신 장치에 있어서,
생체 신호를 포함하는 수신 데이터에 대해 압축 센싱 기법을 이용하여 상기 수신된 데이터에 포함된 다중 생체 신호를 복원하는 신호 재구성부와,
상기 다중 생체 신호에 대해 송신기에서 사용된 것과 동일한 재배열 인덱스에 따라 역배열을 수행하여 송신기에 의해 송신된 적어도 2 종류의 생체 신호를 획득하는 역배열부를 포함하고,
상기 재배열 인덱스는 상기 적어도 2 종류의 생체 신호의 주기적인 특성을 기초로 결정되는 수신 장치.
제 15 항 또는 제 17 항에 있어서, 상기 적어도 2 종류의 생체 신호는,
ECG(Electrocardiogram) 데이터, EEG(Electroencephalogram) 데이터, PPG(Photoplethysmogram) 데이터, 호흡작용(Respiration) 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 수신 장치.