KR20210067370A

KR20210067370A - 비접촉식 생체신호 측정 방법 및 장치와 이를 이용하는 의류

Info

Publication number: KR20210067370A
Application number: KR1020190156905A
Authority: KR
Inventors: 유의상; 이현경; 김은주
Original assignee: 한국생산기술연구원
Priority date: 2019-11-29
Filing date: 2019-11-29
Publication date: 2021-06-08
Also published as: KR102276614B1

Abstract

본 발명은 무구속 및 비접촉 방식으로 호흡을 측정할 수 있는 비접촉식 생체신호 측정 방법 및 장치에 관한 것으로, 비접촉식 생체신호 측정 방법은, 호흡에 따라 감지되는 원신호를 필터로 샘플링하는 단계, 원신호의 샘플링 레이트를 줄이는 데시메이션 단계, 데시메이션된 신호의 미리 설정된 정확성 레벨을 기준으로 필터의 필터링 범위를 조정하는 단계, 호흡의 주파수를 레퍼런스 신호로 반영하여 데시메이션된 신호에 고역통과필터와 저역통과필터를 적용하는 단계, 고역통과필터와 저역통과필터가 적용된 호흡신호에서 단위피크를 추출하는 단계, 호흡신호에서 단위피크의 크기 및 단위피크들 사이의 간격에 기초하여 측정오류 구간을 결정하는 단계, 및 측정오류 구간을 제외한 호흡신호에 기초하여 호흡수를 계산하는 단계를 포함한다.

Description

비접촉식 생체신호 측정 방법 및 장치와 이를 이용하는 의류{METHOD AND APPARATUS FOR MEASURING BIOSIGNAL IN A NON-CONTACT MANNER AND CLOTHES USING THE SAME}

본 발명은 생체신호 측정 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 무구속 및 비접촉 방식으로 호흡(respiration) 및 심박(heartbeat)을 효과적으로 측정할 수 있는 비접촉식 생체신호 측정 방법 및 장치와 이를 이용하는 의류에 관한 것이다.

수면은 사람의 몸과 마음이 휴식 상태에 돌입하므로 삶의 질을 높이는데 중요한 요소 중 하나이다. 하지만, 현대 사회에서 많은 사람들이 수면 장애로 양질의 수면을 취하지 못하고 있다.

수면 장애를 해결하기 위해서는 무엇보다 수면 상태를 판단하는 작업이 선행되어야 한다. 수면 상태를 판단하는 대표적인 방법으로는 수면다원검사(polysomnography, PSG)가 있다. 수면다원검사는 수면 중인 사용자의 뇌전도(electroncephalogram, EEG), 근전도(electromyogram, EMG), 심전도(electrocardiogram, ECG), 산호포화도, 가슴 및 복부 움직임, 호흡량, 코골이 등의 다양한 생체 신호를 측정하고 측정된 다양한 생체 신호를 종합하여 사용자의 수면 상태를 판단하도록 구성된다.

하지만, 수면다원검사는 생체 신호를 측정하기 위해 다수의 전문 장치들을 이용하며, 따라서 사용자가 내원하여 수면검사실 등에서 수면을 취해야 하는 번거로움과 사용자의 신체에 다수의 접촉식 측정 장치를 부착해야 하기 때문에 사용자가 정상적인 수명 상태를 갖기가 쉽지 않으며, 상대적으로 검사 비용이 높아 사용자에게 부담이 되는 문제가 있다.

이와 같이, 사용자의 신체에 구속적인 측정 장치를 부착하지 않고 비접촉식으로 사용자의 수면 상태나 호흡, 심박 등의 생체 신호를 효과적으로 측정할 수 있는 방안이 요구되고 있다.

등록특허공보 제10-1995966호(2019.07.04.)

이에 본 발명은 전술한 종래 기술의 요구에 부응하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 사용자의 신체를 구속하지 않는 비접촉식 센서를 통해 사용자의 호흡을 효과적으로 측정할 수 있는 비접촉식 생체신호 측정 방법 및 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 다른 목적은 사용자의 신체를 구속하지 않는 비접촉식 센서를 통해 사용자의 심박을 효과적으로 측정할 수 있는 비접촉식 생체신호 측정 방법 및 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 사용자의 신체를 구속하지 않는 비접촉식 센서를 통해 사용자의 호흡 및 심박을 효과적으로 측정하고 측정된 생체신호를 목적지 혹은 대상자에게 효과적으로 제공할 수 있는 비접촉식 생체신호 측정 방법 및 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 전술한 비접촉식 생체신호 측정 장치를 이용하는 의류를 제공하는데 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 비접촉식 생체신호 측정 방법은, 호흡에 따라 감지되는 원신호를 필터로 샘플링하는 단계; 상기 원신호의 샘플링 레이트를 줄이는 데시메이션 단계; 데시메이션된 신호의 미리 설정된 정확성 레벨을 기준으로 상기 필터의 필터링 범위를 조정하는 단계; 상기 호흡의 주파수를 레퍼런스 신호로 반영하여 상기 데시메이션된 신호에 고역통과필터와 저역통과필터를 적용하는 단계; 상기 고역통과필터와 저역통과필터가 적용된 호흡신호에서 단위피크를 추출하는 단계; 상기 호흡신호에서 단위피크의 크기 및 단위피크들 사이의 간격에 기초하여 측정오류 구간을 결정하는 단계; 및 상기 측정오류 구간을 제외한 호흡신호에 기초하여 호흡수를 계산하는 단계를 포함한다.

일실시예에서, 상기 측정오류 구간을 결정하는 단계는, 상기 호흡신호의 크기가 제1 기준값 이상일 때 해당 신호를 포함한 구간을 예외 구간을 설정하거나, 상기 호흡신호의 간격이 제2 기준값 이상일 때 해당 신호를 포함한 구간을 예외 구간을 설정하거나, 상기 호흡신호의 간격이 제3 기준값 이하일 때 해당 신호를 포함한 구간을 예외 구간으로 설정되거나, 상기 호흡신호의 특정 구간에서 호흡으로 감지하지 못하거나 결정하지 못한 구간을 예외 구간을 설정할 수 있다.

일실시예에서, 상기 원신호는 바로 누은 자세에서의 호흡, 엎드린 자세에서의 호흡 및 옆으로 누은 자세에서의 호흡 중 어느 하나의 호흡에 따른 신호를 포함한다.

일실시예에서, 상기 비접촉식 생체신호 측정 방법은, 상기 호흡수를 계산하는 단계 후에, 원데이터, 샘플링 레이트가 줄여진 데이터, 레퍼런스 데이터, 레퍼런스 피크 포인트 및 호흡수, 측정 데이터, 측정값 피크 포인트 및 호흡 추정값, 스펙스럼, 호흡측정결과를 각각 구분한 영상 데이터를 출력하는 단계를 더 포함한다.

일실시예에서, 상기 출력하는 단계는 사용자의 휴대단말의 디스플레이 장치에서 수행된다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따른 비접촉식 생체신호 측정 장치는, 호흡에 따라 감지되는 원신호를 샘플링하는 필터 모듈; 상기 원신호의 샘플링 레이트를 줄이는 데시메이션(decimation) 모듈; 데시메이션된 신호의 미리 설정된 정확성 레벨을 기준으로 상기 필터의 필터링 범위를 조정하는 예외 추출 모듈; 상기 호흡의 주파수를 레퍼런스 신호로 반영하여 상기 데시메이션된 신호에 고역통과필터(HPF)와 저역통과필터(LPF)를 적용하는 대역통과필터 모듈; 상기 고역통과필터와 저역통과필터가 적용된 호흡신호에서 단위피크를 추출하는 단위피크 추출 모듈; 상기 호흡신호에서 단위피크의 크기 및 단위피크들 사이의 간격에 기초하여 측정오류 구간을 결정하는 예외 처리 모듈; 및 상기 측정오류 구간을 제외한 호흡신호에 기초하여 호흡수를 계산하는 호흡수 계산 모듈을 포함한다.

일실시예에서, 상기 비접촉식 생체신호 측정 장치는, 상기 호흡을 측정하는 비접촉식 생체신호 측정 센서와 유선 또는 무선으로 연결되는 제1 통신 인터페이스; 및 상기 호흡수 계산 모듈에서 계산된 호흡수를 포함한 호흡 측정 관련 데이터를 사용자의 휴대 단말에 제공하는 제2 통신 인터페이스를 더 포함한다.

일실시예에서, 상기 호흡 측정 관련 데이터는 원데이터, 샘플링 레이트가 줄여진 데이터, 레퍼런스 데이터, 레퍼런스 피크 포인트 및 호흡수, 측정 데이터, 측정값 피크 포인트 및 호흡 추정값, 스펙스럼, 호흡측정결과를 각각 구분한 영상 데이터를 포함한다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 측면에 따른 비접촉식 생체신호 측정 방법은, 센서부에서 측정된 심박 원신호를 필터링하는 단계; 상기 필터링된 심박 원신호에서 심박 주기를 결정하는 단계; 상기 심박 주기가 결정된 심박 신호에서 봉우리를 판정하는 단계; 및 상기 봉우리에 기초하여 심박을 계산하는 단계를 포함한다.

일실시예에서, 상기 심박 주기를 결정하는 단계는, 상기 필터링된 심박 원신호에서 상관 데이터 블록을 획득하는 단계; 및 상기 상관 데이터 블록의 슬라이딩 곱 또는 슬라이딩 합에 의해 자기상관(auto correlation)을 수행하는 단계를 포함한다.

일실시예에서, 상기 봉우리를 판정하는 단계는, 상기 자기상관이 수행된 심박 신호에서 봉우리 피크를 찾는 단계; 상기 봉우리 피크를 토대로 인접 봉우리 피크 중 큰 값을 저장하는 단계; 상기 큰 값에 대응하는 봉우리 피크들을 최대 피크 순으로 정렬하는 단계; 상기 정렬된 봉우리 피크들에서 상관과 가까운 첫번째 피크를 찾는 단계; 상기 심박 신호의 미리 설정된 각 구간의 상기 첫번째 피크에 대하여 상기 상관 대비 크기 유효성을 판단하는 단계; 상기 심박 신호의 미리 설정된 각 구간의 상기 첫번째 피크에 대하여 상기 상관 대비 간격 유효성을 판단하는 단계; 및 상기 심박 신호에 대한 처리 대상 구간들의 첫번째 피크들의 누적 평균을 저장하는 단계를 포함한다.

일실시예에서, 상기 비접촉식 생체신호 측정 방법은, 상기 심박 신호에 대한 레퍼런스 심박수를 구간별로 카운트하는 단계를 더 포함한다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 측면에 따른 비접촉식 생체신호 측정 장치는, 사용자의 호흡에 따라 감지되는 신호를 처리하는 호흡신호처리모듈, 및 사용자의 심박에 따라 감지되는 제2 신호를 처리하는 심박신호처리모듈을 포함한다. 여기서, 상기 심박신호처리모듈은, 상기 필터링된 심박 원신호에서 상관 데이터 블록을 획득하는 제1 모듈; 상기 상관 데이터 블록의 슬라이딩 곱 또는 슬라이딩 합에 의해 자기상관(auto correlation)을 수행하는 제2 모듈; 상기 자기상관이 수행된 심박 신호에서 봉우리 피크를 찾는 제3 모듈; 상기 봉우리 피크를 토대로 인접 봉우리 피크 중 큰 값을 저장하는 제4 모듈; 상기 큰 값에 대응하는 봉우리 피크들을 최대 피크 순으로 정렬하는 제5 모듈; 상기 정렬된 봉우리 피크들에서 상관과 가까운 첫번째 피크를 찾는 제6 모듈; 상기 심박 신호의 미리 설정된 각 구간의 상기 첫번째 피크에 대하여 상기 상관 대비 크기 유효성을 판단하는 제7 모듈; 상기 심박 신호의 미리 설정된 각 구간의 상기 첫번째 피크에 대하여 상기 상관 대비 간격 유효성을 판단하는 제8 모듈; 및 상기 심박 신호에 대한 처리 대상 구간들의 첫번째 피크들의 누적 평균을 저장하는 제9 모듈을 포함한다.

일실시예에서, 상기 호흡신호처리모듈은, 호흡에 따라 감지되는 원신호를 샘플링하는 필터 모듈; 상기 원신호의 샘플링 레이트를 줄이는 데시메이션(decimation) 모듈; 데시메이션된 신호의 미리 설정된 정확성 레벨을 기준으로 상기 필터의 필터링 범위를 조정하는 예외 추출 모듈; 상기 호흡의 주파수를 레퍼런스 신호로 반영하여 상기 데시메이션된 신호에 고역통과필터(HPF)와 저역통과필터(LPF)를 적용하는 대역통과필터 모듈; 상기 고역통과필터와 저역통과필터가 적용된 호흡신호에서 단위피크를 추출하는 단위피크 추출 모듈; 상기 호흡신호에서 단위피크의 크기 및 단위피크들 사이의 간격에 기초하여 측정오류 구간을 결정하는 예외 처리 모듈; 및 상기 측정오류 구간을 제외한 호흡신호에 기초하여 호흡수를 계산하는 호흡수 계산 모듈을 포함한다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 측면에 따른 비접촉식 생체신호 측정 장치를 이용하는 의류는, 전술한 실시예들 중 어느 하나의 비접촉식 생체신호 측정 장치에 네트워크를 통해 연결되는 센서부, 및 상기 센서부가 결합되는 의류 형태의 직물을 포함한다.

전술한 비접촉식 생체신호 측정 방법 및 장치를 사용하는 경우에는 사용자의 신체를 구속하지 않는 비접촉식 센서를 통해 사용자의 호흡 및 심박을 효과적으로 측정할 수 있다.

또한, 본 발명에 의하면, 레퍼런스 데이터와 측정 데이터에 동일한 필터를 적용하고 측정 데이터에 레퍼런스 데이터를 호흡 필터로서 적용함으로써 호흡신호를 매끄럽게 변환하고 이러한 호흡신호를 이용하여 신뢰성 있게 호흡을 측정할 수 있는 비접촉식 생체신호 측정 방법 및 장치를 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에 의하면, 비접촉식 섬유형 센서를 통해 사용자의 호흡을 측정할 때, 데시메이션 후 필터 처리 방식을 적용하여 호흡의 레퍼런스 신호와 전반적으로 유사한 호흡수를 측정할 수 있는 고 정확성의 비접촉식 생체신호 측정 방법 및 장치를 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에 의하면, 데시메이션 후 필터 처리 방식에 더하여 호흡신호의 크기 및 간격에 기초하여 호흡신호의 특정구간에서 분석대상의 예외처리를 수행함으로써 호흡 측정의 정확도를 크게 향상시킬 수 있는 비접촉식 생체신호 측정 방법 및 장치를 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에 의하면, 비접촉식 센서부를 이용하는 의류를 제공할 수 있으며, 이러한 의류의 웨어러블 디바이스를 통해 심근경색 등의 심장 질환에 대한 부정맥을 잡아내고, 그에 의해 웨어러블 디바이스를 이용한 헬스케어에 기여할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 장치에 채용할 수 있는 비접촉식 장착부에 대한 도면이다.
도 2는 도 1의 비접촉식 장착부의 다른 실시예를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 도 1의 비접촉식 장착부에 연결될 수 있는 비접촉식 생체신호 측정 장치에 대한 블록도이다.
도 4a 및 도 4b는 도 3의 비접촉식 생체신호 측정 장치에 채용할 수 있는 데시메이션 필터의 설계 조건 및 특성을 설명하기 위한 도면들이다.
도 5는 도 3의 비접촉식 생체신호 측정 장치에 채용할 수 있는 레퍼런스 데이터의 적용 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 5의 레퍼런스 데이터를 적용할 때 필터 범위를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 도 3의 비접촉식 생체신호 측정 장치에 채용할 수 있는 신호 크기에 따른 예외처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 도 3의 비접촉식 생체신호 측정 장치에 채용할 수 있는 신호 크기에 따른 예외처리 과정의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9 및 도 10은 도 3의 비접촉식 생체신호 측정 장치에 채용할 수 있는 신호 간격에 따른 예외처리 과정을 설명하기 위한 도면들이다.
도 11 및 도 12는 도 3의 비접촉식 생체신호 측정 장치에 채용할 수 있는 기타 예외처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 도 3의 비접촉식 생체신호 측정 장치에 연결되는 디스플레이 장치나 사용자 휴대단말에 전달되는 호흡 측정 관련 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 도 13의 호흡 측정 관련 데이터가 디스플레이 화면에 표시된 형태를 예시한 것으로, 사용자가 바로 누운 자세에서의 호흡 측정 결과를 보여주는 도면이다.
도 15는 도 13의 호흡 측정 관련 데이터의 일례로서 엎드린 자세에서의 호흡 측정 결과를 표시하는 디스플레이 화면 내용에 대한 도면이다.
도 16은 도 13의 호흡 측정 관련 데이터의 일례로서 옆으로 누운 자세에서의 호흡 측정 결과를 표시하는 디스플레이 화면 내용에 대한 도면이다.
도 17은 도13의 비접촉식 생체신호 측정 장치에서 출력되는 호흡 측정 결과에서 신호의 예외처리 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 본 발명의 다른 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 방법에 대한 흐름도이다.
도 19는 도 18의 비접촉식 생체신호 측정 방법에 채용할 수 있는 예외처리 과정의 상세 흐름도이다.
도 20은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 방법에 대한 흐름도이다.
도 21은 도 20의 비접촉식 생체신호 측정 방법을 구체적으로 나타낸 흐름도이다.
도 22는 도 21의 비접촉식 생체신호 측정 방법에 채용할 수 있는 필터링 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 23은 도 21의 비접촉식 생체신호 측정 방법에 채용할 수 있는 봉우리 판정의 상세 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 24는 도 21의 비접촉식 생체신호 측정 방법에 의한 사용자가 바로 누운 상태에서의 BCG 심박 측정 결과에 대한 출력 화면의 예시도이다.
도 25는 도 21의 비접촉식 생체신호 측정 방법에 의한 사용자가 엎드린 상태에서의 BCG 심박 측정 결과에 대한 출력 화면의 예시도이다.
도 26은 도 21의 비접촉식 생체신호 측정 방법에 의한 사용자가 옆으로 누운 상태에서의 BCG 심박 측정 결과에 대한 출력 화면의 예시도이다.
도 27은 도 24 내지 도 26의 ECG 측정 결과를 종합하여 나타낸 도면이다.
도 28은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 장치에 대한 흐름도이다.
도 29는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 장치를 이용하는 의류에 대한 예시도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함한다", "가진다" 등과 관련된 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 장치에 채용할 수 있는 비접촉식 장착부에 대한 도면이다. 도 2는 도 1의 비접촉식 장착부의 다른 실시예를 설명하기 위한 블록도이다. 도 3은 도 1의 비접촉식 장착부에 연결될 수 있는 비접촉식 생체신호 측정 장치에 대한 블록도이다. 도 4a 및 도 4b는 도 3의 비접촉식 호흡 장치에 채용할 수 있는 데시메이션 필터의 설계 조건 및 특성을 설명하기 위한 도면들이다. 도 5는 도 3의 비접촉식 호흡 장치에 채용할 수 있는 레퍼런스 데이터의 적용 원리를 설명하기 위한 도면이다. 도 6은 도 5의 레퍼런스 데이터를 적용할 때 필터 범위를 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 7은 도 3의 비접촉식 호흡 장치에 채용할 수 있는 신호 크기에 따른 예외처리 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 8은 도 3의 비접촉식 호흡 장치에 채용할 수 있는 신호 크기에 따른 예외처리 과정의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 9 및 도 10은 도 3의 비접촉식 호흡 장치에 채용할 수 있는 신호 간격에 따른 예외처리 과정을 설명하기 위한 도면들이다. 그리고 도 11 및 도 12는 도 3의 비접촉식 호흡 장치에 채용할 수 있는 기타 예외처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 장치(이하 간략히 '생체신호 측정장치'라고 함)는 생체신호 감지센서(10) 및 신호처리장치(30)를 포함한다.

생체신호 측정장치는 새로운 호흡 측정 알고리즘을 사용한다. 호흡 측정 알고리즘은 데시메이션 후 필터 처리 방식을 적용한 것이며, 호흡 신호의 크기 및 간격에 기초하여 신호의 예외처리를 수행함으로써 사용자가 앞으로 바로 누운 상태, 엎드린 상태 및 옆으로 누운 상태에서의 호흡 대하여 전반적으로 레퍼런스 신호와 유사한 호흡수를 측정한다.

각 구성요소를 좀더 구체적으로 설명하면, 생체신호 감지센서(이하 간략히 '센서부'라고 함)(10)는 무구속 및 비접촉 방식으로 호흡 측정하는 기존의 다양한 장치들 중에서 선택하여 사용될 수 있다. 예를 들어, 센서부(10)는 벨트형 외형을 구비하고 호흡에 따른 진동을 감지하는 원리로 구현될 수 있다. 이를 위해 센서부(10)는 섬유기재(12), 섬유기재(12)에 결합하는 도전성 배선(14), 도전성 배선(14)으로 연결되는 센서유닛(16), 및 단자부(18)를 구비한다. 이러한 센서부(10)는 생체신호 센서, 호흡감지센서, 심박감지센서 등으로 지칭될 수 있다.

또한, 센서부(10)는 신호처리장치(30)와의 전기적인 접속을 위해 커넥터(20)를 구비할 수 있다. 센서부(10)의 신호 및 데이터는 센서부(10)의 단자부(18)에 연결되는 커넥터(20)를 통해 신호처리장치(30)로 전달될 수 있다.

커넥터(20)는 도 2에 도시한 바와 같이 무선 방식으로 센서부(10)와 신호처리장치(30) 사이의 신호 및 데이터를 송수신하도록 구현될 수 있다. 이 경우, 커넥터(20)는 중계장치로서도 기능하며, 이를 위해 단자부(18)와 착탈식으로 결합하는 단자결합부(22), 단자결합부(22)를 통해 센서부(10)의 신호를 수신하는 제1 통신유닛(24), 및 제1 통신유닛(24)과 제2 통신유닛(28) 사이에서 신호를 처리하거나 중계하는 중계유닛(26)를 포함한다.

중계유닛(26)은 센서부(10)의 신호를 디지털화하거나 크기를 변환하는 수단이나 이러한 수단에 상응하는 기능을 수행하는 구성부를 포함할 수 있다.

제2 통신유닛(28)은 중계유닛(26)의 신호 및 데이터를 미리 설정된 포맷으로 변환하거나 압축하여 네트워크를 통해 신호처리장치(30)로 전송할 수 있다. 제2 통신 유닛(28)은 중계유닛(26)의 신호에 따라 입력되는 신호 및 데이터를 네트워크상의 미리 설정된 목적지로 전송하도록 이루어질 수 있다.

신호처리장치(30)는, 신호처리부(30)와 제1 통신인터페이스(310) 및 제2 통신인터페이스(320)를 구비한다. 신호처리부(30)는 마이크로프로세서와 메모리를 구비할 수 있으나, 이에 한정되지는 않고, 이와 유사한 기능의 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다.

제1 통신 인터페이스(310)는 호흡을 측정하는 센서부(10)와 유선 또는 무선으로 연결된다. 제2 통신 인터페이스(320)는 호흡수 계산 모듈(37)에서 계산된 호흡수를 포함한 호흡 측정 관련 데이터를 사용자의 휴대 단말 등에 제공한다.

호흡 측정 관련 데이터는 원데이터, 샘플링 레이트가 줄여진 데이터, 레퍼런스 데이터, 레퍼런스 피크 포인트 및 호흡수, 측정 데이터, 측정값 피크 포인트 및 호흡 추정값, 스펙스럼, 호흡측정결과를 각각 구분한 영상 데이터를 포함한다.

신호처리부(30)는 필터 모듈(31), 데이메이션(decimation) 모듈(32), 예외 추출 모듈(33), 대역통과필터 모듈(34), 단위피크 추출 모듈(35), 예외 처리 모듈(36) 및 호흡수 계산 모듈(37)을 구비한다.

필터 모듈(31)은 센서부(10)로부터 커넥터(20)를 통해 전달되고 감시대상자의 호흡에 따라 감지되는 원신호를 샘플링한다. 필터 모듈(31)은 다음 단계에서의 데이메이션 과정을 위해 원신호를 전처리 혹은 1차적적으로 처리하기 위한 것이다. 필터 모듈(31)은 저역통과필터(low pass filter, LPF)를 포함할 수 있다.

데시메이션 모듈(32)은 원신호의 샘플링 레이트를 줄인다. 데시메이션 모듈(32)은 이후 단계의 대역통과필터의 원활한 필터링을 위해 원처리의 샘플링 레이트를 적절하게 감소시킨다. 예를 들어, 데이메이션 모듈(32)은 100㎐ 샘플링 신호를 5㎐ 샘플링 신호로 변경할 수 있다.

전술한 필터 모듈(31)과 데시메이션 모듈(32)은 데시메이션 필터로서 지칭될 수 있다. 이러한 데시메이션 필터는 데시메이션 주파수를 5㎐로 설정할 수 있다. 이 경우, 도 4a 및 도 4b에 나타낸 바와 같이, 데시메이션 필터는 위신호 현상(aliasing)으로 호흡에 따른 원신호를 표본화하는 과정에서 잡음 등의 다른 신호를 구별해내지 못하는 것을 방지하도록 5㎐ 이상의 신호를 완전 감쇄하는 필터로 설계될 수 있다. 도 4b에서는 데시메이션 필터의 LPF 성능(decimation fir lpf coefficient), 성능 스펙트럼(coef spectrum), 원신호 스펙트럼(source spectrum), 필티 적용후(after filter)에 대한 그래프들을 나타낸다.

예외 추출 모듈(33)은 호흡 필터 적용 전에 갑작스럽게 커진 신호와 같이 크기가 기준값 이상인 신호를 원신호에서 예외 처리하도록 동작한다. 이러한 갑작스럽게 커진 신호를 호흡 측정 오류를 발생시킬 가능성이 높다. 도 5에서 레퍼런스 데이터(ref)는 주황색으로 표시되고, 측정 데이터(measured)는 녹색을 표시되어 있다.

또한, 예외 추출 모듈(33)은, 원활한 호흡수가 카운팅 되지 않는 경우, 도 6에서 적색 점선 원으로 나타낸 바와 같이, 데시메이션된 신호의 미리 설정된 정확성 레벨 예컨대 최대 누락가능한 호흡수를 기준으로 저역통과필터의 필터링 범위를 조정한다. 이러한 구성에 의하면, 이후의 처리 과정에서 오류가 적고 처리 데이터가 감소되고 처리속도가 빠른 원신호를 제공할 수 있다.

예외 추출 모듈(33)의 동작에 의하면, 도 5 및 도 6에 나타낸 바와 같이, 레퍼런스(reference) 데이터에 호흡 필터를 적용하여 호흡신호를 매끄럽게 변환하는 과정에서 레퍼런스 데이터에 포함된 잡음으로 인하여 호흡 카운트에 문제가 발생하는 것을 크게 감소시킬 수 있다. 즉, 레퍼런스 타입 블록(reference time block)에서의 응답(resp.) 그래프로 도시된 바와 같다. 이때, 원활한 호흡수 카운팅을 위해 측정 데이터와 동일한 필터를 적용한다.

대역통과필터 모듈(34)은 호흡의 주파수를 레퍼런스 신호로 반영하여 데시메이션된 신호에 고역통과필터(HPF)와 저역통과필터(LPF)를 적용한다. 대역통과필터 모듈(34)은 호흡신호 또는 호흡 데이터를 필터링한다.

단위피크 추출 모듈(35)은 고역통과필터와 저역통과필터가 적용된 호흡신호에서 단위피크를 추출한다. 단위피크 추출 모듈은 정현파 형태 또는 파동 형태의 신호에서 단위 구간당 신호의 봉오리를 피크로 추출할 수 있다.

예외 처리 모듈(36)은 호흡신호에서 단위피크의 크기 및 단위피크들 사이의 간격에 기초하여 측정오류 구간을 결정한다. 예외 처리 모듈(36)은 결정된 측정오류 구간의 호흡 신호를 처리 대상에서 제외할 수 있다. 예외 처리 모듈(36)은 신호의 크기 및 구간에 기초하여 예외 처리를 수행할 수 있다. 또한, 예외 처리 모듈(36)은 호흡 카운팅을 하지 못한 구간에 대하여 예외처리를 수행할 수 있다.

신호의 크기에 따른 예외 처리 과정에서 예외 처리 모듈(36)은 도 7에 도시한 바와 같이 원신호 데이터(raw data)에서 갑작스럽게 커진 신호의 발생 구간(오류발생예상구간; 파랑색 점석으로 표시된 부분)에 대응하여 데시메이션 후의 신호 데이터에 예외구간을 설정하거나 대역통과필터 모듈에 의한 필터링 이후에(after filtering) 호흡신호에 예외구간을 설정하여 이후의 처리과정에서 오류발생예상구간을 제외하도록 이루어질 수 있다. 도 7에서는 예외구간이 적색 바탕으로 표시되어 있다.

신호의 간격에 따른 예외 처리 과정에서 예외 처리 모듈(36)은 도 8에 도시한 레퍼런스 응답 파형(resp reference time block)에서 청색 원으로 나타낸 바와 같이 레퍼런스 호흡인지 실제 호흡인지의 파악이 불가한 경우, 고역 및 저역의 대역통과필터의 필러링 후(after filtering) 대응 호흡신호 구간에서 신호의 간격에 따른 예외 처리를 수행항 수 있다. 예외 처리되는 구간은 도 8에서 두 필터링 후(after filtering) 신호 파형에서 회색 바탕으로 표시된 두 구간에 대응한다.

또한, 신호의 간격에 따른 예외 처리 과정에서 예외 처리 모듈(36)은 도 9에 도시한 필터링 후(after filtering) 파형 그래프에서 회색 바탕으로 표시한 바와 같이 호흡신호 파형 도중에 인접한 두 호흡수 카운트들 사이의 간격이 갑자기 30% 이상 넓어진 구간을 무시하도록 구현될 수 있다.

또한, 신호의 간격에 따른 예외 처리 과정에서 예외 처리 모듈(36)은 도 10에 도시한 필터링 후(after filtering) 파형 그래프에서 회색 바탕으로 표시한 바와 같이 호흡신호 파형 도중에 인접한 두 호흡수 카운트들 사이의 간격이 갑자기 30% 이상 좁아진 구간을 무시하도록 구현될 수 있다.

또한, 예외 처리 모듈(36)은 기타 예외 처리 과정으로서 도 11 및 도 12에 도시한 필터링 후(after filtering) 파형 그래프에서 회색 바탕으로 표시한 바와 같이 호흡수를 찍을 위치에서 호흡신호 파형의 변곡점이 위치하거나 인접한 피크들 사이에서 골짜기 구간이 길어지는 경우에 해당 신호 구간을 무시하도록 구현될 수 있다.

호흡수 계산 모듈(37)은 측정오류 구간을 제외한 즉, 예외처리 혹은 예외값이 반영된 호흡신호에 기초하여 호흡수를 계산한다. 호흡수 계산 모듈(37)은 레퍼런스 데이터를 참조하면서 평균 누적 방식으로 호흡수를 계산할 수 있다.

도 13은 도 3의 비접촉식 호흡 장치에 연결되는 디스플레이 장치나 사용자 휴대단말에 전달되는 호흡 측정 관련 데이터를 설명하기 위한 도면이다. 도 14는 도 13의 호흡 측정 관련 데이터가 디스플레이 화면에 표시된 형태를 예시한 것으로, 사용자가 바로 누운 자세에서의 호흡 측정 결과를 보여주는 도면이다. 도 15는 도 13의 호흡 측정 관련 데이터의 일례로서 엎드린 자세에서의 호흡 측정 결과를 표시하는 디스플레이 화면 내용에 대한 도면이다. 도 16은 도 13의 호흡 측정 관련 데이터의 일례로서 옆으로 누운 자세에서의 호흡 측정 결과를 표시하는 디스플레이 화면 내용에 대한 도면이다. 도 17은 도13의 비접촉식 호흡 장치에서 출력되는 호흡 측정 결과에서 신호의 예외처리 결과를 설명하기 위한 도면이다.

본 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 장치에 제공하는 호흡 측정 관련 데이터는 도 13에 나타낸 바와 같이 사용자 휴대단말(38)의 디스플레이 장치(39)에서 수행될 수 있다. 물론, 호흡 측정 관련 데이터는 생체신호 측정장치와 네트워크로 연결되는 다양한 컴퓨팅 장치의 디스플레이 장치에서 출력될 수 있다.

호흡 측정 관련 데이터는 디스플레이 장치(39)의 각 영역(A1 내지 A3, B1 내지 B3, C1 내지 C3, D1 내지 D3, 그리도 E)에서 서로 다른 데이터를 출력하도록 이루어질 수 있다.

예를 들면, A1 영역에는 원데이터(raw data)가 표시되고, A2 영역에는 원데이터의 부분 확대 데이터가 표시되고, A3 영역에는 원데이터의 스펙트럼이 표시될 수 있다. B1 영역에는 샘플링 레이트가 감소된 데이터(decimated data)와 레퍼런스 데이터(reference data)가 표시되고, B2 영역에는 B1 데이터의 부분 확대 데이터가 표시되고, B3 영역에는 B1 데이터의 스펙트럼이 표시될 수 있다. C1 영역에는 레퍼런스 데이터(reference data)가 표시되고, C2 영역에는 레퍼런스 데이터의 피크 포인트와 호흡수가 표시되고, C3 영역에는 레퍼런스 데이터의 스펙트럼이 표시될 수 있다. D1 영역에는 측정 데이터(measure data)가 표시되고, D2 영역에는 측정값 피크 포인트와 호흡 추정값이 표시되고, D3 영역에는 측정 데이터의 스펙트럼이 표시될 수 있다. 그리고, E 영역에는 호흡 측정 결과가 표시될 수 있다.

도 14에 도시한 바와 같이, 사용자가 바로 누운 자세일 때의 호흡 측정 관련 데이터는 예외 처리가 상대적으로 많은 것을 알 수 있다. 이것은 바닥에 등을 접촉하고 있는 자세에서는 무구속 또는 비접촉식 생체신호 측정이 가장 어렵다는 것을 보여주고 있다.

도 15에 도시한 바와 같이, 사용자가 엎드린 자세일 때의 호흡 측정 관련 데이터는 특정 구간을 제외하고 전체적으로 레퍼런스 데이터와 유사하게 호흡수를 잘 측정한 결과를 보여주고 있다. 예외처리된 특정 구간은 사용자가 수면 중에 크게 뒤척인 부분 등으로 추정할 수 있다.

도 16을 참조하면, 사용자가 옆으로 누운 자일 때의 호흡 측정 관련 데이터는 전반적으로 레퍼런스 데이터와 유사하게 호흡수를 원활하게 잘 측정한 결과를 보여주고 있다.

이와 같이 본 실시예에 의하면, 호흡신호의 비정상 크기 및 간격에 따라 예외 처리(도 17의 (a) 내지 (c)의 E1, E2, E3 참조)를 수행함으로써 호흡 측정의 정확성을 크게 향상시킬 수 있다.

도 18은 본 발명의 다른 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 방법에 대한 흐름도이다. 도 19는 도 18의 비접촉식 생체신호 측정 방법에 채용할 수 있는 예외처리 과정의 상세 흐름도이다.

도 18을 참조하면, 본 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 방법은, 호흡에 따라 감지되는 원신호를 필터로 샘플링하는 단계(S181), 원신호의 샘플링 레이트를 줄이는 데시메이션 단계(182), 데시메이션된 신호의 미리 설정된 정확성 레벨을 기준으로 필터의 필터링 범위를 조정하는 단계(S183), 호흡의 주파수를 레퍼런스 신호로 반영하여 데시메이션된 신호에 고역통과필터와 저역통과필터를 적용하는 단계(S184), 고역통과필터와 저역통과필터가 적용된 호흡신호에서 단위피크를 추출하는 단계(S185), 호흡신호에서 단위피크의 크기 및 단위피크들 사이의 간격에 기초하여 측정오류 구간을 결정하고 예외 처리하는 단계(S186), 및 측정오류 구간을 제외한 호흡신호에 기초하여 호흡수를 계산하는 단계(S197)를 포함한다.

측정오류 구간을 결정하고 예외 처리하는 단계는, 도 19에 도시한 바와 같이, 호흡신호의 크기가 제1 기준값 이상일 때 해당 신호를 포함한 구간을 예외 구간을 설정하거나(S1861 및 S1865), 호흡신호의 간격이 제2 기준값 이상일 때 해당 신호를 포함한 구간을 예외 구간을 설정하거나(S1862 및 S1865), 호흡신호의 간격이 제3 기준값 이하일 때 해당 신호를 포함한 구간을 예외 구간으로 설정하거나(S1863 및 S1865), 호흡신호의 특정 구간에서 호흡으로 감지하지 못하거나 결정하지 못한 구간을 예외 구간을 설정할 수 있다(S1864 및 S1865).

한편, 측정오류 구간을 결정하고 예외 처리하는 단계는, 각 판단 조건(S1861 내지 S1864)에 대하여 병렬적으로 배치하거나 임의의 순서로 직렬 배치하거나 직렬 배치와 병렬 배치를 조합한 형태를 가질 수 있다.

또한, 비접촉식 생체신호 측정 방법은, 호흡수를 계산하는 단계 후에, 원데이터, 샘플링 레이트가 줄여진 데이터, 레퍼런스 데이터, 레퍼런스 피크 포인트 및 호흡수, 측정 데이터, 측정값 피크 포인트 및 호흡 추정값, 스펙스럼, 호흡측정결과를 각각 구분하여 출력하는 영상 데이터를 미리 설정된 목적지 예컨대, 디스플레이 장치, 프린터 등으로 출력하거나 혹은 수신자의 단말 예컨대, 사용자의 휴대단말 등으로 전송할 수 있다.

도 20은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 방법에 대한 흐름도이다. 도 21은 도 20의 비접촉식 생체신호 측정 방법을 구체적으로 나타낸 흐름도이다. 도 22는 도 21의 비접촉식 생체신호 측정 방법에 채용할 수 있는 심박 주기 결정 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 23은 도 21의 비접촉식 생체신호 측정 방법에 채용할 수 있는 봉우리 판정의 상세 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 24는 도 21의 비접촉식 생체신호 측정 방법에 의한 사용자가 바로 누운 상태에서의 BCG 심박 측정 결과에 대한 출력 화면의 예시도이다. 도 25는 도 21의 비접촉식 생체신호 측정 방법에 의한 사용자가 엎드린 상태에서의 BCG 심박 측정 결과에 대한 출력 화면의 예시도이다. 도 26은 도 21의 비접촉식 생체신호 측정 방법에 의한 사용자가 옆으로 누운 상태에서의 BCG 심박 측정 결과에 대한 출력 화면의 예시도이다. 도 27은 도 24 내지 도 26의 ECG 측정 결과를 종합하여 나타낸 도면이다.

도 20을 참조하면, 본 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 방법은, 센서부에서 측정된 심박 원신호를 필터링하는 단계(S210), 필터링된 심박 원신호에서 심박 주기를 결정하는 단계(S220), 심박 주기가 결정된 심박 신호에서 봉우리를 판정하는 단계(S230), 및 봉우리에 기초하여 심박을 계산하는 단계(S240)를 포함한다.

구체적으로, 도 21에 나타내 바와 같이, 심박 주기를 결정하는 단계(S220)는, 필터링된 심박 원신호에서 상관 데이터 블록을 획득하는 단계(S221), 및 상관 데이터 블록의 슬라이딩 곱 또는 슬라이딩 합에 의해 자기상관(auto correlation)을 수행하는 단계(S223)를 포함한다.

또한, 봉우리를 판정하는 단계(S230)는, 자기상관이 수행된 심박 신호에서 봉우리 피크를 찾는 단계(S231), 봉우리 피크를 토대로 인접 봉우리 피크 중 큰 값을 저장하는 단계(S232), 큰 값에 대응하는 봉우리 피크들을 최대 피크 순으로 정렬하는 단계(S233), 정렬된 봉우리 피크들에서 상관과 가까운 첫번째 피크를 찾는 단계(S234), 심박 신호의 미리 설정된 각 구간의 첫번째 피크에 대하여 상관 대비 크기 유효성을 판단하는 단계(S235), 심박 신호의 미리 설정된 각 구간의 첫번째 피크에 대하여 상관 대비 간격 유효성을 판단하는 단계(S236), 및 심박 신호에 대한 처리 대상 구간들의 첫번째 피크들의 누적 평균을 저장하는 단계(S237)를 포함한다.

또한, 비접촉식 생체신호 측정 방법은, 심박 신호에 대한 레퍼런스 심박수를 구간별로 카운트하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 실시예에서는 심박 주기를 나타내는 구간 상관 피크 점들 중 시계열적으로 인접한 점들의 간격이 신뢰성을 갖도록 심박 주기에서 상관 데이터 블록을 취하여 상관 관계가 밀접해지도록 즉, 상관값이 커지도록 자기상관을 수행한다.

또한, 심박 신호의 구간에서 첫번째 상관 피크 간격이 유효한 심박일 가능이 높으므로 첫 상관 피크를 기준으로 심박 신호를 처리한다. 여기서, 심박수 관측범위는 30 내지 180으로 설정하고, 0.3초 내지 2초 범위 내 피크 주기성으로 심박 유효성을 판정하며, 첫 피크의 간격 또는 상관 절대값으로 실제 심박 여부를 판정할 수 있다. 설정된 구성에서 구간의 시간점과 최대 포인트 간격은 심박 간격에 대응할 수 있다.

첫번째 피트와 최대 피크가 일치하지 않는 경우, 구간 내 여러 피크들을 선정하고 인접 피크들에서 선택하는 방식으로 성능을 개선할 수 있다. 구체적으로, 단순히 최대 피크 값으로 원하는 위치를 심박으로 찍지 못하는 경우, 봉우리 조건을 만족하는 2개 내지 3개의 최대 피크 값을 추출하고, 추출한 복수의 최대 피크 값들이 미리 설정된 간격 범위 이하로 인접한 경우, 그 중에 큰 값을 선택하고 작은 값은 무시하도록 이루어질 수 있다.

예를 들면, 도 22에 도시한 바와 같이, 2개 피크 간의 간격 유효성을 확인한 후 실제 심박 데이터에 기초하여 2개 피크 중 1개의 피크를 선택할 수 있다. 선택된 피크에는 3개의 그래프 중 가장 하단의 그래프에 적색 점들로 표시한 바와 같이 해당 피크에 대한 정보가 기록 저장될 수 있다. 이러한 구성은 심박 간 간격이 크게 불규칙하지 않는 경우에 적용가능하다. 각 구간에 적용된 심박수는 심박 신호에 대하여 누적 계산될 수 있다.

이때, 레퍼런스 데이터의 심박을 누적 평균하여 구간 심박구를 계산하고 이를 실제 심박 데이터에 대한 레퍼런스로 이용할 수 있다. 또한, 심박 간격을 누적 평균하여 구간 평균 심박을 계산할 수 있다. 레퍼런스 데이터는 실제 측정 데이터로서 상태가 양호하여 특별한 예외처리 없이 누적 평균 정도에 따라 심박 변화를 정밀하게 나타낼 수 있다.

또한, 봉우리를 판정하는데 있어서, 도 23에 도시한 바와 같이, 제1 구간(A1)에서와 같이 레퍼런스 심박 수를 구간 카운트하거나, 제2 구간(A2)에서와 같이 상관 크기에 따라 예외처리를 수행하거나, 제3 구간(A3)에서와 같이 주황색 선의 그래프에 기초하여 심박추정 카운트를 수행하거나, 제4 구간(A4)에서와 같이 상관 간격에 따라 예외처리를 수행하거나, 제5 구간(A5)에서와 같이 상관 크기 및 간격에 따라 예외처리를 수행함으로써 정확한 봉우리를 판정하고 오류 발생 원인을 제거할 수 있다.

그리고, 본 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 방법을 수행하는 장치에서는 사용자 디스플레이 장치(도 13 참조)에 심박 측정 관련 데이터를 제공할 수 있다.

심박 측정 관련 데이터는 도 24 내지 도 26에 도시한 바와 같이 레퍼런스 신호, 심박 원데이터, 필터링 후 데이터, 예외처리 후 데이터, 측정 결과 데이터를 나타내는 데이터와 이 데이터의 일부 데이터를 데시메이션한 데이터, 그리고 일부 데이터의 스펙트럼을 포함할 수 있다. 도 24는 사용자가 바로 누운 상태에 대한 심박 측정 관련 데이터이고, 도 25는 사용자가 엎드린 상태에 대한 심박 측정 관련 데이터이고, 도 26은 사용자가 옆으로 누운 상태에 대한 심박 측정 관련 데이터이다.

도 27에 나타낸 바와 같이, 사용자가 바로 누운 상태(a), 엎드린 상태(b) 및 옆으로 누운 상태(c)에 대한 심박이 매우 정확하게 즉, 레퍼런스 데이터와 매우 유사하게 측정되었음을 확인할 수 있다.

도 28은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 장치에 대한 흐름도이다.

도 28을 참조하면, 본 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 장치는, 호흡 신호 및 심박 신호를 처리하는 제어장치(30A)의 일종으로서 마이크로프로세서와 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치로 구현될 수 있다. 이러한 제어장치(30A)는 제1 통신 인터페이스(310), 제2 통신 인터페이스(320) 및 신호처리부(330a)를 구비할 수 있다.

제1 통신 인터페이스(310)는 생체신호 센서 또는 그 커넥터(20)에 연결되어 생체신호 센서와 신호 및 데이터를 주고받을 수 있다. 제2 통신 인터페이스(320)는 네트워크를 사용자 단말과 연결되어 신호 및 데이터를 송수신할 수 있다.

신호처리부(330a)는 사용자의 호흡에 따라 감지되는 제1 신호를 처리하는 호흡신호처리모듈(40), 및 사용자의 심박에 따라 감지되는 제2 신호를 처리하는 심박신호처리모듈(50)을 구비할 수 있다.

호흡신호처리모듈(40)은 도 3, 도 18 및 도 19를 참조하여 설명한 모듈들을 구비하고, 사용자의 호흡에 따라 감지되는 신호를 처리하여 호흡수를 계산할 수 있다.

또한, 심박신호처리모듈(50)은, 필터링된 심박 원신호에서 상관 데이터 블록을 획득하는 제1 모듈, 상관 데이터 블록의 슬라이딩 곱 또는 슬라이딩 합에 의해 자기상관(auto correlation)을 수행하는 제2 모듈, 자기상관이 수행된 심박 신호에서 봉우리 피크를 찾는 제3 모듈, 봉우리 피크를 토대로 인접 봉우리 피크 중 큰 값을 저장하는 제4 모듈, 큰 값에 대응하는 봉우리 피크들을 최대 피크 순으로 정렬하는 제5 모듈, 정렬된 봉우리 피크들에서 상관과 가까운 첫번째 피크를 찾는 제6 모듈, 심박 신호의 미리 설정된 각 구간의 첫번째 피크에 대하여 상관 대비 크기 유효성을 판단하는 제7 모듈, 심박 신호의 미리 설정된 각 구간의 첫번째 피크에 대하여 상관 대비 간격 유효성을 판단하는 제8 모듈, 및 심박 신호에 대한 처리 대상 구간들의 첫번째 피크들의 누적 평균을 저장하는 제9 모듈을 포함한다.

여기서, 제1 모듈 및 제2 모듈은 심박 주기 결정 모듈(53)에 포함될 수 있고, 제3 모듈 내지 제9 모듈은 봉우리 판정 모듈(55)에 포함될 수 있다.

또한, 심박신호처리모듈은, 누적/평균 필터 모듈(51)과 심박 계산 모듈(57)을 더 포함할 수 있다. 누적/평균 필터 모듈(51)은 센서부에서 측정된 심박 원신호를 필터링하며, 심박 계산 모듈(57)은 봉우리 판정 모듈(55)에 의해 판정된 봉우리에 기초하여 심박을 계산할 수 있다.

또한, 비접촉식 생체신호 측정 장치는 단말 관리 모듈(60)을 더 구비할 수 있다. 단말 관리 모듈(60)은 호흡수를 포함한 호흡 측정 관련 데이터와 심박을 포함한 심박 측정 관련 데이터를 미리 설정된 목적지의 단말이나 지정된 사용자의 단말에 제공하기 위한 해당 단말과 관련된 정보를 관리할 수 있다.

또한, 비접촉식 생체신호 측정 장치는 호흡심박 출력관리 모듈(70)을 더 구비할 수 있다. 호흡심박 출력관리 모듈(70)은 사용자 단말의 디스플레이 장치에 출력되는 호흡 측정 관련 데이터와 심박 측정 관련 데이터를 관리하고 제어할 수 있다. 이를 위해, 호흡심박 출력관리 모듈(70)은 단말 관리 모듈(60)과 연동하여 사용자의 단말의 종류나 접속 네트워크의 상태에 따라, 또는 사용자가 선택하여 요청받은 표시 대상 데이터 항목에 기초하여 사용자 단말로 보내는 출력 데이터의 포맷, 해상도, 배치 형태 등을 조정할 수 있다.

도 29는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 비접촉식 생체신호 측정 장치를 이용하는 의류에 대한 예시도이다.

도 29를 참조하면, 본 실시예에 따른 의류는 비접촉식 생체신호 측정 장치에 네트워크를 통해 연결되는 센서부(100), 및 센서부(100)가 결합되는 의류 형태의 직물(200)을 포함한다.

비접촉식 생체신호 측정 장치는 넓은 의미에서 센서부(100)를 포함할 수 있다. 비접촉식 생체신호 측정 장치는 도 1 내지 도 3, 도 13, 도 28에 기재된 장치들 중 어느 하나를 포함할 수 있다.

본 실시예에 의하면, 의류에 결합된 센서부(100)를 통해 사용자의 심박이나 호흡을 측정하여 사용자 단말이나 기지정 디스플레이 장치를 통해 심박 측정 관련 데이터나 호흡 측정 관련 데이터를 출력할 수 있다. 특히, 본 실시예에서는 측정 신호에서 심박신호와 호흡신호를 신뢰성 및 정확성 높게 뽑아낼 수 있어 웨어러블 디바이스나 웨어러블 헬스케어와 관련된 다양한 분야에 응용가능하다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims

호흡에 따라 감지되는 원신호를 필터로 샘플링하는 단계;
상기 원신호의 샘플링 레이트를 줄이는 데시메이션 단계;
데시메이션된 신호의 미리 설정된 정확성 레벨을 기준으로 상기 필터의 필터링 범위를 조정하는 단계;
상기 호흡의 주파수를 레퍼런스 신호로 반영하여 상기 데시메이션된 신호에 고역통과필터와 저역통과필터를 적용하는 단계;
상기 고역통과필터와 저역통과필터가 적용된 호흡신호에서 단위피크를 추출하는 단계;
상기 호흡신호에서 단위피크의 크기 및 단위피크들 사이의 간격에 기초하여 측정오류 구간을 결정하는 단계; 및
상기 측정오류 구간을 제외한 호흡신호에 기초하여 호흡수를 계산하는 단계;
를 포함하는 비접촉식 생체신호 측정 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 측정오류 구간을 결정하는 단계는,
상기 호흡신호의 크기가 제1 기준값 이상일 때 해당 신호를 포함한 구간을 예외 구간을 설정하거나,
상기 호흡신호의 간격이 제2 기준값 이상일 때 해당 신호를 포함한 구간을 예외 구간을 설정하거나,
상기 호흡신호의 간격이 제3 기준값 이하일 때 해당 신호를 포함한 구간을 예외 구간으로 설정되거나,
상기 호흡신호의 특정 구간에서 호흡으로 감지하지 못하거나 결정하지 못한 구간을 예외 구간을 설정하는, 비접촉식 생체신호 측정 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 원신호는 바로 누은 자세에서의 호흡, 엎드린 자세에서의 호흡 및 옆으로 누은 자세에서의 호흡 중 어느 하나의 호흡에 따른 신호를 포함하는, 비접촉식 생체신호 측정 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 호흡수를 계산하는 단계 후에, 원데이터, 샘플링 레이트가 줄여진 데이터, 레퍼런스 데이터, 레퍼런스 피크 포인트 및 호흡수, 측정 데이터, 측정값 피크 포인트 및 호흡 추정값, 스펙스럼, 호흡측정결과를 각각 구분한 영상 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는, 비접촉식 생체신호 측정 방법.
청구항 4에 있어서,
상기 출력하는 단계는 사용자의 휴대단말의 디스플레이 장치에서 수행되는, 비접촉식 생체신호 측정 방법.
호흡에 따라 감지되는 원신호를 샘플링하는 필터 모듈;
상기 원신호의 샘플링 레이트를 줄이는 데시메이션(decimation) 모듈;
데시메이션된 신호의 미리 설정된 정확성 레벨을 기준으로 상기 필터의 필터링 범위를 조정하는 예외 추출 모듈;
상기 호흡의 주파수를 레퍼런스 신호로 반영하여 상기 데시메이션된 신호에 고역통과필터(HPF)와 저역통과필터(LPF)를 적용하는 대역통과필터 모듈;
상기 고역통과필터와 저역통과필터가 적용된 호흡신호에서 단위피크를 추출하는 단위피크 추출 모듈;
상기 호흡신호에서 단위피크의 크기 및 단위피크들 사이의 간격에 기초하여 측정오류 구간을 결정하는 예외 처리 모듈; 및
상기 측정오류 구간을 제외한 호흡신호에 기초하여 호흡수를 계산하는 호흡수 계산 모듈;을 포함하는 비접촉식 생체신호 측정 장치.
청구항 6에 있어서,
상기 호흡을 측정하는 비접촉식 생체신호 측정 센서와 유선 또는 무선으로 연결되는 제1 통신 인터페이스; 및
상기 호흡수 계산 모듈에서 계산된 호흡수를 포함한 호흡 측정 관련 데이터를 사용자의 휴대 단말에 제공하는 제2 통신 인터페이스;를 더 포함하는 비접촉식 생체신호 측정 장치.
청구항 7에 있어서,
상기 호흡 측정 관련 데이터는 원데이터, 샘플링 레이트가 줄여진 데이터, 레퍼런스 데이터, 레퍼런스 피크 포인트 및 호흡수, 측정 데이터, 측정값 피크 포인트 및 호흡 추정값, 스펙스럼, 호흡측정결과를 각각 구분한 영상 데이터를 포함하는 비접촉식 생체신호 측정 장치.
센서부에서 측정된 심박 원신호를 필터링하는 단계;
상기 필터링된 심박 원신호에서 심박 주기를 결정하는 단계;
상기 심박 주기가 결정된 심박 신호에서 봉우리를 판정하는 단계; 및
상기 봉우리에 기초하여 심박을 계산하는 단계를 포함하는 비접촉식 생체신호 측정 장치.
청구항 9에 있어서,
상기 심박 주기를 결정하는 단계는,
상기 필터링된 심박 원신호에서 상관 데이터 블록을 획득하는 단계; 및
상기 상관 데이터 블록의 슬라이딩 곱 또는 슬라이딩 합에 의해 자기상관(auto correlation)을 수행하는 단계;를 포함하는 비접촉식 생체신호 측정 장치.
청구항 10에 있어서,
상기 봉우리를 판정하는 단계는,
상기 자기상관이 수행된 심박 신호에서 봉우리 피크를 찾는 단계;
상기 봉우리 피크를 토대로 인접 봉우리 피크 중 큰 값을 저장하는 단계;
상기 큰 값에 대응하는 봉우리 피크들을 최대 피크 순으로 정렬하는 단계;
상기 정렬된 봉우리 피크들에서 상관과 가까운 첫번째 피크를 찾는 단계;
상기 심박 신호의 미리 설정된 각 구간의 상기 첫번째 피크에 대하여 상기 상관 대비 크기 유효성을 판단하는 단계;
상기 심박 신호의 미리 설정된 각 구간의 상기 첫번째 피크에 대하여 상기 상관 대비 간격 유효성을 판단하는 단계; 및
상기 심박 신호에 대한 처리 대상 구간들의 첫번째 피크들의 누적 평균을 저장하는 단계;를 포함하는 비접촉식 생체신호 측정 장치.
청구항 11에 있어서,
상기 심박 신호에 대한 레퍼런스 심박수를 구간별로 카운트하는 단계를 더 포함하는 비접촉식 생체신호 측정 장치.
사용자의 호흡에 따라 감지되는 신호를 처리하는 호흡신호처리모듈, 및 사용자의 심박에 따라 감지되는 제2 신호를 처리하는 심박신호처리모듈을 포함하며,
상기 심박신호처리모듈은,
상기 필터링된 심박 원신호에서 상관 데이터 블록을 획득하는 제1 모듈;
상기 상관 데이터 블록의 슬라이딩 곱 또는 슬라이딩 합에 의해 자기상관(auto correlation)을 수행하는 제2 모듈;
상기 자기상관이 수행된 심박 신호에서 봉우리 피크를 찾는 제3 모듈;
상기 봉우리 피크를 토대로 인접 봉우리 피크 중 큰 값을 저장하는 제4 모듈;
상기 큰 값에 대응하는 봉우리 피크들을 최대 피크 순으로 정렬하는 제5 모듈;
상기 정렬된 봉우리 피크들에서 상관과 가까운 첫번째 피크를 찾는 제6 모듈;
상기 심박 신호의 미리 설정된 각 구간의 상기 첫번째 피크에 대하여 상기 상관 대비 크기 유효성을 판단하는 제7 모듈;
상기 심박 신호의 미리 설정된 각 구간의 상기 첫번째 피크에 대하여 상기 상관 대비 간격 유효성을 판단하는 제8 모듈; 및
상기 심박 신호에 대한 처리 대상 구간들의 첫번째 피크들의 누적 평균을 저장하는 제9 모듈;을 포함하는 비접촉식 생체신호 측정 장치.
청구항 13에 있어서,
상기 호흡신호처리모듈은,
호흡에 따라 감지되는 원신호를 샘플링하는 필터 모듈;
상기 원신호의 샘플링 레이트를 줄이는 데시메이션(decimation) 모듈;
데시메이션된 신호의 미리 설정된 정확성 레벨을 기준으로 상기 필터의 필터링 범위를 조정하는 예외 추출 모듈;
상기 호흡의 주파수를 레퍼런스 신호로 반영하여 상기 데시메이션된 신호에 고역통과필터(HPF)와 저역통과필터(LPF)를 적용하는 대역통과필터 모듈;
상기 고역통과필터와 저역통과필터가 적용된 호흡신호에서 단위피크를 추출하는 단위피크 추출 모듈;
상기 호흡신호에서 단위피크의 크기 및 단위피크들 사이의 간격에 기초하여 측정오류 구간을 결정하는 예외 처리 모듈; 및
상기 측정오류 구간을 제외한 호흡신호에 기초하여 호흡수를 계산하는 호흡수 계산 모듈;을 포함하는 비접촉식 생체신호 측정 장치.
청구항 13 또는 청구항 14의 비접촉식 생체신호 측정 장치에 네트워크를 통해 연결되는 센서부, 및 상기 센서부가 결합되는 의류 형태의 직물을 포함하는 의류.