KR20130093925A - 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템 및 그 측정 방법 - Google Patents
심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템 및 그 측정 방법Info
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Abstract
본 발명은 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템 및 그 측정 방법에 관한 것으로, 상세하게는 심박 신호를 측정 또는 산출하는 데이터 측정부, 상기 데이터 측정부에서 측정한 심박 신호를 이용하여 심박수와 RR 간격(RR Interval)을 계산함으로써 스트레스의 정도를 계산하는 데이터 처리부 및 상기 데이터 처리부에서 계산한 스트레스의 정도를 나타내는 데이터 출력부를 포함하여 구성되는 스트레스 측정 시스템이다.
Description
본 발명은 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템 및 그 측정 방법에 관한 것으로, 상세하게는 심박수 및 RR 간격(RR Interval)을 통해 정신적 스트레스와 신체적 스트레스 지수를 측정하는 시스템에 관한 것이다.
생활 습관의 변화로 인해 과거에는 흔하지 않았던 수많은 질병들이 나타나기 시작했다. 그 중에서 심장병은 현대 사회의 대표적인 질환 중에 하나라고 할 수 있으며, 심장병이 생기는 대표적인 원인은 스트레스를 꼽을 수 있다. 스트레스에 의한 긴장과 분노는 뇌의 교감 신경을 흥분시켜 심장 박동수 또는 강도를 높이게 되고, 심장에서 소비하는 산소량을 증가시키는 반면, 관상 동맥은 오히려 수축되어 혈액 순환이 적절하지 못하게 된다. 결국 심장에서는 빈혈 현상이 나타날 수 있으며, 고혈압을 악화시키고, 혈중 콜레스테롤과 혈중 지방량을 증가시킨다. 따라서 스트레스 관리는 반드시 필요하다.
하지만 이러한 스트레스 관리를 위해서는 어느 장소에서나 스트레스의 정도에 대한 측정이 가능하지 않고, 전문 스트레스 측정 장비가 구비된 곳을 찾아가야 하는 번거로움이 있었다. 또한, 스트레스 측정을 위해 측정시마다 많은 비용을 지불해야하며, 신체에 여러 개의 측정 센서들을 부착함으로써 움직임에 제약이 있다.
한국 공개 특허 2010-0081717호("모바일 무선 스트레스 측정 시스템", 이하 선행기술 1)는 인체의 흉부에 부착된 전극 형태의 센서를 통해 심전도 신호 및 호흡 신호를 측정하여 스트레스 지수를 산출하는 구조를 개시하고 있다. 그러나 선행기술 1은 정적인 자세에서 신체에 여러 개의 측정 센서들을 부착함으로써 움직임에 제약이 많은 불편함은 여전하였다.
따라서, 본 발명은 상기한 바와 같은 종래 기술의 불편함을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 기존에 정적인 자세에서만 스트레스 측정이 가능했던 불편함을 없애고, 무선 송신기가 포함된 심박수 측정기 또는 단말기의 카메라를 이용하여 원하는 장소에서 손쉽게 정신적 또는 신체적 스트레스의 정도를 측정할 수 있는 스트레스 측정 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명에 따른 스트레스 측정 시스템은 심박 신호를 측정 또는 산출하는 데이터 측정부(100), 상기 데이터 측정부(100)에서 측정한 심박 신호를 이용하여 심박수와 RR 간격(RR Interval)을 계산함으로써 스트레스의 정도를 계산하는 데이터 처리부(200) 및 상기 데이터 처리부(200)에서 계산한 스트레스의 정도를 나타내는 데이터 출력부(300)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 데이터 측정부(100)는 가슴 벨트형 ECG 측정 장치, PPG형 측정 장치, 압전소자를 이용한 손목 착용형 측정 장치, 및 마그네틱 필드를 이용한 손목 착용형 측정 장치 중 선택되는 어느 하나인 것을 특징으로 한다.
더 바람직하게, 상기 데이터 측정부(100)는 측정한 심박 신호를 전송하는 무선 송신부(110)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
더 바람직하게, 상기 무선 송신부(110)는 RF(Radio Frequency), WI-FI(Wireless-Fidelity), ANT, 지그비(Zigbee), ISM Band(Industrial Scientific Medical Band), 블루투스(Bluetooth) 중 선택되는 어느 하나의 통신매체를 이용하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 데이터 측정부(100)는 혈류의 이동량을 쵤영하는 카메라인 것을 특징으로 한다.
더 바람직하게, 상기 데이터 측정부(100)는 데이터 추출부(120) 및 데이터 정정부(130)를 더 포함하여 구성되되, 상기 데이터 추출부(120)는 카메라로 촬영한 혈류의 이동량 영상을 프레임별 휘도 분석하여 심박 신호를 추출하며, 상기 데이터 정정부(130)는 추출한 심박 신호에 대한 오류를 보정하고, 심박 신호의 정점을 검출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 데이터 처리부(200)는 상기 데이터 측정부(100)에서 측정 또는 산출된 심박 신호가 인가되는 수신부(210), 상기 수신부(210)를 통해 인가된 심박 신호를 이용하여 심박수가 계산되는 제 1 처리부(220), 상기 제 1 처리부(220)에서 계산된 심박수를 통해 최고 심박수, 최저 심박수 및 평균 심박수가 산출되는 제 1 결과부(230), 상기 수신부(210)를 통해 인가되는 심박 신호를 이용하여 RR 간격이 계산되는 제 2 처리부(240) 및 상기 제 2 처리부(240)에서 계산된 RR 간격을 이용하여 시간 영역 분석을 하는 제 2 결과부(250)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
더 바람직하게, 상기 데이터 처리부(200)는 상기 제 2 처리부(240)를 통해 계산된 RR 간격에 선형보간법을 적용하여 리샘플링되는 제 3 처리부(260) 및 상기 제 3 처리부(260)에서 리샘플링된 RR 간격을 이용하여 주파수 영역 분석을 하는 제 3 결과부(270)를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
더 바람직하게, 상기 데이터 처리부(200)는 상기 제 1 결과부(230) 내지 제 3 결과부(270)에서 분석된 결과값을 상기 데이터 출력부(300)로 송신하는 결과 송신부(280)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
더 바람직하게, 상기 데이터 출력부(300)는 손목형 시계장치, 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북, PDA, 네비게이션, MP3 Player, 개인 PC, 스크린 골프용 PC 및 게임용 PC 중 선택되는 어느 하나인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 스트레스 측정 방법은 데이터 측정부에서 심박 신호를 측정 또는 추출하는 심박 신호 측정 단계(S310), 상기 심박 신호 측정 단계(S310)에서 측정된 심박 신호를 통해 심박수가 계산되는 심박수 처리 단계(S320) 및 상기 심박수 처리 단계(S320)에서 계산된 심박수를 통해 최고 심박수, 최저 심박수 및 평균 심박수가 산출되는 제 1 분석 단계(S330)로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 스트레스 측정 방법은 데이터 측정부에서 심박 신호를 측정 또는 추출하는 심박 신호 측정 단계(S310), 상기 심박 신호 측정 단계(S310)에서 측정된 심박 신호를 통해 RR 간격이 계산되는 RR 간격 처리 단계(S340) 및 상기 RR 간격 처리 단계(S340)에서 계산된 RR 간격을 이용하여 시간 영역 분석하는 제 2 분석 단계(S350)로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 스트레스 측정 방법은 데이터 측정부에서 심박 신호를 측정 또는 추출하는 심박 신호 측정 단계(S310), 상기 심박 신호 측정 단계(S310)에서 측정된 심박 신호를 통해 RR 간격이 계산되는 RR 간격 처리 단계(S340), 상기 RR 간격 처리 단계(S340)에서 계산된 RR 간격을 선형보간법을 적용하여 리샘플링하는 리샘플링 단계(S360) 및 상기 리샘플링 단계(S360)에서 리샘플링된 RR 간격을 주파수 영역 분석하는 제 3 분석 단계(S370)로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 제 2 분석 단계(S350)는 SDNN(Standard Deviation of all the normal RR intervals), SDSD, RMSSD(Root Mean Squared of Successive Differences), NN50, pNN50(the Percentage of successive RR interval differences), HRV Triangular Index, 최대빈도수, 최대빈도수의 심박수, SRD, 신체적 스트레스 지수, HR 히스토그램 및 Poincare Plot을 분석하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 제 3 분석 단계(S370)는 TP(Total Power), VLF(Very Low Frequency), LF(Low Frequency), HF(High Frequency), NFNorm(Normalized Low Frequency), HFNorm(Normalized High Frequency), 정신적 스트레스 지수, PSD(Power Spectal Density) 및 자율신경균형도(LF/HF 비율)를 분석하는 것을 특징으로 한다.
더 바람직하게, 상기 심박 신호 측정 단계(S310)는 카메라를 이용하여 혈류의 이동량을 촬영하는 혈류 측정 단계(S311), 상기 혈류 측정 단계에서 촬영한 혈류의 이동량 영상을 프레임별 휘도를 분석하여 심박 신호를 추출하는 심박 신호 추출 단계(S312) 및 상기 심박 신호 추출 단계를 통해 추출된 심박 신호에 대한 오류를 보정하며, 심박 신호의 정점을 검출하는 심박 신호 보정 단계(S313)인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면, 무선 송신기가 포함된 심박수 측정기를 이용하여 심박수를 측정한 뒤 무선 송신기를 통해 측정 데이터를 전달함으로써 사용자가 시간이나 장소에 구애받지 아니하고 스트레스 측정이 가능한 효과가 있다.
또한, 단말기에 포함된 카메라를 이용하여 혈류의 이동량을 촬영하고, 혈류 이동량 영상을 분석하여 스트레스를 측정함으로써, 일상생활을 함에 있어서 또는 스트레스의 정도에 따라 확연한 결과 차이가 나타날 수 있는 스포츠를 함에 있어서 손쉽게 스트레스를 측정하여 객관적인 스트레스 정보를 확인 가능하므로 이에 대비 또는 예측을 할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스트레스 측정 시스템의 구성에 대해 간략하게 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 측정부의 구성에 대해 상세하게 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 처리부의 구성에 대해 상세하게 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스트레스 측정 방법을 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 5는 본 발명의 또다른 일 실시예에 따른 스트레스 측정 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 출력부를 나타낸 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스트레스 측정 시스템에 대한 실시예이다.
도 8은 본 발명의 또다른 일 실시예에 따른 스트레스 측정 시스템에 대한 실시예이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 측정부의 구성에 대해 상세하게 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 처리부의 구성에 대해 상세하게 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스트레스 측정 방법을 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 5는 본 발명의 또다른 일 실시예에 따른 스트레스 측정 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 출력부를 나타낸 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스트레스 측정 시스템에 대한 실시예이다.
도 8은 본 발명의 또다른 일 실시예에 따른 스트레스 측정 시스템에 대한 실시예이다.
이하 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템 및 그 측정 방법을 상세히 설명한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.
이때, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필료하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스트레스 측정 시스템의 구성에 대해 간략하게 나타낸 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스트레스 측정 시스템은 데이터 측정부(100), 데이터 처리부(200) 및 데이터 출력부(300)를 포함하여 이루어진다.
도 1을 참조로 하여 본 발명의 일 실시예에 따른 스트레스 측정 시스템의 구성에 대해 상세하게 설명한다.
일반적으로, 동방결절에 미치는 자율신경계의 영향은 체내 또는 외부 환경의 변화에 시시각각으로 변화하게 되는데, 이러한 시간에 따른 심박의 주기적인 변화를 심박 변이도(HRV)라 한다. 심박 변이도는 동방결절에 영향을 미치는 교감신경과 부교감신경 사이의 상호 작용과 관련이 있으며, 이는 기록상으로 나타나는 삼박동수의 시간에 따른 변화를 의미하는 것이 아니라 순간적인 심박수 및 RR 간격(RR Interval)의 변동을 반영한다. 즉, 하나의 심장 주기로부터 다음 심장 주기 사이의 미세한 변의를 의미한다. 심박수 및 RR 간격을 통해 스트레스의 정도를 예측할 수 있으며, 일예로 심박수 및 RR 간격이 불규칙적이고 복잡하게 나타날수록 건강한 사람이며, 단조롭고 일정하게 나타나게 되면 우울증 등 질병을 예상할 수 있다.
데이터 측정부(100)는 심박 신호를 측정 또는 산출할 수 있으며, 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 데이터 측정부(100)는 무선 송신부(110), 데이터 추출부(120) 및 데이터 정정부(130)을 포함하여 구성될 수 있다.
바람직하게는, 상기 데이터 측정부(100)는 가슴 벨트형 ECG 측정 장치, PPG형 측정 장치, 압전소자를 이용한 손목 착용형 측정 장치 및 마그네틱 필드를 이용한 손목 착용형 측정 장치 등을 이용하여 심박 신호를 측정할 수 있으며, 상기 나열된 여러 장치 중 선택되는 어느 한 장치를 이용하여 측정된 심박 신호는 무선 송신부(110)를 통해서 데이터 처리부(200)로 전송될 수 있다. 이때, 상기 무선 송신부(110)는 Bluetooth, Zigbee, RF, ANT, WIFI, ISM Band 중 선택되는 어느 하나로 송신하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일실시예로, 도 7에 도시된 바와 같이, 가슴 벨트형 ECG 측정 장치를 가슴 아래 부분에 착용함으로써 실시간으로 심박 신호를 측정할 수 있으며, 가슴 벨트형 ECG 측정 장치와 Bluetooth 통신을 통해 휴대폰 단말기로 측정된 심박 신호를 전송할 수 있다. 이때, 휴대폰 단말기는 손에 휴대하거나 암밴드(Arm Band) 등을 통해 신체에 고정시킬 수 있으며, 휴대폰 단말기에 포함되어 있는 화면부를 통해서 심박 신호 및 스트레스 지수 등을 확인할 수 있다.
또한, 상기 데이터 측정부(100)는 단말기에 포함되어 있는 카메라를 이용하여 심박 신호를 산출할 수도 있으며, 이를 위해 카메라를 이용하여 혈류의 이동량을 촬영한 뒤 상기 데이터 추출부(120) 및 데이터 정정부(130)를 통해서 심박 신호를 산출한다. 상기 데이터 추출부(120)는 카메라로 촬영된 혈류의 이동량 영상을 프레임별 휘도를 분석하여 심박 신호를 추출할 수 있다.
일실시예로, 도 8에 도시된 바와 같이, 휴대폰 단말기에 포함되어 있는 카메라를 통해 실시간으로 혈류의 이동량 영상을 촬영할 수도 있으며, 촬영된 혈류의 이동량 영상을 분석하여 추출된 심박 신호 및 스트레스 지수 등을 휴대폰 단말기에 포함되어 있는 화면부를 통해 확인할 수도 있다.
상기의 혈류의 이동량 영상은 손가락의 끝부분을 촬영하며, 심장에서 혈액을 밀어낼 때 영상의 휘도가 어두워지는 것을 이용하여 심박 신호를 추출할 수 있다. 일실시예로 카메라로 촬영된 영상은 1초에 30프레임으로 촬영될 수 있으며, 이 경우 각각의 30장의 프레임에 해당하는 픽셀의 정보를 이용하여 휘도 분석이 가능하다. 상기 데이터 정정부(130)는 상기 데이터 추출부(120)에서 휘도 분석을 통해 추출해낸 심박 신호에 대해 휘도 분석에 의해 나타날 수 있는 오류를 보정할 수 있다. 오류가 보정된 심박 신호는 상기 무선 송신부(110)를 통해 상기 데이터 처리부(200)로 전송될 수 있다.
데이터 처리부(200)는 상기 데이터 측정부(100)의 무선 송신부(110)에서 인가된 심박 신호를 이용하여 심박수와 RR 간격을 계산하고, 계산된 심박수와 RR 간격을 이용하여 스트레스의 정도를 계산할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 데이터 처리부(200)는 수신부(210), 제 1 처리부(220), 제 1 결과부(230), 제 2 처리부(240), 제 2 결과부(250), 제 3 처리부(260), 제 3 결과부(270) 및 결과 송신부(280)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 수신부(210)는 상기 데이터 측정부(100)에서 측정 또는 산출된 심박 신호가 상기 무선 송신부(110)를 통해 인가되며, 상기 제 1 처리부(220)는 인가된 심박 신호를 이용하여 심박수을 계산할 수 있다. 상기 제 1 결과부(230)는 상기 제 1 처리부(220)를 통해 계산된 심박수를 이용하여 최고 심박수, 최저 심박수 및 평균 심박수가 산출되며, 산출된 값은 상기 결과 송신부(280)를 통해 데이터 출력부(300)로 인가되어 출력된다. 이때, 심박수란 심장이 1분 동안 뛰는 횟수를 말하며, 성인은 보통 1분에 70회의 심박수가 측정되며, 신생아의 경우 심박수가 높게 나타나고 운동선수의 경우 심박수가 낮게 나타날 수 있다. 심박수가 낮으면, 1분간 같은 양의 혈액을 신체 내에 공급을 한다고 해도 심박수가 빠를 때보다 적은 양의 에너지를 사용하는 것이다. 즉, 본 발명인 스트레스 측정 시스템을 이용하여 운동선수가 실시간으로 현재의 심박수를 확인하여, 최적의 컨디션에서 운동을 할 수 있도록 한다.
상기 제 2 처리부(240)는 상기 수신부(210)에서 인가된 심박 신호를 이용하여 RR 간격을 계산하며, 상기 제 2 결과부(250)는 상기 제 2 처리부(240)에서 계산된 RR 간격을 이용하여 시간 영역 분석을 할 수 있다. 이때, RR 간격이란 심장이 뛸 때 정점의 간격을 말하며, 불규칙적일수록 건강한 사람이며, RR 간격이 지나치게 단조롭거나 일정하면 만성적인 질병을 의심해 볼수 있다. 또한 RR 간격을 이용하여 이루어지는 시간 영역 분석은 SDNN(Standard Deviation of all the normal RR intervals), SDSD, RMSSD(Root Mean Squared of Successive Differences), NN50, pNN50(the Percentage of successive RR interval differences), HRV Triangular Index, 최대빈도수, 최대빈도수의 심박수, SRD, 신체적 스트레스 지수, HR 히스토그램 및 Poincare Plot 등이며, 상기 시간 영역 분석값은 상기 결과 송신부(280)를 통해 데이터 출력부(300)로 인가되어 출력된다.
SDNN는 RR 간격의 표준편차, SDSD는 인접한 RR 간격의 차이에 대한 표준편차, RMSSD는 인접한 RR 간격의 차이의 제곱에 대한 평균값의 루드값이며, RMSSD값이 높을수록 부교감신경계가 항진된 상태이다. NN50은 인접한 RR 간격의 차이가 50ms 이상인 개수를 의미하며, pNN50은 인접한 RR 간격의 차이가 50ms 이상인 전체 NN에 대한 비율을 의미하고, HRV Triangular Index는 빈도수가 가장 많은 개수에 대한 전체 NN의 개수를 의미하고, 최대빈도수는 각 NN에 대해 가장 많이 출현한 NN의 개수이고, 최대빈도수의 심박수는 가장 많이 출현한 NN의 개수일 때의 심박수를 의미한다. SRD는 앞부분 일정 구간을 토대로 변화의 정도를 측정하는 것을 의미하며, 신체적인 스트레스 지수의 계산 방법은 HRV Triangular Index에 대한 기준값 8.0의 비율 퍼센트이다. 또한, HR 히스토그램은 측정된 RR 값을 통한 각 심박수(0 ~ 255.0)별 측정된 개수를 그래프로 보여주는 것이며, Poincare Plot는 직전의 RR 간격(ms)과 현재의 RR 간격(ms)의 교차점을 XY평면에 도식한 그래프를 의미하며, 산발적인 그래프로 나타날 경우, 부정맥을 예상할 수도 있다.
상기 제 3 처리부(260)는 상기 제 2 처리부(240)에서 계산된 RR 간격을 선형보간법을 적용하여 리샘플링하며, 상기 제 3 결과값(270)은 상기 제 3 처리부(260)에서 리샘플링된 RR 간격을 이용하여 주파수 영역 분석을 하게 된다. 이때, 주파수 영역 분석을 위해서는, RR 간격이 시간의 등간격이 아니라, 심장박동의 정점과 정점의 간격을 의미하므로, 일정 시간(2 ~ 5분) 동안 RR 간격을 측정하여 측정한 RR 간격을 시간축에 대한 시간의 등간격으로 리샘플링을 해야 한다. 상기 주파수 영역 분석으로는 TP(Total Power), VLF(Very Low Frequency), LF(Low Frequency), HF(High Frequency), NFNorm(Normalized Low Frequency), HFNorm(Normalized High Frequency), 정신적 스트레스 지수, PSD(Power Spectal Density) 및 자율신경균형도(LF/HF 비율) 등이며, 상기 주파수 영역 분석값은 상기 결과 송신부(280)를 통해 데이터 출력부(300)로 인가되어 출력된다.
TP는 O.4Hz이하의 전체 PSD값을 의미하며, VLF는 0.0033Hz이상 0.04Hz미만의 PSD값을 의미하고, LF는 0.04Hz이상 0.15Hz미만의 PSD값을 의미한다. 또한, HF는 0.15Hz이상 0.4Hz미만의 PSD값을 의미하고, NFNorm은 LF/(LF+HF) 값을 의미하며, HFNorm은 HF/(LF+HF) 값을 의미한다. 또한, 정신적 스트레스 지수는 LF/HF 비율에 대한 자연로그 값을 의미하며, 상기 정신적 스트레스 지수는 너무 변화율이 없어도 만성적인 우울증 등을 의심할 수 있으며, 정신적 스트레스가 있는 경우 교감신경이 활성화되고 심박수가 증가하여 LF가 활성화되게 된다. PSD는 정상 랜덤 신호에서 자기 스펙트럼 밀도와 같은 의미로 사용되며, 주파수에 대한 스펙트럼의 변화율을 나타낸다. 즉, 파워 스펙트럼 밀도함수의 전 주파수 대역에서의 적분은 시간 영역 신호의 평균 제곱값에 해당하며, 단위는 다위 주파수당 파워를 의미한다. 자율신경균형도는 XY평면상에 X축은 LF의 자연로그 값을 표시하며, Y축은 HF의 자연로그 값을 표시하고, XY평면을 9등분하여 해당역영에 표시된다.
상기 제 1 결과부, 제 2 결과부 및 제 3 결과부에서 분석된 결과값을 상기 결과 송신부(280)를 통해 데이터 출력부(300)로 전달되며, 도 6에 도시된 바와 같이, 결과값이 표시될 수도 있다. 상기 데이터 출력부(300)는 손목형 시계장치, 스마트폰, Tablet PC, 노트북, PDA, 네비게이션, MP3 플레이어, PC 등 모니터가 포함된 모든 단말기에서 사용 가능하다.
다시 말하자면, 스트레스 측정 시스템은 상기 데이터 측정부(100)의 다양한 장치 중 선택되는 어느 한 장치에 의해 측정 또는 산출되는 심박 신호를 상기 데이터 처리부(200)로 전달하고, 상기 데이터 처리부(200)는 심박수 및 RR 간격으로 인가된 심박 신호를 분석함으로써, 최저 심박수, 최고 심박수, 평균 심박수, RR 간격의 시간 영역 분석 및 주파수 영역 분석값이 계산되어 상기 데이터 출력부(300)를 통해 실시간으로 결과값이 나타나게 된다. 이를 통해, 일상생활에 건강을 유지하기 위해 사용하거나, 스트레스가 효율적으로 제어되어야 하는 운동에 응용하여 운동선수가 최적의 컨디션을 유지할 수 있도록 도움을 주는 스트레스 측정 시스템이다.
도 4는 본 발명에 따른 스트레스 측정 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4를 참조로 하여 본 발명의 스트레스 측정 방법에 대해서 상세하게 설명한다.
심박 신호 측정 단계(S310)는 상기 데이터 측정부(100)에서 심박 신호를 측정 또는 산출되며, 측정된 심박 신호를 상기 데이터 측정부(100)의 무선 송신부(110)를 통해 상기 데이터 처리부(200)로 전달할 수 있다. 상기 데이터 측정부(100)는 가슴 벨트형 ECG 측정 장치, PPG형 측정 장치, 압전소자를 이용한 손목 착용형 측정 장치 및 마그네틱 필드를 이용한 손목 착용형 측정 장치 등을 이용하여 심박 신호를 측정할 수 있으며, 상기 나열된 여러 장치 중 선택되는 어느 한 장치를 이용할 수 있으며, 상기 무선 송신부(110)는 Bluetooth, Zigbee, RF, ANT, WIFI, ISM Band 중 선택되는 어느 하나로 송신하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 데이터 측정 단계(S310)는 단말기에 포함되어 있는 카메라를 이용하여 심박 신호를 산출 할 수도 있으며, 도 5에 도시된 바와 같이, 혈류 측정 단계(S311)에서 카메라를 이용하여 혈류의 이동량을 촬영하며, 심박 신호 추출 단계(S312)에서 상기 혈류 측정 단계(S311)에서 촬영한 혈류의 이동량 영상을 프레임별 휘도를 분석하여 심박 신호를 추출할 수 있다. 촬영한 혈류의 이동량 영상은 주로 손가락의 끝부분을 촬영하며, 심장에서 혈액을 밀어낼 때 영상의 휘도가 어두어지는 것을 이용하여 휘도 분석을 한다.
심박 신호 보정 단계(S313)는 상기 심박 신호 추출 단계(S312)에서 추출된 심박 신호에 대해 휘도 분석에 의해 나타날 수 있는 오류를 보정하고, 심박 신호의 정점을 검출할 수 있으며, 오류가 보정된 심박 신호를 상기 데이터 측정부(100)의 무선 송신부(110)를 통해 상기 데이터 처리부(200)로 전달할 수 있다.
심박수 처리 단계(S320)는 상기 데이터 처리부(200)로 인가된 심박 신호를 통해 심박수가 계산되며, 제 1 분석 단계(S330)는 상기 심박수 처리 단계(S320)에서 계산된 심박수를 통해 최고 심박수, 최저 심박수 및 평균 심박수를 산출할 수 있다. 상기 제 1 분석 단계(S330)를 통해 산출된 값들은 출력 단계(S380)를 통해 나타날 수 있으며, 시간이나 장소에 구애받지 아니하고 실시간으로 심박수에 대한 정보를 알 수 있다.
RR 간격 처리 단계(S340)는 상기 데이터 처리부(200)로 인가된 심박 신호를 통해 RR 간격이 계산되며, 제 2 분석 단계(S350)는 상기 RR 간격 처리 단계(S340)에서 계산된 RR 간격을 이용하여 시간 영역 분석을 할 수 있다. 상기 시간 영역 분석은 SDNN(Standard Deviation of all the normal RR intervals), SDSD, RMSSD(Root Mean Squared of Successive Differences), NN50, pNN50(the Percentage of successive RR interval differences), HRV Triangular Index, 최대빈도수, 최대빈도수의 심박수, SRD, 신체적 스트레스 지수, HR 히스토그램 및 Poincare Plot 등이며, 상기 제 2 분석 단계(S350)을 통해 분석된 시간 영역 분석값은 상기 출력 단계(S380)를 통해 나타날 수 있다.
리샘플링 단계(S360)는 상기 RR 간격 처리 단계(S340)에서 계산된 RR 간격을 선형보간법을 적용하여 리샘플링을 해야 한다. 즉, 주파수 영역 분석을 위해서는, RR 간격은 시간의 등간격이 아니라, 심장박동의 정점과 정점의 간격을 의미하므로, 일정 시간(2 ~ 5분) 동안 RR 간격을 측정하여 측정한 RR 간격을 시간축에 대한 시간의 등간격으로 리샘플링을 해야 한다. 제 3 분석 단계(S370)는 상기 리샘플링 단계(S360)에서 리샘플링된 RR 간격을 이용하여 주파수 영역 분석을 할 수 있다. 상기 주파수 영역 분석은 TP(Total Power), VLF(Very Low Frequency), LF(Low Frequency), HF(High Frequency), NFNorm(Normalized Low Frequency), HFNorm(Normalized High Frequency), 정신적 스트레스 지수, PSD(Power Spectal Density) 및 자율신경균형도(LF/HF 비율) 등이며, 상기 제 3 분석 단계(S370)을 통해 분석된 주파수 영역 분석값은 상기 출력 단계(S380)을 통해 나타날 수 있다. 이때, 상기 리샘플링 단계(S360)에서는 선형보간법을 적용하여 리샘플링을 할 수 있으며, 리샘플링 주기 1Hz로 실시하고, 리샘플링된 RR 간격을 시계열로 재배치한 후 주파수 영역 분석을 할 수 있게 된다.
다시 말하자면, 본 발명인 스트레스 측정 방법은 시간과 장소에 구애받지 아니하고 실시간으로 최저 심박수, 최고 심박수, 평균 심박수, RR 간격을 이용한 시간 영역 분석 및 주파수 영역 분석을 통해 스트레스의 정도를 손쉽게 예측 또는 파악할 수 있으므로, 일상생활 또는 스트레스가 효율적으로 제어되어야 하는 운동 영역에 사용함으로써 운동선수의 최적의 컨디션을 파악함에 있어서 수월할 수 있다.
이상과 같이, 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술 사상과 아래에 기재될 청구 범위의 균등 범위 내에서 다양한 수정 및 변형 가능함은 물론이다.
100 : 데이터 측정부
110 : 무선 송신부 120 : 데이터 추출부
130 : 데이터 정정부
200 : 데이터 처리부
210 : 수신부 220 : 제 1 처리부
230 : 제 1 결과부 240 : 제 2 처리부
250 : 제 2 결과부 260 : 제 3 처리부
270 : 제 3 결과부 280 : 결과 송신부
300 : 데이터 출력부
110 : 무선 송신부 120 : 데이터 추출부
130 : 데이터 정정부
200 : 데이터 처리부
210 : 수신부 220 : 제 1 처리부
230 : 제 1 결과부 240 : 제 2 처리부
250 : 제 2 결과부 260 : 제 3 처리부
270 : 제 3 결과부 280 : 결과 송신부
300 : 데이터 출력부
Claims (16)
- 심박 신호를 측정 또는 산출하는 데이터 측정부(100);
상기 데이터 측정부(100)에서 측정한 심박 신호를 이용하여 심박수와 RR 간격(RR Interval)을 계산함으로써 스트레스의 정도를 계산하는 데이터 처리부(200); 및
상기 데이터 처리부(200)에서 계산한 스트레스의 정도를 나타내는 데이터 출력부(300);
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템.
- 제 1항에 있어서,
상기 데이터 측정부(100)는
가슴 벨트형 ECG 측정 장치, PPG형 측정 장치, 압전소자를 이용한 손목 착용형 측정 장치, 및 마그네틱 필드를 이용한 손목 착용형 측정 장치 중 선택되는 어느 하나인 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템.
- 제 2항에 있어서,
상기 데이터 측정부(100)는
측정한 심박 신호를 전송하는 무선 송신부(110)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템.
- 제 3항에 있어서,
상기 무선 송신부(110)는
RF(Radio Frequency), WI-FI(Wireless-Fidelity), ANT, 지그비(Zigbee), ISM Band(Industrial Scientific Medical Band), 블루투스(Bluetooth) 중 선택되는 어느 하나의 통신매체를 이용하는 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템.
- 제 1항에 있어서,
상기 데이터 측정부(100)는
혈류의 이동량을 쵤영하는 카메라인 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템.
- 제 5항에 있어서,
상기 데이터 측정부(100)는
데이터 추출부(120) 및 데이터 정정부(130)를 더 포함하여 구성되되,
상기 데이터 추출부(120)는 카메라로 촬영한 혈류의 이동량 영상을 프레임별 휘도 분석하여 심박 신호를 추출하며,
상기 데이터 정정부(130)는 추출한 심박 신호에 대한 오류를 보정하고, 심박 신호의 정점을 검출하는 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템.
- 제 1항에 있어서,
상기 데이터 처리부(200)는
상기 데이터 측정부(100)에서 측정 또는 산출된 심박 신호가 인가되는 수신부(210);
상기 수신부(210)를 통해 인가된 심박 신호를 이용하여 심박수가 계산되는 제 1 처리부(220);
상기 제 1 처리부(220)에서 계산된 심박수를 통해 최고 심박수, 최저 심박수 및 평균 심박수가 산출되는 제 1 결과부(230);
상기 수신부(210)를 통해 인가되는 심박 신호를 이용하여 RR 간격이 계산되는 제 2 처리부(240); 및
상기 제 2 처리부(240)에서 계산된 RR 간격을 이용하여 시간 영역 분석을 하는 제 2 결과부(250);
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템.
- 제 7항에 있어서,
상기 데이터 처리부(200)는
상기 제 2 처리부(240)를 통해 계산된 RR 간격에 선형보간법을 적용하여 리샘플링되는 제 3 처리부(260); 및
상기 제 3 처리부(260)에서 리샘플링된 RR 간격을 이용하여 주파수 영역 분석을 하는 제 3 결과부(270);
를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템.
- 제 8항에 있어서,
상기 데이터 처리부(200)는
상기 제 1 결과부(230) 내지 제 3 결과부(270)에서 분석된 결과값을 상기 데이터 출력부(300)로 송신하는 결과 송신부(280)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템.
- 제 1항에 있어서,
상기 데이터 출력부(300)는
손목형 시계장치, 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북, PDA, 네비게이션, MP3 Player, 개인 PC, 스크린 골프용 PC 및 게임용 PC 중 선택되는 어느 하나인 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템.
- 데이터 측정부, 데이터 처리부 및 데이터 출력부를 포함하여 구성되는 스트레스 측정 방법에 있어서,
데이터 측정부에서 심박 신호를 측정 또는 추출하는 심박 신호 측정 단계(S310);
상기 심박 신호 측정 단계(S310)에서 측정된 심박 신호를 통해 심박수가 계산되는 심박수 처리 단계(S320); 및
상기 심박수 처리 단계(S320)에서 계산된 심박수를 통해 최고 심박수, 최저 심박수 및 평균 심박수가 산출되는 제 1 분석 단계(S330);
로 이루어지는 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 방법.
- 데이터 측정부, 데이터 처리부 및 데이터 출력부를 포함하여 구성되는 스트레스 측정 방법에 있어서,
데이터 측정부에서 심박 신호를 측정 또는 추출하는 심박 신호 측정 단계(S310);
상기 심박 신호 측정 단계(S310)에서 측정된 심박 신호를 통해 RR 간격이 계산되는 RR 간격 처리 단계(S340); 및
상기 RR 간격 처리 단계(S340)에서 계산된 RR 간격을 이용하여 시간 영역 분석하는 제 2 분석 단계(S350);
로 이루어지는 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 방법.
- 데이터 측정부, 데이터 처리부 및 데이터 출력부를 포함하여 구성되는 스트레스 측정 방법에 있어서,
데이터 측정부에서 심박 신호를 측정 또는 추출하는 심박 신호 측정 단계(S310);
상기 심박 신호 측정 단계(S310)에서 측정된 심박 신호를 통해 RR 간격이 계산되는 RR 간격 처리 단계(S340);
상기 RR 간격 처리 단계(S340)에서 계산된 RR 간격을 선형보간법을 적용하여 리샘플링하는 리샘플링 단계(S360); 및
상기 리샘플링 단계(S360)에서 리샘플링된 RR 간격을 주파수 영역 분석하는 제 3 분석 단계(S370);
로 이루어지는 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 방법.
- 제 12항에 있어서,
상기 제 2 분석 단계(S350)는
SDNN(Standard Deviation of all the normal RR intervals), SDSD, RMSSD(Root Mean Squared of Successive Differences), NN50, pNN50(the Percentage of successive RR interval differences), HRV Triangular Index, 최대빈도수, 최대빈도수의 심박수, SRD, 신체적 스트레스 지수, HR 히스토그램 및 Poincare Plot을 분석하는 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 방법.
- 제 13항에 있어서,
상기 제 3 분석 단계(S370)는
TP(Total Power), VLF(Very Low Frequency), LF(Low Frequency), HF(High Frequency), NFNorm(Normalized Low Frequency), HFNorm(Normalized High Frequency), 정신적 스트레스 지수, PSD(Power Spectal Density) 및 자율신경균형도(LF/HF 비율)를 분석하는 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 방법.
- 제 11항 내지 제 13항 중 선택되는 어느 한 항의 스트레스 측정 방법에 의하여,
상기 심박 신호 측정 단계(S310)는
카메라를 이용하여 혈류의 이동량을 촬영하는 혈류 측정 단계(S311);
상기 혈류 측정 단계에서 촬영한 혈류의 이동량 영상을 프레임별 휘도를 분석하여 심박 신호를 추출하는 심박 신호 추출 단계(S312); 및
상기 심박 신호 추출 단계를 통해 추출된 심박 신호에 대한 오류를 보정하며, 심박 신호의 정점을 검출하는 심박 신호 보정 단계(S313);
인 것을 특징으로 하는 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 방법.
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| KR1020120015178A KR101352479B1 (ko) | 2012-02-15 | 2012-02-15 | 심박수 및 맥박수의 측정을 통한 스트레스 측정 시스템 및 그 측정 방법 |
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