KR20190073650A - 영유아를 위한 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 모션 아티펙트 변화가 심한 환경에서 이차변동 알고리즘 기반의 신호처리 방법을 적용하여 산출되는 최적의 피크 검출에 따른 영유아의 수면 상태 또는 각성 상태를 판단하는 영유아를 위한 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 이차변동 알고리즘인 베이스라인 제거 알고리즘을 이용하여 모션 아티펙트 변화에 대한 신호의 왜곡 없이 능동적으로 노이즈를 제거함으로써, 최적의 맥파 신호 및 피크 값을 추출하여 보다 정확한 영유아의 수면 또는 각성을 판단할 수 있다.

Description

영유아를 위한 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템 및 그 방법{WEARABLE SLEEPING AND AWAKENING DETECTION SYSTEM FOR INFANT AND THE METHOD THEREOF}

본 발명은 영유아를 위한 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 모션 아티펙트 변화가 심한 환경에서 이차변동 알고리즘 기반의 신호처리 방법을 적용하여 산출되는 최적의 피크 검출에 따른 영유아의 수면 상태 또는 각성 상태를 판단하는 기술에 관한 것이다.

최근에는 영유아의 안전관리를 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 종래의 기술은 태그를 이용하여 영유아의 위치 여부를 보호자에게 주기적으로 통지하는 기술에 불과하며, 보호자는 단순히 보호영역 내에 영유아가 위치하고 있는지에 대한 여부만을 수동적으로 수신하는 방식으로 이루어지기 때문에 영유아의 현재 상태를 정확하게 인지할 수 없을 뿐만 아니라, 영유아의 돌발 상황을 인지하지 못하고, 돌발 상황에 대한 즉각적인 대처를 수행할 수 없는 한계가 존재하였다.

이러한 한계를 극복하기 위해, 영유아의 신체에 부착하여 실시간으로 생체 신호를 분석하는 웨어러블 생체계측 시스템이 꾸준히 연구되고 있다. 웨어러블 생체계측 시스템을 이용하여 영유아 또는 성인의 측정 대상에 대한 생체 신호를 측정하는 기술은 장시간 착용에 불편함이 없이 측정 대상에 대한 심전도 신호, 산소포화도, 자세 등을 모니터링할 수 있다.

상기 기술에서 스트레스, 부정맥, 심박동 등 다수의 생체정보 추출을 위한 심전도 신호는 심방근육의 연속적인 탈분극과 재분극에 의한 인체 표면에 부착시킨 두 전극간의 전위차를 이용하여 P­QRS­T 신호로 표현하게 된다. 모션 아티펙트(motion artifacts)는 신체에 전극을 착용하고 걷기, 호흡, 움직임에 따라 전극의 임피던스 변화로 인해서 발생된다. 이 잡음은 심전도 신호를 기록하는데 있어서 자주 나타나는 신호이며, 신호를 분석하는데 많은 어려움 때문에 이의 적절한 제거 없이는 정확한 진단 및 분석결과를 기대하기 어렵다.

이러한, 모션 아티펙트 변화는 0~0.8Hz 대역의 저주파 성분이고 이 성분의 제거는 심전도 신호에 영향을 초래할 수 있다. ST 세그먼트는 0.8Hz 이하 대역성분을 갖고 있어서 일반적인 고역통과필터를 이용하여 0.8Hz 이하를 제거하는 경우, 심전도 대역성분이 사라지게 된다. 따라서 ST 세그먼트의 왜곡은 심근경색(myocardial infarction)이나 허혈(ischemia)과 같은 중요한 질병 진단을 할 수 없게 된다.

이런 문제점을 극복하기 위해서 AHA(American heat association)에서는 컷오프(cutoff) 주파수 0.05Hz와 0.67Hz로 추천하고 있으며, 또한 모션 아티펙트 변화 문제점을 해결하기 위한 연구가 수많은 문헌을 통해서 발표되었다. 대표적으로 적응 필터(adaptive filter), 웨이브릿 필터(wavlet filter), 유한 임펄스 필터(FIR), 메디안 필터(median filter) 등 다양하다. 하지만, 이들 필터 방법은 서맥, 심박급속증, 기저선의 신속한 변화의 경우에서 선택된 기준점의 신뢰성에 의존한다. 또한, 이 기준점을 찾기는 쉽지 않다.

이에 따라서, 본 발명은 영유아를 위한 수면 및 각성 검출 시스템에 이차변동(quadratic variation) 알고리즘의 개념을 기초로 기저선 변동 제거를 제안하며, 최적의 피크 검출에 따른 수면 상태 또는 각성 상태를 판단하는 기술을 제안한다.

본 발명의 목적은 이차변동 알고리즘인 베이스라인 제거 알고리즘을 이용하여 모션 아티펙트 변화에 대한 신호의 왜곡 없이 능동적으로 노이즈를 제거함으로써, 최적의 맥파 신호 및 피크 값을 추출하여 보다 정확한 영유아의 수면 또는 각성을 판단할 수 있는 기술을 제공하고자 한다.

또한, 본 발명의 목적은 클립, 밴드, 신발 또는 양말의 형태로 영유아의 발, 발목, 손목, 머리둘레 등에 부착시킴으로써, 영유아의 다양한 모션에서도 거부감 없이 착용되어 실시간으로 생체신호 데이터를 측정할 수 있는 기술을 제공하고자 한다.

본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템은 측정 대상에 접촉되어 생체신호 데이터를 측정하는 측정부, 상기 생체신호 데이터에 베이스라인 제거 알고리즘을 적용하여 맥파 신호를 추출하고, 상기 추출된 맥파 신호에 대한 피크 값인 맥박 및 맥파 변위값을 검출하는 신호 산출부 및 상기 검출된 맥박 및 맥파 변위값을 이용하여 상기 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단하는 판단부를 포함한다.

상기 측정부는 상기 측정 대상의 발, 발목, 손목, 머리둘레 중 적어도 어느 하나의 위치에 접촉되어 상기 생체신호 데이터를 획득하며, 클립, 밴드, 신발 또는 양말의 형태일 수 있다.

상기 클립 형태는 플렉시블(Flexible)한 베이스 플레이트, 상기 베이스 플레이트의 일측에 배열된 센서 모듈 및 상기 베이스 플레이트의 타측에 형성된 메인 모듈로 형성되며, 상기 메인 모듈은 상기 측정 대상의 발 등에 위치하고, 상기 센서 모듈은 상기 측정 대상의 발 표면에 접촉되며, 상기 플렉시블한 베이스 플레이트는 상기 측정 대상의 발 바닥에서 상기 발 등까지 감싸는 형태일 수 있다.

상기 신호 산출부는 상기 생체신호 데이터의 잡음 제거를 위한 디지털 LPF(Low­pass Filter), 베이스라인(baseline) 검출을 위해 상기 베이스라인 제거 알고리즘을 적용하여 신호의 AC/DC 성분을 추출할 수 있다.

상기 신호 산출부는 상기 생체신호 데이터의 적외선 신호(IR signal)에 상기 디지털 LPF 및 다운 샘플링을 적용한 후, 결과 값에 이차변동 알고리즘인 상기 베이스라인 제거 알고리즘을 이용하여 연산하며, 연산에 의해 추출되는 삼각파 계수 및 QV 신호를 합산하여 상기 맥파 신호를 추출할 수 있다.

상기 신호 산출부는 상기 베이스라인 제거 알고리즘에 의해 안정화된 상기 맥파 신호에 피크 추출 알고리즘(Peak­Picking Algorithm)을 이용하여 피크 값인 상기 맥박 및 맥파 변위값을 검출할 수 있다.

상기 판단부는 피크 값인 상기 맥박 및 맥파 변위값에 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT) 및 파워 스펙트럼 밀도(Power Spectral Density; PSD) 연산을 수행하여 LF(Low Frequency)/HF(High Frequency) 비율을 분석하고, 분석 결과에 따른 데이터 검증을 평가하여 상기 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단할 수 있다.

상기 판단부는 상기 LF/HF 비율에 기초하여, LF/HF PSD 값이 크면 각성 상태인 것으로 판단하고, LF/HF PSD 값이 작으면 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템의 동작 방법에 있어서, 측정 대상에 접촉되어 생체신호 데이터를 측정하는 단계, 상기 생체신호 데이터에 베이스라인 제거 알고리즘을 적용하여 맥파 신호를 추출하고, 상기 추출된 맥파 신호에 대한 피크 값인 맥박 및 맥파 변위값을 검출하는 단계 및 상기 검출된 맥박 및 맥파 변위값을 이용하여 상기 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단하는 단계를 포함한다.

상기 생체신호 데이터를 측정하는 단계는 상기 측정 대상의 발, 발목, 손목, 머리둘레 중 적어도 어느 하나의 위치에 접촉된 플렉시블(Flexible)한 베이스 플레이트 일면에 배열된 센서 모듈을 이용하여 상기 생체신호 데이터를 측정할 수 있다.

상기 맥박 및 맥파 변위값을 검출하는 단계는 상기 생체신호 데이터의 적외선 신호(IR signal)에 상기 디지털 LPF 및 다운 샘플링을 적용한 후, 결과 값에 이차변동 알고리즘인 상기 베이스라인 제거 알고리즘을 이용하여 연산하며, 연산에 의해 추출되는 삼각파 계수 및 QV 신호를 합산하여 상기 맥파 신호를 추출할 수 있다.

상기 맥박 및 맥파 변위값을 검출하는 단계는 상기 베이스라인 제거 알고리즘에 의해 안정화된 상기 맥파 신호에 피크 추출 알고리즘(Peak­Picking Algorithm)을 이용하여 피크 값인 상기 맥박 및 맥파 변위값을 검출할 수 있다.

상기 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단하는 단계는 피크 값인 상기 맥박 및 맥파 변위값에 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT) 및 파워 스펙트럼 밀도(Power Spectral Density; PSD) 연산을 수행하여 LF(Low Frequency)/HF(High Frequency) 비율을 분석하고, 분석 결과에 따른 데이터 검증을 평가하여 상기 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 이차변동 알고리즘인 베이스라인 제거 알고리즘을 이용하여 모션 아티펙트 변화에 대한 신호의 왜곡 없이 능동적으로 노이즈를 제거함으로써, 최적의 맥파 신호 및 피크 값을 추출하여 보다 정확한 영유아의 수면 또는 각성을 판단할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 클립, 밴드, 신발 또는 양말의 형태로 영유아의 발, 발목, 손목, 머리둘레 등에 부착시킴으로써, 영유아의 다양한 모션에서도 거부감 없이 착용되어 실시간으로 생체신호 데이터를 측정할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템의 세부구성에 대한 블록도를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 생체신호 데이터를 측정하기 위한 디자인 형태의 예를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 수면 및 각성 회로도를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 최적의 신호를 산출하는 알고리즘 흐름도를 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 베이스라인 제거 알고리즘의 진행 과정을 설명하기 위해 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 베이스라인 제거 알고리즘을 적용한 신호를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 수면 또는 각성을 판단하는 알고리즘 흐름도를 도시한 것이다.
도 8는 본 발명의 실시예에 따른 각성 상태를 나타내는 결과 그래프를 도시한 것이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 수면 상태를 나타내는 결과 그래프를 도시한 것이다.
도 10는 본 발명의 실시예에 따른 LF/HF 비율 값에 의해 수면 상태 또는 각성 상태를 판단하는 결과 그래프를 도시한 것이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 방법의 흐름도를 도시한 것이다.

이하, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명의 바람직한 실시예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 시청자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템의 세부구성에 대한 블록도를 도시한 것이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템은 모션 아티펙트 변화가 심한 환경에서 이차변동 알고리즘 기반의 신호처리 방법을 적용하여 산출되는 최적의 피크 검출에 따른 영유아의 수면 상태 또는 각성 상태를 판단한다.

이를 위해, 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템(100)은 측정부(110), 신호 산출부(120), 판단부(130)를 포함한다.

측정부(110)는 측정 대상에 접촉되어 생체신호 데이터를 측정한다.

예를 들면, 측정부(110)는 측정 대상의 발, 발목, 손목, 머리둘레 중 적어도 어느 하나의 위치에 접촉되어 생체신호 데이터를 획득하며, 클립, 밴드, 신발 또는 양말의 형태일 수 있다. 이 때, 측정부(110)는 센서 모듈을 이용하여 생체신호 데이터를 측정할 수 있으며, 센서 모듈은 단수 또는 복수 개로 측정 대상의 피부 표면에 접촉되어 실시간 생체신호 데이터를 감지할 수 있다.

여기서, 상기 센서 모듈은 발광(IR/Red LED) 소자와 수광(photo­diode) 센서가 투과형 측정을 위해 독립화된 센서를 사용할 수 있다. 예를 들면, 발광 소자에는 정전류 제어를 통해 약 10mA의 전류를 주입하며, 3단계(IR LED On → Red LED On → 모든 LED Off)를 한 주기로 하여 스위칭을 제어한다. 각 단계의 duty비는 1/3이고 스위칭 주파수는 약 100Hz이다. 센서 모듈의 수광 센서는 입사되는 광량에 비례하여 전류 신호를 발생시킨다. 센서의 전류 출력 신호는 전류­전압 변환기(I/V Converter)를 통해 전압 신호로 변환된 후 MCU의 16bit ADC로 전달된다. ADC는 10kSPS의 샘플링율로 구동된다.

실시예에 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템(100)은 센서 모듈 외에 전도성 전극, 가속도 센서 및 SpO2 센서 중 적어도 어느 하나 이상의 측정 모듈을 더 포함할 수 있으며, 이로 인해 SpO2(혈중산소포화도), 맥박수, 심전도 및 영유아의 자세 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 생체신호 데이터를 측정할 수도 있다.

이하에서는 도 2를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 측정부(110)의 디자인 형태에 대해 상세히 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 생체신호 데이터를 측정하기 위한 디자인 형태의 예를 도시한 것이다.

도 2를 참조하면, 도 2(a)는 클립 형태의 예를 나타내고, 도 2(b)는 양말 형태의 예를 나타내며, 도 2(c)는 밴드 형태의 예를 나타낸다. 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템(100)은 클립 형태, 양말 형태 또는 밴드 형태로 영유아의 측정 대상 부위의 일부분에 접촉된 센서 모듈로부터 생체신호 데이터를 추출하고, 이를 이용하여 신호 산출 과정을 통해 수면 상태 또는 각성 상태를 판단한다.

도 2(a)를 참조하면, 측정 대상의 발을 감싸는 클립 형태일 수 있다. 클립 형태는 플렉시블(Flexible)한 베이스 플레이트(210), 베이스 플레이트의 일측에 배열된 센서 모듈(220) 및 베이스 플레이트의 타측에 형성된 메인 모듈(230)로 형성될 수 있다. 이 때, 메인 모듈(230)은 측정 대상의 발 등에 위치하며, 센서 모듈(220)로부터 감지된 생체신호 데이터를 측정하는 측정부(110), 신호 산출부(120) 및 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단하는 판단부(130)를 포함하는 인쇄 회로 기판(Printed Circuit Board; PCB)일 수 있다.

센서 모듈(220)은 단수 또는 복수 개로 형성될 수 있으며, 측정 대상의 피부 표면에 접촉되어 실시간으로 생체신호 데이터를 감지할 수 있다. 실시예에 따라서는 센서 모듈(220) 외에 전도성 전극, 가속도 센서 및 SpO2 센서 중 적어도 어느 하나의 측정 모듈을 사용할 수도 있다.

플렉시블한 베이스 플레이트(210)는 측정 대상의 발 바닥에서 발 등까지 감싸는 형태인 것일 수 있다. 이 때, 베이스 플레이트(210)는 영유아가 느끼는 압박감을 최소화하면서 데이터 측정 수준을 높이기 위한 접촉수준을 고려하여 피부에 적합한 재질로 형성될 수 있다.

도 2(b)를 참조하면, 패브릭(fabric) 디자인의 양말 형태일 수 있다. 이 때, 양말 형태 내부에는 2(a)에 도시된 바와 같이, 메인 모듈(230) 및 센서 모듈(220)이 포함될 수 있으며, 센서 모듈(220)은 측정 대상의 피부 표면에 접촉되어 생체신호 데이터를 감지하고, 메인 모듈(230)은 생체신호 데이터를 이용하여 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단할 수 있다.

도 2(c)를 참조하면, 손목, 발목, 팔, 다리 또는 몸통에 착용하는 밴드 형태일 수 있다. 밴드 형태는 베이스 플레이트(210) 및 메인 모듈(230)의 형태일 수 있으며, 메일 모듈(230)에 센서 모듈(220)이 포함된 형태일 수 있다. 예를 들면, 메인 모듈(230)의 아랫면 즉, 측정 대상의 피부 표면과 접촉되는 부분에 센서 모듈(220)이 위치할 수 있으며, 센서 모듈(220)로부터 생체신호 데이터를 감지할 수 있다. 메인 모듈(230)은 생체신호 데이터를 이용하여 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단할 수 있다. 실시예에 따라서, 메인 모듈(230)은 측정 및 산출된 데이터를 외부로 전송하는 통신 모듈을 더 포함할 수도 있다.

다만, 도 2에서는 클립 형태, 양말 형태 및 밴드 형태를 도시하였으나, 디자인의 형태는 이에 한정되지 않으며, 영유아의 다양한 움직임에 대해 압박감, 불편함을 최소화하면서 피부 표면에 밀착되어 생체신호 데이터를 측정할 수 있는 형태이면 무관하다.

다시 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템(100)의 신호 산출부(120)는 생체신호 데이터에 베이스라인 제거 알고리즘을 적용하여 맥파 신호를 추출하고, 추출된 맥파 신호에 대한 피크 값인 맥박 및 맥파 변위값을 검출한다.

신호 산출부(120)는 생체신호 데이터의 잡음 제거를 위한 디지털 LPF(Low­pass Filter), 베이스라인(baseline) 검출을 위해 베이스라인 제거 알고리즘(또는 이차변동 알고리즘)을 적용하여 신호의 AC/DC 성분을 추출할 수 있다.

신호 산출부(120)는 생체신호 데이터의 신호를 제외하고, 노이즈를 제거하는 베이스라인 제거 알고리즘을 이용하여 맥파 신호를 추출하며, 추출된 맥파 신호에 대한 피크 값인 맥박 및 맥파 변위값을 검출할 수 있다. 예를 들면, 신호 산출부(120)는 생체신호 데이터의 적외선 신호(IR signal)에 디지털 LPF 및 다운 샘플링을 적용한 후, 결과 값에 이차변동 알고리즘인 베이스라인 제거 알고리즘을 이용하여 연산하며, 연산에 의해 추출되는 삼각파 계수 및 QV 신호를 합산하여 맥파 신호를 추출할 수 있다. 이후, 신호 산출부(120)는 베이스라인 제거 알고리즘에 의해 안정화된 상기 맥파 신호에 피크 추출 알고리즘(Peak­Picking Algorithm)을 이용하여 피크 값인 맥박 및 맥파 변위값을 검출할 수 있다. 이 때, 상기 삼각화 계수는 불연속점들 사이를 연결하기 위한 계수를 의미한다.

판단부(130)는 검출된 맥박 및 맥파 변위값을 이용하여 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단한다.

예를 들면, 판단부(130)는 피크 값인 맥박 및 맥파 변위값에 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT) 및 파워 스펙트럼 밀도(Power Spectral Density; PSD) 연산을 수행하여 LF(Low Frequency)/HF(High Frequency) 비율을 분석하고, 분석 결과에 따른 데이터 검증을 평가하여 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단할 수 있다.

이 때, 판단부(130)는 LF/HF 비율에 기초하여, LF/HF PSD 값이 크면 각성 상태인 것으로 판단하고, LF/HF PSD 값이 작으면 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 수면 및 각성 회로도를 도시한 것이다.

보다 구체적으로, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템에 대한 회로도(통신 및 전원부 제외)를 나타내며, 센서의 스위칭, 정전류 제어 및 전류­전압 변환기와 관련된 회로도이다. 이 때, 회로 동작은 U1을 통해 스위칭을 수행하고, Q1을 통해 Red/IR LED의 전류가 정전류가 되도록 제어한다. 전류량은 MCU의 DA(DAC_CH2 신호선)의 값을 통해 설정 가능하도록 설계하며, 약 10mA 정도의 전류가 흐르도록 설정한다. OP Amp(U3B)를 이용하여 I/V 변환을 수행한 후, 출력을 MCU의 16bit ADC로 전달한다. I/V 변환의 증폭률은 75kV/I 이다. 증폭도를 증가하기 위해 R5를 통해 옵셋이 감소하도록 설계한다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 최적의 신호를 산출하는 알고리즘 흐름도를 도시한 것이고, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 베이스라인 제거 알고리즘의 진행 과정을 설명하기 위해 도시한 것이며, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 베이스라인 제거 알고리즘을 적용한 신호를 도시한 것이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템은 이동 평균 알고리즘(410)을 이용하여 생체신호 데이터에 대한 적외선 신호(IR Signal)을 추출하고, 잡음 제거를 위한 7.5Hz의 LPF(Low­pass Filter) 및 30Hz의 다운 샘플링을 적용하며, 적용한 결과 값에 이차변동 알고리즘인 베이스라인 제거 알고리즘을 이용하여 연산(420)한다. 이차변동 알고리즘의 연산(420)에 의해 2개의 이차 변동 출력 신호(또는 QV 신호)를 추출하고, 2개의 삼각파 계수를 추출할 수 있다. 이 때, 상기 삼각파 계수는 불연속점들 사이를 연결하기 위한 계수를 나타낸다.

이후, 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템은 삼각파 계수와 QV 신호를 곱하여 신호를 추출(430)하고, 추출한 두 개의 신호를 합산하여 최적의 맥파 신호를 추출(440)한다. 또한, 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템은 베이스라인 제거 알고리즘에 의해 안정화된 맥파 신호(440)에 피크 추출 알고리즘(Peak­Picking Algorithm)을 적용하여 피크 값인 맥박 및 맥파 변위값을 검출할 수 있다.

도 5는 측정된 생체정보 데이터(A), 아티펙트 노이즈(artifact noise, B), 생체정보 데이터와 아티펙트 노이즈의 합산 데이터(C) 및 이차변동 신호(QV signal, D)을 나타낸다. 도 5에 도시된 이차변동 신호(D) 그래프의 0~1Hz 영역과 2~4Hz 영역을 참조하면, 0~1Hz 영역에서 움직임 노이즈(A)와 아티펙트 노이즈(B)가 제거된 것을 확인할 수 있으며, 2~4Hz 영역에서 신호의 큰 왜곡이 없는 것을 확인할 수 있다.

도 6은 측정된 생체정보 데이터(A, 계측신호)부터 최적의 맥파 신호(F, 최종신호)까지의 각 신호 데이터를 나타낸다. 도 6을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템은 베이스라인 제거 알고리즘을 이용하여 불연성 데이터(동그라미 영역 부분들)를 제거함으로써, 노이즈 없이 균일한 신호 데이터의 최종신호(F)를 검출하는 것을 확인할 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 수면 또는 각성을 판단하는 알고리즘 흐름도를 도시한 것이다.

도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템은 피크 추출 알고리즘(Peak­Picking Algorithm)을 적용하여 획득된 피크 값인 맥박 및 맥파 변위값에 대해 PRV신호(Pulse Rate Variability Signal, 710)를 추출하고, 추출된 PRV 신호에 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT, 720) 및 파워 스펙트럼 밀도(Power Spectral Density; PSD, 730) 연산을 수행하여 LF(Low Frequency)/HF(High Frequency) 비율을 분석(740)한다.

이 때, 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템은 LF/HF 비율에 대해 2분 및 3분 단위로 특징을 추출(750)하고, 추출된 특징에 대한 데이터 검증 평가(760) 작업을 수행하며, 분류 알고리즘(770)을 이용하여 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단(780)한다.

실시예에 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템은 입력층 3개, 은닉층 11개, 출력층 2개로 러닝(learning)하는 모멘텀 NN(moment NN)을 이용하여 수면 또는 각성을 분류할 수 있으며, 상기 모멘텀 NN은 이전 가중치와 이전 바이어스(bias)를 갱신하면서 지역 극소점을 해결함으로써, 기존의 노멀 NN(normal NN)에 비해 빠른 러닝속도를 나타낼 수 있다.

도 8 내지 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 측정 대상에 대한 수면 상태 또는 각성 상태를 판단하는 그래프 예를 도시한 것이다.

보다 상세하게는, 도 8는 본 발명의 실시예에 따른 각성 상태를 나타내는 결과 그래프를 도시한 것이고, 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 수면 상태를 나타내는 결과 그래프를 도시한 것이며, 도 10는 본 발명의 실시예에 따른 LF/HF 비율 값에 의해 수면 상태 또는 각성 상태를 판단하는 결과 그래프를 도시한 것이다.

도 8 내지 도 10을 참조하면, FFT 주파수 영역 상에서 수면 상태와 각성 상태를 나타내는 주파수 영역이 서로 다른 것을 확인할 수 있다.

도 8을 참조하면, 각성 상태에서는 0~0.15Hz 영역(810) 및 0.29~0.35Hz 영역(820)의 두 영역에서 신호가 검출되는 것을 확인할 수 있다. 반면, 도 9를 참조하면, 수면 상태에서는 HF 영역인 0.2~0.3Hz 영역(910)에서만 신호가 검출되는 것을 확인할 수 있다.

도 10을 참조하면, LF PSD 값(Variation of Power in LF Range)은 각성 상태(1010)일 때 큰 값을 나타내는 것을 확인할 수 있으며, 반면에 HF PSD 값(Variation of Power in HF Range)은 수면 상태(1020)일 때 큰 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 또한, LF와 HF PSD 값에 대한 비율 값(Variation of LF/HF Ratio)을 확인하면, LF/HF 비율(Variation of LF/HF Ratio)은 각성 상태(1010)일 때 큰 값을 나타내고, 수면 상태(1020)일 때 작은 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

이에 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템은 측정 대상에 대한 수면 상태 또는 각성 상태를 판단할 수 있다.

도 11은 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 방법의 흐름도를 도시한 것이다.

도 11에 도시된 방법은 도 1에 도시된 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템에 의해 수행된다.

도 11을 참조하면, 단계 1110에서, 측정 대상에 접촉되어 생체신호 데이터를 측정한다.

단계 1110은 측정 대상의 발, 발목, 손목, 머리둘레 중 적어도 어느 하나의 위치에 접촉되는 플렉시블(Flexible)한 베이스 플레이트 일면에 배열된 센서 모듈을 이용하여 생체신호 데이터를 측정하는 단계일 수 있다.

여기서, 상기 센서 모듈은 발광(IR/Red LED) 소자와 수광(photo­diode) 센서가 투과형 측정을 위해 독립화된 센서를 사용할 수 있다. 예를 들면, 발광 소자에는 정전류 제어를 통해 약 10mA의 전류를 주입하며, 3단계(IR LED On → Red LED On → 모든 LED Off)를 한 주기로 하여 스위칭을 제어한다. 각 단계의 duty비는 1/3이고 스위칭 주파수는 약 100Hz이다. 센서 모듈의 수광 센서는 입사되는 광량에 비례하여 전류 신호를 발생시킨다. 센서의 전류 출력 신호는 전류­전압 변환기(I/V Converter)를 통해 전압 신호로 변환된 후 MCU의 16bit ADC로 전달된다. ADC는 10kSPS의 샘플링율로 구동된다.

단계 1120에서, 생체신호 데이터에 베이스라인 제거 알고리즘을 적용하여 맥파 신호를 추출하고, 추출된 맥파 신호에 대한 피크 값인 맥박 및 맥파 변위값을 검출한다.

단계 1120은 생체신호 데이터의 적외선 신호(IR Signal)에 디지털 LPF 및 다운 샘플링을 적용한 후, 결과 값에 이차변동 알고리즘인 베이스라인 제거 알고리즘을 이용하여 연산하며, 연산에 의해 추출되는 삼각파 계수 및 QV 신호를 합산하여 맥파 신호를 추출하는 단계와, 베이스라인 제거 알고리즘에 의해 안정화된 상기 맥파 신호에 피크 추출 알고리즘(Peak­Picking Algorithm)을 이용하여 연산하며, 피크 값인 맥박 및 맥파 변위값을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

단계 1130에서, 검출된 맥박 및 맥파 변위값을 이용하여 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단한다.

단계 1130은 피크 값인 맥박 및 맥파 변위값에 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT) 및 파워 스펙트럼 밀도(Power Spectral Density; PSD) 연산을 수행하여 LF(Low Frequency)/HF(High Frequency) 비율을 분석하고, 분석 결과에 따른 데이터 검증을 평가하여 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단하는 단계일 수 있다.

이 때, 단계 1130에서, 본 발명의 실시예에 따른 웨어러블 수면 및 각성 검출 방법은 LF/HF 비율에 기초하여, LF/HF PSD 값이 크면 각성 상태인 것으로 판단하고, LF/HF PSD 값이 작으면 수면 상태인 것으로 판단할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (14)

1. 측정 대상에 접촉되어 생체신호 데이터를 측정하는 측정부;
   상기 생체신호 데이터에 베이스라인 제거 알고리즘을 적용하여 맥파 신호를 추출하고, 상기 추출된 맥파 신호에 대한 피크 값인 맥박 및 맥파 변위값을 검출하는 신호 산출부; 및
   상기 검출된 맥박 및 맥파 변위값을 이용하여 상기 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단하는 판단부
   를 포함하는 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 측정부는
   상기 측정 대상의 발, 발목, 손목, 머리둘레 중 적어도 어느 하나의 위치에 접촉되어 상기 생체신호 데이터를 획득하며, 클립, 밴드, 신발 또는 양말의 형태인 것을 특징으로 하는 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템.
3. 제2항에 있어서,
   상기 클립 형태는
   플렉시블(Flexible)한 베이스 플레이트, 상기 베이스 플레이트의 일측에 배열된 센서 모듈 및 상기 베이스 플레이트의 타측에 형성된 메인 모듈로 형성되며, 상기 메인 모듈은 상기 측정 대상의 발 등에 위치하고, 상기 센서 모듈은 상기 측정 대상의 발 표면에 접촉되며, 상기 플렉시블한 베이스 플레이트는 상기 측정 대상의 발 바닥에서 상기 발 등까지 감싸는 형태인 것을 특징으로 하는 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템.
4. 제1항에 있어서,
   상기 신호 산출부는
   상기 생체신호 데이터의 잡음 제거를 위한 디지털 LPF(Low­pass Filter), 베이스라인(baseline) 검출을 위해 상기 베이스라인 제거 알고리즘을 적용하여 신호의 AC/DC 성분을 추출하는 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템.
5. 제4항에 있어서,
   상기 신호 산출부는
   상기 생체신호 데이터의 적외선 신호(IR signal)에 상기 디지털 LPF 및 다운 샘플링을 적용한 후, 결과 값에 이차변동 알고리즘인 상기 베이스라인 제거 알고리즘을 이용하여 연산하며, 연산에 의해 추출되는 삼각파 계수 및 QV 신호를 합산하여 상기 맥파 신호를 추출하는 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템.
6. 제5항에 있어서,
   상기 신호 산출부는
   상기 베이스라인 제거 알고리즘에 의해 안정화된 상기 맥파 신호에 피크 추출 알고리즘(Peak­Picking Algorithm)을 이용하여 피크 값인 상기 맥박 및 맥파 변위값을 검출하는 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템.
7. 제1항에 있어서,
   상기 판단부는
   피크 값인 상기 맥박 및 맥파 변위값에 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT) 및 파워 스펙트럼 밀도(Power Spectral Density; PSD) 연산을 수행하여 LF(Low Frequency)/HF(High Frequency) 비율을 분석하고, 분석 결과에 따른 데이터 검증을 평가하여 상기 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단하는 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템.
8. 제7항에 있어서,
   상기 판단부는
   상기 LF/HF 비율에 기초하여, LF/HF PSD 값이 크면 각성 상태인 것으로 판단하고, LF/HF PSD 값이 작으면 수면 상태인 것으로 판단하는 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템.
9. 웨어러블 수면 및 각성 검출 시스템의 동작 방법에 있어서,
   측정 대상에 접촉되어 생체신호 데이터를 측정하는 단계;
   상기 생체신호 데이터에 베이스라인 제거 알고리즘을 적용하여 맥파 신호를 추출하고, 상기 추출된 맥파 신호에 대한 피크 값인 맥박 및 맥파 변위값을 검출하는 단계; 및
   상기 검출된 맥박 및 맥파 변위값을 이용하여 상기 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단하는 단계
   를 포함하는 웨어러블 수면 및 각성 검출 방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 생체신호 데이터를 측정하는 단계는
    상기 측정 대상의 발, 발목, 손목, 머리둘레 중 적어도 어느 하나의 위치에 접촉된 플렉시블(Flexible)한 베이스 플레이트 일면에 배열된 센서 모듈을 이용하여 상기 생체신호 데이터를 측정하는 웨어러블 수면 및 각성 검출 방법.
11. 제9항에 있어서,
    상기 맥박 및 맥파 변위값을 검출하는 단계는
    상기 생체신호 데이터의 적외선 신호(IR signal)에 상기 디지털 LPF 및 다운 샘플링을 적용한 후, 결과 값에 이차변동 알고리즘인 상기 베이스라인 제거 알고리즘을 이용하여 연산하며, 연산에 의해 추출되는 삼각파 계수 및 QV 신호를 합산하여 상기 맥파 신호를 추출하는 웨어러블 수면 및 각성 검출 방법.
12. 제11항에 있어서,
    상기 맥박 및 맥파 변위값을 검출하는 단계는
    상기 베이스라인 제거 알고리즘에 의해 안정화된 상기 맥파 신호에 피크 추출 알고리즘(Peak­Picking Algorithm)을 이용하여 피크 값인 상기 맥박 및 맥파 변위값을 검출하는 웨어러블 수면 및 각성 검출 방법.
13. 제9항에 있어서,
    상기 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단하는 단계는
    피크 값인 상기 맥박 및 맥파 변위값에 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT) 및 파워 스펙트럼 밀도(Power Spectral Density; PSD) 연산을 수행하여 LF(Low Frequency)/HF(High Frequency) 비율을 분석하고, 분석 결과에 따른 데이터 검증을 평가하여 상기 측정 대상에 대한 수면 또는 각성을 판단하는 웨어러블 수면 및 각성 검출 방법.
14. 제9항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위하여 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

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