KR102395864B1 - 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템 - Google Patents

Abstract

압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템은 노인 또는 환자와 같이 호흡 모니터링이 필요한 사람들을 대상으로 압전센서의 센서값을 기초로 측정 대상의 호흡 상태를 확인하고 이상이 발생한 경우 판별할 수 있다.
본 발명은 장시간 호흡 측정을 통해 건강 상태 모니터링이 필요한 환자나 노인, 수면 무호흡증 환자 등을 대상으로 사용하여 문제 상황 발생 시 빠른 대처가 가능한 효과가 있다.

Description

압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템{System for Monitoring Respiration Using Piezoelectic Sensor}

본 발명은 호흡 상태 측정 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 노인 또는 환자와 같이 호흡 모니터링이 필요한 사람들을 대상으로 압전센서의 센서값을 기초로 측정 대상의 호흡 상태를 확인하고 이상이 발생한 경우 판별하는 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템에 관한 것이다.

수면 무호흡증과 같은 수면장애를 가진 사람과 폐질환과 같은 노인 환자는 야간 수면에서의 호흡 상태를 주기적으로 관찰하여 수면 중 심장마비, 돌연사 등의 심각한 결과를 초래하는 문제를 예방해야 하는 필요성이 있다.

현대 사회에서는 목숨이 위험한 중증 환자가 아니더라도 많은 사람들이 수면 무호흡 증상으로 양질의 수면을 취하지 못하기 때문에 심장 질환, 호흡기 질환, 만성 피로 등 다양한 질병이 발생할 수 있는 가능성이 높아질 수 있다.

그러나 이러한 호흡 상태의 측정이 많은 문제를 예방할 수 있음에도 불구하고, 현재까지는 호흡을 측정하여 알려주는 측정장치가 상용화되어 있거나 보급되어 있지 못하고 있는 실정이다.

한국 공개특허번호 제10-2019-0052636호

이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 노인 또는 환자와 같이 호흡 모니터링이 필요한 사람들을 대상으로 압전센서의 센서값을 기초로 측정 대상의 호흡 상태를 확인하고 이상이 발생한 경우 판별하는 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템은,

진동에 전기 신호를 발생시키는 압전센서와, 상기 압전센서의 일면에 형성되어 사용자의 피부에 부착되어 진동을 상기 압전센서로 전달하는 패드부로 이루어진 압전센서 구조체; 및

상기 압전센서의 전극부의 연결 와이어에 의해 연결되고, 압전센서의 출력신호를 증폭하고, 노이즈를 제거하는 신호 처리부와, 상기 신호 처리부로부터 수신한 압전센서의 전기 신호를 디지털 신호의 센서값으로 변환하는 A/D 변환부와, 상기 A/D 변환부로부터 수신한 디지털 신호의 센서값을 필터링하고, 상기 필터링된 센서값을 기설정된 주기 내에서 하나의 정점을 호흡 신호로 검출하며, 매 1분마다 반복하여 모든 정점을 검출하고, 상기 센서값이 움직이는 범위에 따라 호흡을 판단하는 기준인 호흡 지점을 설정하고, 상기 센서값이 호흡 지점이 설정되지 않고, 기설정된 시간 이상이 지속하는 경우, 호흡 상태를 '무호흡'으로 판단하고, 상기 센서값이 호흡 지점과 같거나 이상이라고 판단하고, 기설정된 시간 이상을 지속하는 경우 호흡 상태를 '과호흡'으로 판단하는 제어부로 이루어진 호흡 모니터링 장치를 포함한다.

전술한 구성에 의하여, 본 발명은 장시간 호흡 측정을 통해 건강 상태 모니터링이 필요한 환자나 노인, 수면 무호흡증 환자 등을 대상으로 사용하여 문제 상황 발생 시 빠른 대처가 가능한 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 압전센서 구조체의 일례를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 압전센서 구조체의 일례를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 제3 실시예에 따른 압전센서 구조체의 일례를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 제4 실시예에 따른 압전센서 구조체의 일례를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 호흡 모니터링 장치의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 방법을 나타낸 도면이다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템의 구성을 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 압전센서 구조체의 일례를 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명의 제2 실시예에 따른 압전센서 구조체의 일례를 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명의 제3 실시예에 따른 압전센서 구조체의 일례를 나타낸 도면이고, 도 5는 본 발명의 제4 실시예에 따른 압전센서 구조체의 일례를 나타낸 도면이다.

본 발명의 실시예에 따른 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템(100)은 압전센서 구조체(101), 통신망(106), 호흡 모니터링 장치(110) 및 사용자 단말기(140)를 포함한다.

통신망(106)은 유무선 통신망을 모두 포함하고, 유선망은 케이블망이나 공중 전화망(PSTn)과 같은 인터넷망을 포함하는 것이고, 무선 통신망은 CDMA, WCDMA, GSM, EPC(Evolved Packet Core), LTE(Long Term Evolution), 와이브로(Wibro) 망, 액세스 포인트 등을 포함하는 의미이다.

압전센서 구조체(101)는 가슴 또는 복부 등 신체 일부에 부착하고, 압전센서(102), 패드부(103), 전극부(104), 연결 와이어(105)를 포함한다.

압전센서(102)는 진동에 따라 전기 신호를 발생시키는 센서장치이다.

압전센서(102)는 사용자의 심박 또는 호흡으로부터 발생하는 상하 진동 또는 좌우 진동을 검출할 수 있다. 이때, 압전센서(102)에서 검출하는 상하 진동 또는 좌우 진동은 사용자의 피부로부터 검출될 수 있다.

압전센서(102)는 검출된 진동으로부터 전기 신호를 발생시킬 수 있다. 이때, 전기 신호는 진동의 크기 및 주기에 따라 다른 파형으로 나타날 수 있다. 이에 따라, 호흡 모니터링 장치(110)는 전기 신호의 특성에 따라 심박 신호 또는 호흡 신호를 검출할 수 있다.

패드부(103)는 압전센서(102)의 일면에 형성되어 사용자의 피부에 부착되어 진동을 압전센서(102)로 전달한다.

패드부(103)는 일정 두께 이상(예를 들어, 1mm 이상)으로 형성되어 침삼킴 등의 일시적인 노이즈를 감쇄할 목적으로 설치된다.

제1 실시예로서, 패드부(103)는 압전센서(102)의 80% 이상을 덮는 두께 1mm 이상으로 형성되고, 구부러지지 않는 구조물이다.

제2 실시예로서, 패드부(150)는 반구 형상의 곡면구(151)로 형성되고, 곡면구(151)의 일면에 접착력이 있는 층(152)을 추가로 형성하며, 압전센서(102)의 80% 이상을 덮는 두께 1mm 이상으로 형성된다.

패드부가 곡선 형태로 형성되는 이유는 신체에 패드부가 부착될 때, 직선보다는 곡선 형태가 부착력이 더 높기 때문이다.

제3 실시예로서, 패드부(160)는 신체에 부착되는 방향의 일면이 곡선 형태의 오목 볼록 형태가 반복되는 구조의 엠보싱부(161)를 형성하고, 그 위에 접착력이 있는 층(162)을 형성하며, 압전센서(102)의 80% 이상을 덮는 두께 1mm 이상으로 형성된다.

제3 실시예의 패드부(160)는 엠보싱부(161)를 형성하여 진동을 잘 전달하고, 신체와의 접착력을 높이면서 일시적인 노이즈를 감쇄할 수 있다.

제4 실시예로서, 패드부(170)는 신체에 부착되는 방향의 일면이 돌기부(171)가 일정 간격마다 형성되고, 그 위에 접착력이 있는 층(172)을 형성하며, 압전센서(102)의 80% 이상을 덮는 두께 1mm 이상으로 형성된다.

각각의 돌기부(171)는 원형 형태로 일정한 높이로 형성된다.

제1 실시예의 패드부 내지 제4 실시예의 패드부는 잘 휘어지는 실리콘이나 고무 재질, 스폰지 재질 등으로 형성될 수 있다.

전극부(104)는 압전센서(102)에서 발생하는 전기 신호를 전달하는 기능을 수행한다.

호흡 모니터링 장치(110)는 압전센서 구조체(101)로부터 전기 신호를 수신하여 심박 신호 또는 호흡 신호를 검출하여 모니터링한다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 호흡 모니터링 장치의 내부 구성을 간략하게 나타낸 블록도이고, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 방법을 나타낸 도면이다.

호흡 모니터링 장치(110)는 신호 처리부(111), A/D 변환부(112), 제어부(113), 저장부(114), 디스플레이부(115), 통신부(116)를 포함한다.

신호 처리부(111)는 전극부(104)의 연결 와이어(105)에 의해 전기적으로 연결되고, 압전센서(102)의 출력신호를 증폭하고, 노이즈를 제거한다.

신호 처리부(111)는 저주파 통과 필터로 구성되어 압전센서(102)의 전기 신호를 통과시켜 노이즈를 제거한다.

A/D 변환부(112)는 신호 처리부(111)로부터 수신한 압전센서(102)의 전기 신호를 디지털 신호의 센서값으로 변환한다(S100).

제어부(113)는 A/D 변환부(112)로부터 수신한 디지털 신호의 센서값을 필터링하여 저장부에 저장한다(S101). 여기서, 디지털 신호는 심박 신호 또는 호흡 신호를 나타내고, 이하에서는 본 발명의 설명의 편의를 위해서 호흡 신호로 통칭한다.

제어부(113)는 필터링된 센서값을 기설정된 주기 내에서 하나의 정점을 호흡 신호로 검출하며, 이러한 검출 과정을 매 1분마다 반복하여 모든 정점을 검출하고, 센서값이 움직이는 범위에 따라 호흡을 판단하는 기준인 호흡 지점을 설정 여부를 판단한다(S102).

제어부(113)는 센서값이 호흡 지점이 설정되지 않고, 이러한 상태가 기설정된 시간 이상이 지속하는 경우(예를 들어, 20초 이상), 사용자의 호흡 상태를 '무호흡'으로 판단한다(S103, S104).

제어부(113)는 센서값이 호흡 지점과 같거나 이상이라고 판단하고, 이러한 상태를 기설정된 시간 이상을 지속하는 경우(예를 들어, 20초 이상), 사용자의 호흡 상태를 '과호흡'으로 판단한다(S105, S106, S107).

제어부(113)는 센서값이 호흡 지점 이하라고 판단하고(S108), 이러한 상태를 1분을 기준점으로 판단하여 1분이 되는 경우, 호흡수를 디스플레이부(115)에 출력한다(S109, S110).

다른 실시예로서, 제어부(113)는 기설정된 주기 내에서 하나의 정점을 호흡 신호로 검출하며, 이러한 검출 과정을 매 1분마다 반복하여 모든 정점을 검출하여 호흡수를 계산한다.

제어부(113)는 계산한 호흡수를 기설정된 기준 무호흡수와 비교하여 그 이하이고, 기설정된 시간 이상을 지속하는 경우(지속 시간), 사용자의 호흡 상태를 '무호흡'으로 판단한다.

제어부(113)는 계산한 호흡수를 기설정된 기준 과호흡수와 비교하여 그 이상이고, 기설정된 시간 이상을 지속하는 경우(지속 시간), 사용자의 호흡 상태를 '과호흡'으로 판단한다.

제어부(113)는 사용자의 호흡 상태가 무호흡 또는 과호흡 상태로 판단하는 경우, 주의 신호와 경고 신호를 각각 생성하여 통신부(116)에 의해 외부의 통신망(106)을 통해 사용자 단말기(140)로 전송한다.

제어부(113)는 통신부(116)를 통해 사용자 단말기(140)로부터 경고 신호에 대응하는 응답 신호를 수신할 수 있다.

제어부(113)는 사용자 단말기(140)로부터 경고 신호에 대응하는 응답 신호를 기설정된 기준 시간동안 수신하는지 판단하고, 응답 신호가 기준 시간 내에 수신되지 않는 경우, 응급 신호를 생성하여 외부의 병원기관으로 전송할 수 있다.

호흡 모니터링 장치(110)는 계산한 호흡수와 지속 시간을 인공 신경 처리망에 입력하여 적용하고, 응답으로 호흡수, 지속 시간에 대응하는 호흡 형태(과호흡, 무호흡)를 디스플레이부(115)에 표시한다.

호흡 모니터링 장치(110)는 계산한 호흡수와 지속 시간을 인공 신경 처리망에 입력하여 적용하고, 응답으로 호흡수, 지속 시간에 대응하여 과호흡 100%를 기준으로 결과값으로 과호흡 퍼센트율로 디스플레이부(115)에 표시하고, 호흡수, 지속 시간에 대응하는 무호흡 100%를 기준으로 결과값으로 무호흡 퍼센트율로 디스플레이부(115)에 표시한다.

본 발명의 실시예에 따른 인공 지능 장치는 학습 세트 생성부(120) 및 인공 신경 처리망(130)을 포함한다.

학습 세트 생성부(120)는 학습 데이터 처리부(121), 학습부(122) 및 분류부(123)를 포함한다.

인공 신경 처리망(130)은 입력층(131), 컨볼루션 레이어부(133), 풀링 레이어부(134) 및 풀리 커넥티드 레이어부(135)로 이루어진 은닉층(132), 출력층(136)을 포함한다.

학습 데이터 처리부(121)는 제어부(113)에서 계산한 호흡수, 지속 시간을 수신하고, 학습 데이터로 분산하여 저장한다. 학습 데이터 처리부(121)는 분산 병렬 처리가 가능한 데이터베이스를 형성할 수 있다.

인공 신경 처리망(130)은 제어부(113)에서 계산한 호흡수, 지속 시간을 신경망에 입력하여 적용시켜 오류를 수정하고, 수정된 오류를 이용하여 호흡수와 지속 시간에 대응하는 호흡 형태(과호흡, 무호흡)를 출력한다.

이때, 인공 신경 처리망(130)은 심층 컨볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Neworks, CNNs)을 이용하고, 입력층(131), 은닉층(132), 출력층(136)을 포함할 수 있다.

입력층(131)은 학습 데이터 처리부(121)에 저장된 학습 데이터를 획득하고, 획득한 학습 데이터를 특징맵을 가지는 레이어로 저장한다. 여기서, 특징맵은 다수의 노드들이 2차원으로 배열된 구조를 가짐으로써 후술되는 은닉층(132)과의 연결을 용이하게 할 수 있다.

은닉층(132)은 상위 계층에 위치한 레이어의 특징맵을 획득하고, 획득한 특징맵으로부터 점차 높은 수준의 특징을 추출한다. 은닉층(132)은 하나 또는 그 이상으로 형성될 수 있으며 컨볼루션 레이어부(133), 풀링 레이어부 및 풀리 커넥티드 레이어부를 포함한다.

컨볼루션 레이어부(133)는 학습 데이터로부터 컨볼루션 연산을 수행하는 구성으로서, 복수의 입력 특징맵과 연결되는 특징맵을 포함한다.

풀링 레이어부(134)는 컨볼루션 레이어부(133)의 출력을 입력으로 받아 컨볼루션 연산, 즉 서브 샘플링 연산을 수행하는 구성이고, 은닉층(132)의 하위 계층에 위치한 컨볼루션 레이어부(133)가 가지는 입력 특징맵의 수와 동일한 수의 특징맵을 포함하며, 각각의 특징맵은 입력 특징맵과 일대일로 연결된다.

풀리 커넥티드 레이어부(135)는 컨볼루션 레이어부(133)의 출력을 입력으로 받아 출력층(130)에서 출력되는 각 카테고리별 출력에 맞게 학습하는 구성이고, 학습된 국소적 정보, 즉 특징들을 종합하여 추상적인 내용을 학습한다.

이때, 은닉층(132)이 풀링 레이어부(132)를 구비할 경우, 폴링 커넥티드 레이어부(135)는 폴링 레이어부(134)와 연결되며, 폴링 레이어부(134)의 출력으로부터 특징들을 종합하여 추상적인 내용을 학습한다.

출력층(136)은 소프트 맥스(soft-max) 등의 함수를 이용하여 분류하고자 원하는 각 카테고리별 출력을 확률값으로 매핑한다. 이때, 출력층(136)에서 출력된 결과는 학습부(122) 또는 분류부(123)로 전달되어 오류역전파를 수행하거나 응답 데이터로 출력될 수도 있다.

학습부(122)는 지도 학습을 수행하는 것으로, 지도 학습은 학습 데이터에 기계학습 알고리즘을 적용하여 함수를 추론하고, 그 추론된 함수를 통해 해답을 찾는다.

학습부(122)는 지도 학습을 통해서 학습 데이터를 대표하는 선형 모델을 생성하고, 그 선형 모델을 통해 미래의 사건을 예측할 수 있다.

학습부(122)는 이전까지 학습된 데이터를 근거로 새로운 데이터가 기존에 학습된 데이터에 어떻게 분류되는지 판단한다.

학습부(122)는 제어부(113)에서 계산한 호흡수, 지속 시간을 인공 신경 처리망(130)의 학습을 수행하고, 유형별 딥러닝 특징값을 이용하여 호흡수와 지속 시간에 대응하는 호흡 형태(과호흡, 무호흡)를 학습한다.

학습부(122)는 유형별 딥러닝 특징값을 이용하여 호흡수, 지속 시간과, 호흡 형태를 인공 신경 처리망(130)에서 학습한다.

본 발명의 일실시예에서 인공 신경 처리망(130)의 학습은 지도 학습(supervised-learning)으로 이루어진다.

지도 학습은 학습 데이터와 그에 대응하는 출력 데이터를 함께 인공 신경 처리망(130)에 입력하고, 학습 데이터에 대응하는 출력 데이터가 출력되도록 연결된 간선들의 가중치를 업데이트 하는 방법이다. 일예로, 본 발명의 인공 신경 처리망(130)은 델타 규칙 및 오류역전파 학습 등을 이용하여 인공뉴런들 사이의 연결 가중치를 업데이트 할 수 있다.

오류역전파(Error-back-propagation) 학습은 주어진 학습 데이터에 대해 전방계산(Feed-Forward)으로 오류를 추정한 후, 출력 레이어에서 시작하여 은닉층(132)과 입력층(131) 방향인 역방향으로 추정한 오류를 전파하고, 오류를 줄이는 방향으로 인공 뉴런들 사이의 연결 가중치를 업데이트한다.

학습부(122)는 입력층(131) - 은닉층(132) - 폴링 커넥티드 레이어부(135) - 출력층(136)을 통해 획득된 결과로부터 오차를 계산하고, 계산된 오차를 보정하기 위해 다시 출력층(136) - 폴링 커넥티드 레이어부(135) - 은닉층(132) - 입력층(131)의 순서로 오류를 전파하여 연결 가중치를 업데이트할 수 있다.

학습부(122)는 인공 신경 처리망(130)을 이용하여 입력되는 호흡수, 지속 시간의 특징값들이 입력 벡터가 되며, 입력층(131), 은닉층(132), 출력층(136)을 통과하면, 호흡수와 지속 시간에 대응하는 호흡 형태(과호흡, 무호흡)를 출력 벡터로 생성하도록 지도 학습을 통해 학습된다.

학습부(122)는 인공 신경 처리망(130)을 이용하여 입력되는 호흡수, 지속 시간의 특징값들이 입력 벡터가 되며, 입력층(131), 은닉층(132), 출력층(136)을 통과하면, 호흡수와 지속 시간에 대응하는 호흡 형태(과호흡, 무호흡)를 출력 벡터로 생성하도록 지도 학습을 통해 학습된다.

학습부(122)는 호흡수, 지속 시간과, 호흡수와 지속 시간에 대응하는 호흡 형태(과호흡, 무호흡)를 학습 데이터로 하여 인공 신경 처리망(130)과 연동하여 인공지능에 학습한다.

분류부(123)는 호흡수와 지속 시간에 대응하는 호흡 형태(과호흡, 무호흡)를 출력 데이터로 출력한다.

인공 신경 처리망(130)은 입력값(호흡수, 지속 시간)이 입력되면, 출력값(호흡수와 지속 시간에 대응하는 호흡 형태(과호흡, 무호흡))이 나와야 하는지 미리 알고 있다.

분류부(123)는 학습부(122)에서의 오류역전파를 통해 업데이트된 연결 가중치를 가지는 인공 신경 처리망(130)의 출력 데이터를 응답 데이터로 출력할 수 있다.

분류부(123)는 업데이트된 연결 가중치를 가지는 인공 신경 처리망(130)에 학습 데이터, 테스트 데이터 또는 학습에 사용되지 않은 새 데이터가 입력되면, 입력층(131) - 은닉층(132) - 폴링 커넥티드 레이어부(135) - 출력층(136)을 통해 출력된 결과를 획득하여 응답 데이터로 출력할 수 있다.

분류부(123)는 입력된 호흡수, 지속 시간에 대응하는 호흡 형태(과호흡, 무호흡)를 기반으로 최적화를 통해 딥러닝 기반 분류기 모델을 생성한다.

분류부(123)는 호흡수, 지속 시간을 입력으로 딥러닝 기반 분류기 모델을 통해 응답 데이터의 결과값(호흡수와 지속 시간에 대응하는 호흡 형태(과호흡, 무호흡))로 출력한다.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

100: 호흡 상태 측정 시스템
101: 압전센서 구조체
102: 압전센서
103: 패드부
104: 전극부
105: 연결 와이어
110: 호흡 모니터링 장치
140: 사용자 단말기

Claims (9)

1. 진동에 전기 신호를 발생시키는 압전센서와, 상기 압전센서의 일면에 형성되어 사용자의 피부에 부착되어 진동을 상기 압전센서로 전달하는 패드부로 이루어진 압전센서 구조체; 및
   상기 압전센서의 전극부의 연결 와이어에 의해 연결되고, 압전센서의 출력신호를 증폭하고, 노이즈를 제거하는 신호 처리부와, 상기 신호 처리부로부터 수신한 압전센서의 전기 신호를 디지털 신호의 센서값으로 변환하는 A/D 변환부와, 상기 A/D 변환부로부터 수신한 디지털 신호의 센서값을 필터링하고, 상기 필터링된 센서값을 기설정된 주기 내에서 하나의 정점을 호흡 신호로 검출하며, 매 1분마다 반복하여 모든 정점을 검출하고, 상기 센서값이 움직이는 범위에 따라 호흡을 판단하는 기준인 호흡 지점을 설정하고, 상기 센서값이 호흡 지점이 설정되지 않고, 기설정된 시간 이상이 지속하는 경우, 호흡 상태를 '무호흡'으로 판단하고, 상기 센서값이 호흡 지점과 같거나 이상이라고 판단하고, 기설정된 시간 이상을 지속하는 경우 호흡 상태를 '과호흡'으로 판단하는 제어부로 이루어진 호흡 모니터링 장치와;
   상기 제어부에서 계산한 호흡수, 지속 시간을 수신하고, 학습 데이터로 분산하여 저장 및 병렬 처리가 가능한 데이터베이스를 생성하는 학습 데이터 처리부 및 상기 제어부에서 계산한 호흡수, 지속 시간을 신경망에 입력하여 적용시켜 오류를 수정하고, 수정된 오류를 이용하여 호흡수와 지속 시간에 대응하는 호흡 형태(과호흡, 무호흡)를 출력하는 인공 신경 처리망을 포함하는 인공 지능 장치를 포함하며,
   상기 제어부는 사용자의 호흡 상태가 무호흡 또는 과호흡 상태로 판단하는 경우, 주의 신호와 경고 신호를 각각 생성하여 통신부에 의해 외부의 통신망을 통해 사용자 단말기로 전송하고, 상기 사용자 단말기로부터 경고 신호에 대응하는 응답 신호를 기설정된 기준 시간동안 수신하는지 판단하고, 상기 응답 신호가 기준 시간 내에 수신되지 않는 경우, 응급 신호를 생성하여 외부의 병원기관으로 전송하고, 기설정된 주기 내에서 하나의 정점을 호흡 신호로 검출하며, 이러한 검출 과정을 매 1분마다 반복하여 모든 정점을 검출하여 호흡수를 계산하고, 상기 계산한 호흡수를 기설정된 기준 무호흡수와 비교하여 그 이하이고, 기설정된 시간 이상을 지속하는 경우(지속 시간), 사용자의 호흡 상태를 '무호흡'으로 판단하고, 상기 계산한 호흡수를 기설정된 기준 과호흡수와 비교하여 그 이상이고, 기설정된 시간 이상을 지속하는 경우(지속 시간), 사용자의 호흡 상태를 '과호흡'으로 판단하고,
   상기 호흡 모니터링 장치는 상기 계산한 호흡수와 지속 시간을 인공 신경 처리망에 입력하여 적용하고, 응답으로 호흡수, 지속 시간에 대응하는 호흡 형태(과호흡, 무호흡)를 디스플레이부에 표시함과 동시에, 과호흡 100%를 기준으로 결과값으로 과호흡 퍼센트율로 디스플레이부에 표시하고, 호흡수, 지속 시간에 대응하는 무호흡 100%를 기준으로 결과값으로 무호흡 퍼센트율로 상기 디스플레이부에 표시하는 것을 특징으로 하는 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템.
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 패드부는 상기 압전센서의 80% 이상을 덮는 두께 1mm 이상으로 형성되고, 구부러지지 않는 구조물인 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템.
3. 청구항 1에 있어서,
   상기 패드부는 반구 형상의 곡면구로 형성되고, 상기 곡면구의 일면에 접착력이 있는 층을 추가로 형성하며, 상기 압전센서의 80% 이상을 덮는 두께 1mm 이상으로 형성하는 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템.
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 패드부는 신체에 부착되는 방향의 일면이 곡선 형태의 오목 볼록 형태가 반복되는 구조의 엠보싱부를 형성하고, 그 위에 접착력이 있는 층을 형성하며, 상기 압전센서의 80% 이상을 덮는 두께 1mm 이상으로 형성하는 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템.
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 패드부는 신체에 부착되는 방향의 일면이 원형 형태로 일정한 높이로 형성된 돌기부가 일정 간격마다 형성되고, 그 위에 접착력이 있는 층을 형성하며, 상기 압전센서의 80% 이상을 덮는 두께 1mm 이상으로 형성하는 압전센서를 이용한 호흡 상태 측정 시스템.
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