KR20190063578A - 생체신호를 이용한 음주 판별 장치 및 방법 - Google Patents

생체신호를 이용한 음주 판별 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20190063578A
KR20190063578A KR1020170162472A KR20170162472A KR20190063578A KR 20190063578 A KR20190063578 A KR 20190063578A KR 1020170162472 A KR1020170162472 A KR 1020170162472A KR 20170162472 A KR20170162472 A KR 20170162472A KR 20190063578 A KR20190063578 A KR 20190063578A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
drinking
signal
bio
degree
parameter
Prior art date
Application number
KR1020170162472A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102523994B1 (ko
Inventor
김정환
정복동
최민준
김영진
윤욱진
송기선
Original Assignee
주식회사 라이프사이언스테크놀로지
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 filed Critical 주식회사 라이프사이언스테크놀로지
Priority to KR1020170162472A priority Critical patent/KR102523994B1/ko
Publication of KR20190063578A publication Critical patent/KR20190063578A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102523994B1 publication Critical patent/KR102523994B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4845—Toxicology, e.g. by detection of alcohol, drug or toxic products
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0015—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
    • A61B5/0022—Monitoring a patient using a global network, e.g. telephone networks, internet
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02405—Determining heart rate variability
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02416—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7225—Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Pharmacology & Pharmacy (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

본 발명은 생체신호를 이용한 음주 판별 장치와 방법에 관한 것으로, 사용자의 생체신호 중 광용적맥파(PPG)를 검출하는 생체신호 검출부; 및 상기 생체신호를 이용해 심박변이도(HRV)의 추출과 분석을 통해 음주 여부와 음주 정도를 판별하는 제어부;를 포함한다.

Description

생체신호를 이용한 음주 판별 장치 및 방법{APPARATUS FOR JUDGMENT OF DRINKING USING VITAL SIGN AND METHOD THEREOF}
본 발명은 생체신호를 이용한 음주 판별 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 신체에 착용하거나 부착된 장치를 통해 검출되는 사용자의 생체신호를 이용하여 사용자의 음주 여부와 음주 정도를 판별할 수 있도록 하는, 생체신호를 이용한 음주 판별 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 적당한 양의 알코올 섭취는 사람에게 여러 가지 도움을 주지만 지나친 음주는 건강을 해친다. 또한, 음주 운전 후 운전으로 인한 사고는 대형 사고를 일으켜 목숨까지도 앗아간다. 또한 음주 상태에서는 이성적인 사고가 마비되어 각종 범죄의 발생 원인으로 작용하기도 한다.
특히 음주로 인해 다른 사람에게까지 피해를 입히는 것은 사회적인 문제가 되기 때문에 이를 방지하기 위해 대표적으로 음주 운전을 단속하고 있다.
이때 음주 상태를 측정하는 방법으로는 알코올 센서가 장착된 호흡형 음주 측정기기를 사용하여 호흡 시에 내뿜는 공기에서 알코올 농도를 측정하는 방법과 레이저를 이용하여 혈류량에 포함된 알코올 농도를 측정하는 방법이 있다. 일반적으로 음주 단속에 사용되는 방법으로는 흔히 전자의 방법이 사용되는데, 일부 음주측정에 불복하는 운전자에 대해 운전자의 동의를 얻어 혈액 채취 등의 방법으로 혈중 알코올 농도를 추정하는 위드마크(Widmark) 공식을 사용하는 경우도 있다.
하지만 기존의 음주 측정방법은 음주자를 직접 대면하여 측정하는 방법이기 때문에 원거리에 있는 특정인에 대한 음주 여부를 판별하기에는 시간적 및 경제적으로 적합하지 않은 문제점이 있다. 따라서 치료를 위해 금주를 해야 하지만 의지가 약한 환자 등을 대상으로, 직접 대면을 하지 않더라도 원거리에서 통신을 통해 음주 여부를 실시간으로 판별할 수 있도록 하는 방법이 필요한 상황이다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허 10-2011-0132109호(2011.12.07. 공개, 음주 측정 장치)에 개시되어 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 사용자의 신체에 착용하거나 부착된 장치를 통해 검출되는 사용자의 생체신호를 이용하여 사용자의 음주 여부와 음주 정도를 판별할 수 있도록 하는, 생체신호를 이용한 음주 판별 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 생체신호를 이용한 음주 판별 장치는, 사용자의 생체신호 중 광용적맥파(PPG)를 검출하는 생체신호 검출부; 및 상기 생체신호를 이용해 심박변이도(HRV)의 추출과 분석을 통해 음주 여부와 음주 정도를 판별하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 생체신호를 이용한 음주 판별 방법은, 생체신호 검출부가 사용자의 생체신호 중 광용적맥파(PPG)를 검출하는 단계; 제어부가 상기 생체신호에 대한 전처리(Pre-Processing)를 수행하는 단계; 상기 제어부가 상기 전처리된 생체신호에서 피크 포인트(Peak Point)들을 검출하는 단계; 상기 제어부가 상기 검출된 피크 포인트들을 이용해 심박변이도(HRV)의 추출과 분석을 수행하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 심박변이도(HRV)의 분석을 통해 얻은 파라미터를 이용하여 음주 여부와 음주 정도를 판별하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 사용자의 신체에 착용하거나 부착된 장치를 통해 검출되는 사용자의 생체신호를 이용하여 사용자의 음주 여부와 음주 정도를 판별할 수 있도록 한다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 본 발명은 사용자를 직접 대면하지 않더라도 사용자의 생체신호를 분석하여 원거리에서도 통신을 통해 음주 여부를 실시간으로 판별할 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체신호를 이용한 음주 판별 장치의 개략적인 구성을 보인 예시도.
도 2는 상기 도 1에 있어서, 생체신호를 이용한 음주 판별 장치가 사용자의 신체에 착용하거나 부착될 수 있는 형태로 구현되는 것을 보인 예시도.
도 3은 상기 도 1에 있어서, 멀티채널 광용적맥파(PPG) 센서를 보인 예시도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체신호를 이용한 음주 판별 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 5는 상기 도 4에 있어서, 생체신호에 대한 전처리 과정을 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도.
도 6은 상기 도 4에 있어서, 생체신호에서 피크 포인트(Peak Point)를 검출하는 과정을 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도.
도 7은 상기 도 4에 있어서, 심박변이도(HRV)의 분석을 통해 얻은 파라미터를 이용하여 음주 여부와 음주 정도를 판별하는 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 8은 상기 도 4에 있어서, 피크 포인트(Peak Point)를 검출하는 방법을 설명하기 위하여 보인 생체신호 파형 예시도.
도 9는 정상인 그룹과 알코올 의존 그룹의 자세에 따른 HRV 임상 자료의 일부를 보인 예시도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 생체신호를 이용한 음주 판별 장치의 일 실시예를 설명한다.
이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체신호를 이용한 음주 판별 장치의 개략적인 구성을 보인 예시도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 생체신호를 이용한 음주 판별 장치는, 생체신호 검출부(110), 음주 판별 데이터 저장부(120), 제어부(130), 및 통신부(140)를 포함한다.
본 실시예에 따른 생체신호를 이용한 음주 판별 장치는, 도 2에 도시된 바와 같이, 사용자의 신체(예 : 손목, 발목 등)에 착용하거나 부착될 수 있는 형태로 구현된다.
상기 생체신호 검출부(110)는 다양한 생체신호 중 광용적맥파(PPG)를 주기적으로 검출하는 센서를 포함한다(도 3 참조).
상기 광용적맥파(PPG : Photoplentysmograph)는, 신체 말단에서 혈관의 용적이 변화하는 것을 모니터링 하는 생체 신호로서, 혈관의 혈액의 양(혈류량)이 증가하면 빛을 더욱 많이 흡수하게 됨으로써, 투과나 반사하는 광량이 감소하는 특징을 이용하여 혈관의 용적 변화를 측정할 수 있도록 하는 생체 신호이다.
도 3은 상기 도 1에 있어서, 멀티채널 광용적맥파(PPG) 모듈을 보인 예시도로서, 상기 생체신호 검출부(110)는, 복수의 광용적맥파(PPG) 센서가 하나의 모듈 형태로 결합된 멀티채널 광용적맥파(PPG) 모듈을 포함하며, 상기 멀티채널 광용적맥파(PPG) 모듈을 통해 생체신호(PPG 신호)의 측정 정확도(또는 측정 시간 간격)를 향상시킬 수 있도록 한다.
예컨대 상기 멀티채널 광용적맥파(PPG) 모듈을 통해 생체신호(PPG 신호)의 측정 주기를 단축(예 : 각 채널의 PPG 센서를 순차적으로 구동하는 방식으로 전체적인 측정 주기를 단축)할 경우에 신호의 연속성을 확보하여 더 정확한 측정이 가능하게 되는 것이다.
다시 도 1을 참조하면, 상기 음주 판별 데이터 저장부(120)는 상기 생체신호 검출부(110)를 통해 검출된 생체신호 데이터, 상기 생체신호 데이터를 처리하여 음주 여부와 음주 정도(예 : 상:많음, 중:보통, 하:적음 등)를 판별하기 위한 알고리즘(예 : 음주 판별 알고리즘), 및 상기 알고리즘을 통한 신호 처리 과정에서 발생(생산)하는 처리 데이터(예 : HRV 데이터)를 저장한다.
여기서 상기 HRV(heart rate variability)는 심박수의 박동 간 변동을 나타내는 심박변이도를 의미하는 것으로, 건강한 사람의 경우 심박변이도 측정 시 그 양상이 불규칙하고 복잡한데 반하여, 심박변이도(HRV)가 적을수록(규칙적이고 단순할수록) 체내 변화에 대한 반응성이 떨어지는 특성이 있다.
따라서 본 실시예에서 상기 제어부(130)는 상기 생체신호(예 : PPG 신호)를 이용해 HRV(또는 HR)를 추출하고, 상기 HRV(또는 HR)의 분석(예 : 시계열 분석, 주파수계열 분석 등)을 통해 음주 여부와 음주 정도를 판별한다.
상기 음주 판별 데이터 저장부(120)는 외장형으로 포함되거나, 상기 제어부(130)에 내장되는 내장형으로 포함될 수 있다.
상기 제어부(130)는 상기 음주 판별 데이터 저장부(120)에 저장된 생체신호 데이터(예 : PPG 신호 데이터)와 알고리즘(예 : 음주 판별 알고리즘)을 이용하여 음주 여부와 음주 정도(예 : 상:많음, 중:보통, 하:적음 등)를 판별한다.
상기 제어부(130)에서의 음주 여부와 음주 정도(예 : 상:많음, 중:보통, 하:적음 등)를 판별하는 방법은 도 4를 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.
상기 제어부(130)에서 음주 여부와 음주 정도가 판별되면, 상기 통신부(140)는 상기 음주 여부와 음주 정도에 대한 판별 결과를 미리 지정된 목적지(예 : 관제센터나 병원 등)로 전송한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체신호를 이용한 음주 판별 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 제어부(130)는 생체신호 검출부(110)를 통해 지정된 특정 생체신호(예 : PPG 신호)를 검출한다(S110).
상기와 같이 지정된 특정 생체신호(예 : PPG 신호)가 검출되면, 상기 제어부(130)는 상기 생체신호(예 : PPG 신호)에 대한 전처리(Pre-Processing)를 수행한다(S120)(도 5 참조).
도 5는 상기 도 4에 있어서, 생체신호에 대한 전처리 과정을 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도로서, 이에 도시된 바와 같이, 상기 생체신호의 전처리를 수행하는 단계(S120)에서, 상기 제어부(130)는 상기 생체신호에서 저주파 대역을 차단하는 하이패스(High Pass) 필터링과 고주파 대역을 차단하는 로우패스(Low Pass) 필터링을 수행한다(도 5의 S121).
이때 상기 필터링(예 : 하이패스 필터링, 로우패스 필터링)은 물리적인 필터를 이용해 처리할 수도 있다.
그리고 상기 제어부(130)는 상기 필터링을 거친 생체신호(예 : PPG 신호)에 대하여 미분(derivation)을 취하고(S122), 상기 미분을 취한 생체신호(예 : PPG 신호)에 다시 제곱(square)을 수행한다(S123).
다음 상기 제어부(130)는 상기 제곱(square) 처리한 생체신호에서, 기 지정된 개수의 포인트(예 : 5 포인트)씩 평균을 취하여 한 개의 포인트(즉, 1 포인트)를 생성하는, 이동 평균(moving average) 필터링을 수행한다(S124).
상기와 같이 생체신호(예 : PPG 신호)에 대한 전처리(Pre-Processing)를 수행한 후, 상기 제어부(130)는 도 8에 도시된 바와 같은 생체신호(예 : PPG 신호) 파형에서 피크 포인트(Peak Point)를 검출한다(S130)(도 6 참조).
여기서 피크 포인트(Peak Point)는, 예컨대 도 8에 도시된 바와 같은 생체신호(예 : PPG 신호) 파형에 있어서, 각 주기별 최대값을 갖는 지점을 의미한다.
도 6은 상기 도 4에 있어서, 생체신호에서 피크 포인트(Peak Point)를 검출하는 과정을 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도로서, 상기 피크 포인트(Peak Point)를 검출하기 위하여, 본 실시예에서는 제로 크로싱(Zero Crossing) 방법과 적응형 경계화(Adaptive Threshold) 방법을 함께 사용한다.
여기서 상기 제로 크로싱(Zero Crossing) 방법은, 상기 생체신호(예 : PPG 신호)를 미분한 후 0과 만나는 점을 피크 포인트(Peak Point)로 검출하는 방법이다.
그리고 상기 적응형 경계화(Adaptive Threshold) 방법은, 처음에 기 지정된 시간 동안(예 : 6초 동안) 신호들의 피크를 검출한 후, 그 중 최대값을 검출하여 P1이라고 가정하고, 최초의 문턱값(TH1)을 3/4*P1 이라고 할 때, 이후의 문턱값은 다음 수학식 1에 따라 산출하는 방식이다.
Figure pat00001
본 실시예에서는 피크 포인트 검출율을 높이기 위하여, 상기와 같은 동작 특성을 갖는 제로 크로싱(Zero Crossing) 방법과 적응형 경계화(Adaptive Threshold) 방법을 동시에 사용한다(S131).
한편 상기 생체신호(예 : PPG 신호)에는 주변 상황의 영향을 받아 갑작스런 노이즈(예 : 임펄스 노이즈)가 포함될 수 있으며, 이런 노이즈가 생체신호(예 : PPG 신호)에 포함될 경우, 상기 두 가지 방법(예 : 제로 크로싱 방법과 적응형 경계화 방법)을 모두 적용한다고 하더라도, 잘못된 피크 포인트가 검출될 수 있다.
따라서 상기와 같은 노이즈가 포함된 생체신호(예 : PPG 신호)를 보간하기 위하여, 본 실시예에서는 아래와 같은 서치 백(Search Back) 알고리즘을 적용한다(S132).
예컨대 상기 서치 백(Search Back) 알고리즘은, 피크(피크 포인트)와 피크(피크 포인트)사이의 간격(PPi : Peak-to-Peak interval)을 기 지정된 개수(예 : 5개) 단위로 저장하고 그 평균(즉, 평균 PPi)을 취한다. 만약 이 평균값과 현재 계산된 PPi값이 기 지정된 기준값(예 : 20%) 이상 차이가 발생할 경우 잘못된 PPi라고 인식하여, 상기 평균 PPi 값으로 현재의 PPi 값을 대신하는 것이다.
상기와 같이 제어부(130)는 제로 크로싱(Zero Crossing) 방법과 적응형 경계화(Adaptive Threshold) 방법을 동시에 적용하고, 또한 서치 백(Search Back) 알고리즘을 추가로 적용하여 생체신호(예 : PPG 신호)에서 피크(피크 포인트)들을 검출한다(S133).
도 7은 상기 도 4에 있어서, 심박변이도(HRV)의 분석을 통해 얻은 파라미터를 이용하여 음주 여부와 음주 정도를 판별하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 9는 정상인 그룹과 알코올 의존 그룹의 자세에 따른 HRV 임상 자료의 일부를 보인 예시도로서, 상기와 같이 생체신호(예 : PPG 신호)에서 피크(피크 포인트)들이 검출되면, 상기 검출된 피크(피크 포인트)들을 이용해 심박변이도(HRV)의 추출과 분석(예 : 시계열 분석, 주파수계열 분석 등)을 수행하고, 상기 심박변이도(HRV)의 분석을 통해 얻은 파라미터(예 : NN50, RMSSD, HR std, pNN50 등)를 이용하여 음주 여부와 음주 정도(예 : 적어도 3단계의 음주 정도)를 판별한다.
도 7에 도시된 바와 같이, 상기 제어부(130)는 심박변이도(HRV)의 분석을 통해 파라미터(예 : NN50, RMSSD, HR std, pNN50 등)를 산출한다(S140).
상기와 같이 심박변이도(HRV)의 분석을 통해 파라미터가 산출되면, 상기 파라미터 중 상호 연관성이 있는 파라미터를 제1 그룹(NN50, RMSSD)과 제2 그룹(HR std, pNN50)으로 분류하여, 상기 제1 그룹의 파라미터를 이용해 제1 파라미터 분석을 수행하고(S141), 또한 상기 제2 그룹의 파라미터를 이용해 제2 파라미터 분석을 수행한다(S142).
여기서 상기 NN50은 NN간격(PPi)이 기 지정된 기준 시간(예 : 50ms)보다 긴 차이를 보이는 연속적인 NN간격의 수를 의미한다.
상기 NN(Normal beat-to-Normal-beat interval)은, 통상적으로 부정맥으로 나타나는 비정상적인 비트 간격을 제외한 모든 정상적인 비트를 의미한다.
또한 상기 RMSSD는 연속적인 NN간격의 평균 제곱의 제곱근으로서, 심장의 부교감신경 조절능력을 평가하는 파라미터이다.
또한 상기 HR std는 Heart Rate의 표준편차로서, HR의 변화를 나타내는 파라미터이다.
또한 상기 pNN50은 NN50의 빈도를 퍼센테이지로 변환한 파라미터이다.
따라서 상기 제어부(130)는 상기 제1 파라미터 분석(S141)을 통해 제1 그룹내의 파라미터 값을 앤드(AND) 연산하여 음주 정도를 판별한다(S143).
예컨대 제1 그룹 내의 파라미터 NN50이 제1 기준값(예 : 10)보다 크고, RMSSD가 제1 기준값(예 : 50)보다 크면 음주 정도는 하, NN50이 제2 기준값(예 : 15)보다 크고, RMSSD가 제2 기준값(예 : 100)보다 크면 음주 정도는 중, NN50이 제3 기준값(예 : 20)보다 크고, RMSSD가 제3 기준값(예 : 150)보다 크면 음주 정도는 상을 나타낸다.
또한 상기 제어부(130)는 상기 제2 파라미터 분석(S142)을 통해 제2 그룹내의 파라미터 값을 앤드(AND) 연산하여 음주 정도를 판별한다(S144).
예컨대 제2 그룹 내의 파라미터 HR std가 제1 기준값(예 : 10)보다 크고, pNN50이 제1 기준값(예 : 10)보다 크면 음주 정도는 하, HR std가 제2 기준값(예 : 15)보다 크고, pNN50이 제2 기준값(예 : 15)보다 크면 음주 정도는 중, HR std가 제3 기준값(예 : 20)보다 크고, pNN50이 제3 기준값(예 : 20)보다 크면 음주 정도는 상을 나타낸다.
상기와 같이 제1 파라미터 분석(S141)과 제2 파라미터 분석(S142)을 통해 각기 음주 정도가 판별되면, 상기 제어부(130)는 상기 각 파라미터 분석 결과를 오아(OR) 연산하여(S145), 최종 음주 판별 결과를 출력한다(S146).
만약 상기 제1,제2 파라미터 분석 결과에 차이가 있는 경우, 기 설정된 기준에 따라 음주 단계가 더 높은 것(또는 더 낮은 것)을 최종 음주 판별 결과로 출력할 수 있다.
이때 본 실시예에서는 상기 음주 정도를 3단계(예 : 상, 중, 하)로 구분하여 판별하고 있으나, 이에 한정하지 않고 다른 실시예에서는 더 많거나 더 적은 단계로 구분하여 음주 정도를 판별하게 할 수도 있음에 유의한다.
상기와 같이 본 실시예는 사용자의 신체에 착용하거나 부착된 장치를 통해 검출되는 사용자의 생체신호를 이용하여 사용자의 음주 여부와 음주 정도를 판별할 수 있도록 하며, 사용자를 직접 대면을 하지 않더라도 원거리에서도 통신을 통해 음주 여부를 실시간으로 판별할 수 있도록 하는 효과가 있다.
이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
110 : 생체신호 검출부 120 : 음주 판별 데이터 저장부
130 : 제어부 140 : 통신부

Claims (20)

  1. 사용자의 생체신호 중 광용적맥파(PPG)를 검출하는 생체신호 검출부; 및
    상기 생체신호를 이용해 심박변이도(HRV)의 추출과 분석을 통해 음주 여부와 음주 정도를 판별하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 생체신호 검출부는,
    복수의 광용적맥파(PPG) 센서가 하나의 모듈로 결합된 멀티채널 광용적맥파(PPG) 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 장치.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 생체신호를 이용한 음주 판별 장치는,
    상기 생체신호 검출부를 통해 검출된 생체신호 데이터, 상기 생체신호 데이터를 처리하여 음주 여부와 음주 정도를 판별하기 위한 알고리즘, 및 상기 알고리즘을 통한 신호 처리 과정에서 발생하는 처리 데이터 중 적어도 하나를 저장하는 음주 판별 데이터 저장부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 장치.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 음주 판별 데이터 저장부는,
    외장형으로 포함되거나, 상기 제어부에 내장되는 내장형으로 포함되는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 장치.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 생체신호를 이용한 음주 판별 장치는,
    상기 제어부에서 음주 여부와 음주 정도가 판별되면, 상기 음주 여부와 음주 정도에 대한 판별 결과를 미리 지정된 목적지로 전송하는 통신부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 장치.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 제어부는,
    생체신호 검출부를 통해 지정된 특정 생체신호가 검출되면,
    상기 생체신호에 대한 전처리(Pre-Processing)를 수행하고, 상기 전처리된 생체신호에서 피크 포인트(Peak Point)들을 검출하며, 상기 검출된 피크 포인트들을 이용해 심박변이도(HRV)의 추출과 분석을 수행하고, 상기 심박변이도(HRV)의 분석을 통해 얻은 파라미터를 이용하여 음주 여부와 음주 정도를 판별하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 장치.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 생체신호에 대한 전처리는,
    상기 생체신호에서 저주파 대역을 차단하는 하이패스(High Pass) 필터링과 고주파 대역을 차단하는 로우패스(Low Pass) 필터링을 수행하고,
    상기 필터링을 거친 생체신호에 대하여 미분을 취한 후 제곱을 수행하고,
    상기 제곱 처리한 생체신호에서, 기 지정된 개수의 포인트씩 평균을 취하여 한 개의 포인트를 생성하는 이동 평균 필터링을 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 장치.
  8. 제 6항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 생체신호에서 피크 포인트를 검출 시,
    피크 포인트 검출율을 높이기 위하여, 제로 크로싱(Zero Crossing) 방법과 적응형 경계화(Adaptive Threshold) 방법을 동시에 적용하고, 상기 생체신호에 임펄스 노이즈가 포함될 경우에 대비하여 상기 임펄스 노이즈가 포함된 생체신호를 보간하기 위하여 서치 백(Search Back) 알고리즘을 추가로 적용하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 장치.
  9. 제 8항에 있어서, 상기 서치 백(Search Back) 알고리즘은,
    피크 포인트와 피크 포인트 사이의 간격(PPi)을 기 지정된 개수 단위로 저장하고 그 평균(평균 PPi)을 취한 후, 이 평균값과 현재 계산된 PPi 값이 기 지정된 기준값 이상 차이가 발생할 경우 잘못된 PPi 값으로 인식하여, 상기 평균 PPi 값으로 현재의 PPi 값을 대신하는 알고리즘인 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 장치.
  10. 제 6항에 있어서,
    상기 심박변이도(HRV)의 분석을 통해 산출하는 파라미터는,
    NN50, RMSSD, HR std, 및 pNN50 중 적어도 하나 이상이며,
    상기 NN50은 NN(Normal beat-to-Normal-beat interval)간격(PPi)이 기 지정된 기준 시간보다 긴 차이를 보이는 연속적인 NN간격의 수를 의미하는 파라미터이고, 상기 RMSSD는 연속적인 NN간격의 평균 제곱의 제곱근으로서, 심장의 부교감신경 조절능력을 평가하는 파라미터이며, 상기 HR std는 Heart Rate의 표준편차로서, HR의 변화를 나타내는 파라미터이고, 상기 pNN50은 상기 NN50의 빈도를 퍼센테이지로 변환한 파라미터인 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 장치.
  11. 제 6항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 심박변이도(HRV)의 분석을 통해 산출된 파라미터를 제1 그룹(NN50, RMSSD)과 제2 그룹(HR std, pNN50)으로 분류하여 각기 제1 파라미터 분석과 제2 파라미터 분석을 수행하고, 상기 제1, 제2 파라미터 분석을 통해 각기 음주 정도가 판별되면, 상기 각 파라미터 분석 결과를 오아(OR) 연산하여 최종 음주 판별 결과를 출력하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 장치.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제1 파라미터 분석을 통해 제1 그룹내의 파라미터 값을 앤드(AND) 연산하여 음주 정도를 판별하되, 음주 정도를 3단계로 판별할 경우,
    제1 그룹 내의 파라미터 NN50이 제1 기준값보다 크고, RMSSD가 제1 기준값보다 크면 음주 정도는 하, NN50이 제2 기준값보다 크고, RMSSD가 제2 기준값보다 크면 음주 정도는 중, NN50이 제3 기준값보다 크고, RMSSD가 제3 기준값보다 크면 음주 정도는 상으로 판별하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 장치.
  13. 제 11항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제2 파라미터 분석을 통해 제2 그룹내의 파라미터 값을 앤드(AND) 연산하여 음주 정도를 판별하되, 음주 정도를 3단계로 판별할 경우,
    제2 그룹 내의 파라미터 HR std가 제1 기준값보다 크고, pNN50이 제1 기준값보다 크면 음주 정도는 하, HR std가 제2 기준값보다 크고, pNN50이 제2 기준값보다 크면 음주 정도는 중, HR std가 제3 기준값보다 크고, pNN50이 제3 기준값보다 크면 음주 정도는 상으로 판별하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 장치.
  14. 생체신호 검출부가 사용자의 생체신호 중 광용적맥파(PPG)를 검출하는 단계;
    제어부가 상기 생체신호에 대한 전처리(Pre-Processing)를 수행하는 단계;
    상기 제어부가 상기 전처리된 생체신호에서 피크 포인트(Peak Point)들을 검출하는 단계;
    상기 제어부가 상기 검출된 피크 포인트들을 이용해 심박변이도(HRV)의 추출과 분석을 수행하는 단계; 및
    상기 제어부가 상기 심박변이도(HRV)의 분석을 통해 얻은 파라미터를 이용하여 음주 여부와 음주 정도를 판별하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 방법.
  15. 제 14항에 있어서, 상기 생체신호에 대한 전처리를 수행하는 단계는,
    상기 제어부가,
    상기 생체신호에 대한 하이패스(High Pass) 필터링과 로우패스(Low Pass) 필터링을 수행하고, 상기 필터링을 거친 생체신호에 대하여 미분을 취한 후 제곱을 수행한 후, 상기 제곱 처리한 생체신호에서, 기 지정된 개수의 포인트씩 평균을 취하여 한 개의 포인트를 생성하는 이동 평균 필터링을 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 방법.
  16. 제 14항에 있어서, 상기 생체신호에서 피크 포인트들을 검출하는 단계에서,
    상기 제어부는,
    피크 포인트 검출율을 높이기 위하여, 제로 크로싱(Zero Crossing) 방법과 적응형 경계화(Adaptive Threshold) 방법을 동시에 적용하고, 상기 생체신호에 임펄스 노이즈가 포함될 경우에 대비하여 상기 임펄스 노이즈가 포함된 생체신호를 보간하기 위하여 서치 백(Search Back) 알고리즘을 추가로 적용하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 방법.
  17. 제 14항에 있어서,
    상기 심박변이도(HRV)의 분석을 통해 산출하는 파라미터는,
    NN50, RMSSD, HR std, 및 pNN50 중 적어도 하나 이상이며,
    상기 NN50은 NN(Normal beat-to-Normal-beat interval)간격(PPi)이 기 지정된 기준 시간보다 긴 차이를 보이는 연속적인 NN간격의 수를 의미하는 파라미터이고, 상기 RMSSD는 연속적인 NN간격의 평균 제곱의 제곱근으로서, 심장의 부교감신경 조절능력을 평가하는 파라미터이며, 상기 HR std는 Heart Rate의 표준편차로서, HR의 변화를 나타내는 파라미터이고, 상기 pNN50은 상기 NN50의 빈도를 퍼센테이지로 변환한 파라미터인 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 방법.
  18. 제 14항에 있어서,
    상기 파라미터를 이용하여 음주 여부와 음주 정도를 판별하기 위하여,
    상기 제어부는,
    상기 심박변이도(HRV)의 분석을 통해 산출된 파라미터를 제1 그룹(NN50, RMSSD)과 제2 그룹(HR std, pNN50)으로 분류하여 각기 제1 파라미터 분석과 제2 파라미터 분석을 수행하고, 상기 제1, 제2 파라미터 분석을 통해 각기 음주 정도가 판별되면, 상기 각 파라미터 분석 결과를 오아(OR) 연산하여 최종 음주 판별 결과를 출력하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 방법.
  19. 제 18항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제1 파라미터 분석을 통해 제1 그룹내의 파라미터 값을 앤드(AND) 연산하여 음주 정도를 판별하되, 음주 정도를 3단계로 판별할 경우,
    제1 그룹 내의 파라미터 NN50이 제1 기준값보다 크고, RMSSD가 제1 기준값보다 크면 음주 정도는 하, NN50이 제2 기준값보다 크고, RMSSD가 제2 기준값보다 크면 음주 정도는 중, NN50이 제3 기준값보다 크고, RMSSD가 제3 기준값보다 크면 음주 정도는 상으로 판별하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 방법.
  20. 제 18항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제2 파라미터 분석을 통해 제2 그룹내의 파라미터 값을 앤드(AND) 연산하여 음주 정도를 판별하되, 음주 정도를 3단계로 판별할 경우,
    제2 그룹 내의 파라미터 HR std가 제1 기준값보다 크고, pNN50이 제1 기준값보다 크면 음주 정도는 하, HR std가 제2 기준값보다 크고, pNN50이 제2 기준값보다 크면 음주 정도는 중, HR std가 제3 기준값보다 크고, pNN50이 제3 기준값보다 크면 음주 정도는 상으로 판별하는 것을 특징으로 하는 생체신호를 이용한 음주 판별 방법.
KR1020170162472A 2017-11-30 2017-11-30 생체신호를 이용한 음주 판별 장치 및 방법 KR102523994B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170162472A KR102523994B1 (ko) 2017-11-30 2017-11-30 생체신호를 이용한 음주 판별 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170162472A KR102523994B1 (ko) 2017-11-30 2017-11-30 생체신호를 이용한 음주 판별 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190063578A true KR20190063578A (ko) 2019-06-10
KR102523994B1 KR102523994B1 (ko) 2023-04-21

Family

ID=66848009

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170162472A KR102523994B1 (ko) 2017-11-30 2017-11-30 생체신호를 이용한 음주 판별 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102523994B1 (ko)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112674746A (zh) * 2020-12-18 2021-04-20 深圳市汇顶科技股份有限公司 心率检测装置及方法、电子设备
KR20210091507A (ko) * 2020-01-14 2021-07-22 박현욱 음주운전 방지장치가 구비된 자전거 및 이의 음주운전 방지방법
CN113180627A (zh) * 2021-04-02 2021-07-30 深圳市科思创动科技有限公司 一种基于rPPG技术的非接触式识别酒驾的方法
KR20220072231A (ko) * 2020-11-25 2022-06-02 강원대학교산학협력단 Dnn 필터를 이용한 광용적맥파(ppg) 파라미터 분석 방법
KR102461301B1 (ko) * 2022-01-07 2022-10-28 ㈜웰니스컴퍼니올리브 암 발생 위험도 스크리닝 시스템
WO2023158088A1 (ko) * 2022-02-18 2023-08-24 삼성전자 주식회사 사용자의 혈중 알코올 농도 정보를 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060124083A (ko) * 2005-05-30 2006-12-05 에스케이 텔레콤주식회사 건강 측정 장치 및 그를 이용한 건강 관리 방법 및 그시스템
KR20100088515A (ko) * 2009-01-30 2010-08-09 한국전자통신연구원 자동차의 스마트 키 장치 및 그 구동 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060124083A (ko) * 2005-05-30 2006-12-05 에스케이 텔레콤주식회사 건강 측정 장치 및 그를 이용한 건강 관리 방법 및 그시스템
KR20100088515A (ko) * 2009-01-30 2010-08-09 한국전자통신연구원 자동차의 스마트 키 장치 및 그 구동 방법

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210091507A (ko) * 2020-01-14 2021-07-22 박현욱 음주운전 방지장치가 구비된 자전거 및 이의 음주운전 방지방법
KR20220072231A (ko) * 2020-11-25 2022-06-02 강원대학교산학협력단 Dnn 필터를 이용한 광용적맥파(ppg) 파라미터 분석 방법
CN112674746A (zh) * 2020-12-18 2021-04-20 深圳市汇顶科技股份有限公司 心率检测装置及方法、电子设备
CN112674746B (zh) * 2020-12-18 2024-01-19 深圳市汇顶科技股份有限公司 心率检测装置及方法、电子设备
CN113180627A (zh) * 2021-04-02 2021-07-30 深圳市科思创动科技有限公司 一种基于rPPG技术的非接触式识别酒驾的方法
CN113180627B (zh) * 2021-04-02 2024-05-28 深圳市科思创动科技有限公司 一种基于rPPG技术的非接触式识别酒驾的方法
KR102461301B1 (ko) * 2022-01-07 2022-10-28 ㈜웰니스컴퍼니올리브 암 발생 위험도 스크리닝 시스템
WO2023158088A1 (ko) * 2022-02-18 2023-08-24 삼성전자 주식회사 사용자의 혈중 알코올 농도 정보를 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR102523994B1 (ko) 2023-04-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20190063578A (ko) 생체신호를 이용한 음주 판별 장치 및 방법
KR101601895B1 (ko) 산소포화도와 광용적맥파를 이용하여 수면 상태와 중증 정도를 반영한 수면 무호흡-저호흡의 자동 평가 장치 및 그 방법
US6856829B2 (en) Method for detecting physiological condition of sleeping patient based on analysis of pulse waves
EP2962633B1 (en) Pulse wave propagation time calculation device
US9386931B2 (en) System and method for receiving an indication of proper body locations of sensors on a patient
WO2008112582A3 (en) Detection of oximetry sensor sites based on waveform characteristics
EP3583891B1 (en) Apparatus and method for measuring bio-information
NZ543267A (en) Patient monitor
JP2009261419A (ja) 生体状態推定装置及びプログラム並びに記録媒体
KR101839089B1 (ko) 운전자의 졸음 인식 방법 및 졸음 인식 장치
KR101907003B1 (ko) 생체신호 기반 통증심도 분류 장치 및 방법
WO2018053967A1 (zh) 催眠深度检测器
CN104434312A (zh) 监护设备及其生理参数处理方法与系统
CN111904376A (zh) 影像式酒驾评判系统及相关方法
CN112587133A (zh) 一种血氧饱和度的测量方法
JPH10146321A (ja) 運転者監視装置
US9545205B2 (en) Dozing prevention method, and dozing prevention device
JP2010155058A (ja) 眠気検知方法およびその装置
JP2009028239A (ja) 居眠り運転検出装置
JP5953878B2 (ja) 状態変化検出方法、プログラム及び装置
CN104434310A (zh) 监护设备及其参数性能改进方法、系统
AU2013308400A1 (en) Method and apparatus for identifying hyperglycaemia
JP2001245871A (ja) 動脈血酸素飽和度を居眠り判定法に用いた居眠り判定装置
KR100718941B1 (ko) 졸음 경고장치 및 졸음 경고방법
JP2002017694A (ja) 脈拍数検出装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant