KR20240051544A - 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법 - Google Patents

Abstract

맥파 신호에서 사용자의 움직임에 의한 이상 신호를 탐지하는 방법이 개시된다. 개시된 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법은 사용자에 대한 맥파 신호를 입력받는 단계; 상기 맥파 신호 중 미리 설정된 길이의 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호와, 제1 및 제2손실 함수를 이용하여, 상기 타겟 신호에 대한 제1 및 제2손실값을 계산하는 단계; 및 상기 제1 및 제2손실값 각각과 임계값을 비교하여, 상기 타겟 신호에서 이상 신호 성분을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법{ABNORMAL SIGNAL DETECTION METHOD IN PULSE WAVE SIGNAL}

본 발명은 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 맥파 신호에서 사용자의 움직임에 의한 이상 신호를 탐지하는 방법에 관한 것이다.

센서를 통해 측정된 생체 신호를 이용하여 다양한 생체 정보를 수집하는 기술들이 개발되고 있다. 일예로 측정된 맥파를 통해, 피측정자의 심박수, 산소포화도 등의 생체 정보가 획득될 수 있다.

이러한 생체 신호는, 사람의 움직임에 의한 노이즈를 포함할 수 있다. 특히, 맥파를 측정하는 센서, 예컨대 PPG(Photoplethysmogram) 센서는 일반적으로 스마트 워치 등에 배치되며, 사람은 다양한 이유로 끈임없이 손을 움직이기 때문에, 맥파 신호는 특히 사람의 움직임에 의한 노이즈를 많이 포함할 수 밖에 없다.

맥파 신호에서, 노이즈와 같은 이러한 이상 신호 성분을 제거하기 위해, 관성 센서가 이용된다. 관성 센서를 이용해 사람의 움직임을 감지하고, 사람의 움직임에 의한 이상 신호 성분을 맥파 신호로부터 제거하는 것이다. 하지만, 관성 센서가 배치된 위치와 다른 신체 부위가 움직이거나 사람의 움직임이 크지 않은 경우 이상 신호 성분을 제거하기 어려운 문제가 있다.

이에 최근에는 딥러닝 기술 기반으로 이상 신호 성분을 탐지하는 방법들이 연구되고 있으며, 일예로서 LSTM(Long Short-Term Memory) 오토엔코더(AutoEncoder)를 이용하여 맥파 신호에서 이상 신호 성분을 탐지하는 방법들이 개발되고 있다. LSTM 오토엔코더는 입력된 정상 신호를 그대로 출력하도록 학습된다. 따라서 LSTM 오토엔코더로 이상 신호가 입력되면, LSTM 오토엔코더의 출력 신호와 입력된 이상 신호 사이에 차이가 증가하고, 이를 통해 이상 신호 성분이 검출될 수 있다.

하지만 LSTM 오토엔코더는 학습 결과에 따라서, 입력된 이상 신호를 그대로 출력할 수 있으며, 이 경우 이상 신호 성분이 검출되지 않은 문제가 발생할 수 있다.

관련 선행문헌으로, 특허 문헌인 대한민국 등록특허 제10-2195189호, 제10-2042700호, 대한민국 공개특허 제2022-0105092호가 있다.

본 발명은, 맥파 신호에서 사용자의 움직임에 의한 이상 신호를 탐지하는 방법을 제공하기 위한 것이다.

또한 본 발명은 LSTM 오토엔코더의 이상 신호 검출 오류를 해결할 수 있는, 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법을 제공하기 위한 것이다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자에 대한 맥파 신호를 입력받는 단계; 상기 맥파 신호 중 미리 설정된 길이의 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호와, 제1 및 제2손실 함수를 이용하여, 상기 타겟 신호에 대한 제1 및 제2손실값을 계산하는 단계; 및 상기 제1 및 제2손실값 각각과 임계값을 비교하여, 상기 타겟 신호에서 이상 신호 성분을 결정하는 단계를 포함하는 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법이 제공된다.

또한 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 사용자에 대한 맥파 신호를 입력받는 단계; 상기 맥파 신호 중 미리 설정된 길이의 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호와, 손실 함수를 이용하여, 상기 타겟 신호에 대한 손실값을 계산하는 단계; 및 상기 맥파 신호를 LSTM 오토엔코더에 입력하여, 획득된 임계값과 손실값을 비교하여, 상기 타겟 신호에서 이상 신호 성분을 결정하는 단계를 포함하는 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법이 제공된다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 사용자의 움직임 특성에 달라지는 정상 맥파 신호의 진폭과 이상 맥파 신호의 진폭의 패턴 차이를 이용하여 맥파 신호에서 이상 신호 성분을 검출함으로써, 이상 신호 탐지 성능이 향상될 수 있다.

또한 본 발명의 일실시예에 따르면, LSTM 오토엔코더의 학습에 소요되는 시간이 줄어들 수 있으며, LSTM 오토엔코더의 이상 신호 검출 오류 문제가 해결될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 슬라이딩 윈도우가 이동하는 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 이상 신호 탐지 결과를 설명하기 위한 도면이다.

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 발명은 전술된 문제를 해결하기 위해 착안된 발명으로서, 복수의 손실 함수를 이용하여 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법을 제안한다.

본 발명의 일실시예는 제1 및 제2손실 함수를 이용하여 맥파 신호로부터 손실값을 계산하고, 이러한 손실값을 임계값과 비교하여 맥파 신호에서 이상 신호 성분을 결정한다. 본 발명의 일실시예는, 정상 맥파 신호의 진폭과 이상 맥파 신호의 진폭의 패턴이, 사용자의 움직임 특성에 따라 달라진다는 점에 착안하여, 손실 함수를 정의하고, 이러한 손실 함수로부터 계산된 손실값을 이용해 이상 신호 성분을 탐지한다.

따라서 본 발명의 일실시예에 따르면, 사용자의 큰 움직임에 의해 발생하는 이상 신호 성분 뿐만 아니라, 맥파 신호를 측정하는 센서가 움직이지 않을 정도의 사용자의 작은 움직임에 의해 발생하는 이상 신호 성분 역시 용이하게 검출할 수 있다.

또한 본 발명의 일실시예에 따르면 LSTM 오토엔코더의 출력 신호와 입력 신호의 차이를 계산하여 이상 신호 성분을 탐지하지 않으므로, LSTM 오토엔코더의 성능에 의한 이상 신호 탐지 오류 역시 방지될 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법은 프로세서 및 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 수행될 수 있으며, 이러한 컴퓨팅 장치는 맥파 센서를 포함하는 웨어러블 디바이스 등일 수 있다.

이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨팅 장치는 사용자에 대한 맥파 신호를 입력(S110)받아, 맥파 신호에서 이상 신호 성분을 결정한다. 여기서 맥파 신호는 일실시예로서, PPG 센서로부터 측정된 PPG 신호일 수 있으며, PPG 센서는 웨어러블 디바이스에 포함된 형태로, 사용자가 착용하거나 사용자의 몸에 접촉된 센서일 수 있다.

컴퓨팅 장치는 맥파 신호 중 미리 설정된 길이의 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호와, 제1 및 제2손실 함수를 이용하여, 타겟 신호에 대한 제1 및 제2손실값을 계산(S120)한다. 슬라이딩 윈도우(sliding window)는 미리 설정된 간격만큼씩 이동하게 되며, 슬라이딩 윈도우의 이동에 따라서 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호는 갱신된다. 일예로서 슬라이딩 윈도우의 길이는 0.5초일 수 있으며, 실시예에 따라 달라질 수 있다.

그리고 슬라이딩 윈도우는, 슬라이딩 윈도우의 이동에 따라, 시계열 신호인 맥파 신호의 샘플링값 중에서, 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호의 샘플링값이 하나씩 갱신되는 단위 이동 간격만큼씩 이동할 수 있다. 예컨대, 제1슬라이딩 윈도우에 포함된 맥파 신호의 샘플링값이 제1 내지 제10샘플링값이라면, 제2슬라이딩 윈도우에 포함된 맥파 신호의 샘플링값은 제2 내지 제11샘플링값일 수 있다. 슬라이딩 윈도우의 이동에 따라, 현재 타겟 신호와 비교하여 다음 타겟 신호의 마지막 샘플링값이 갱신된 샘플링값에 대응된다.

컴퓨팅 장치는 슬라이딩 윈도우에 포함된 타겟 신호의 샘플링값으로부터 손실값을 계산한다. 슬라이딩 윈도우의 이동에 따라 타겟 신호는 갱신되며, 컴퓨팅 장치는 갱신되는 타겟 신호 각각으로부터 손실값을 계산한다. 샘플링 주파수는 실시예에 따라서 다양하게 결정될 수 있다. 그리고 샘플링값은 샘플링 시점에서의 타겟 신호의 앰플리튜드(amplitude)값에 대응된다.

그리고 제1 및 제2손실 함수는 전술된 바와 같이, 사용자의 움직임 특성에 따라 정의된 손실 함수로서, 제1손실 함수는 타겟 신호에서, 타겟 신호의 진폭이 정상 맥파 신호의 진폭보다 작은 이상 신호 성분을 결정하기 위한 손실 함수이다. 그리고 제2손실 함수는 타겟 신호에서, 타겟 신호의 진폭이 정상 맥파 신호의 진폭보다 큰 이상 신호 성분을 결정하기 위한 손실 함수이다.

사용자가 착용한 PPG 센서가 움직일 정도로 사용자의 움직임이 큰 경우에는 이상 맥파 신호의 진폭이 정상 맥파 신호의 진폭보다 작은 패턴이 발생하며, 반대로 사용자가 착용한 PPG 센서가 움직이지 않을 정도로 사용자의 움직임이 작거나 PPG 센서가 착용되지 않은 신체 부위가 움직일 경우에는 이상 맥파 신호의 진폭이 정상 맥파 신호의 진폭보다 큰 패턴이 발생한다. 따라서, 제1손실 함수는 사용자의 움직임이 큰 경우에 발생하는 이상 신호 성분을 검출하기 위한 손실 함수이며, 제2손실 함수는 사용자의 움직임이 작은 경우에 큰 경우에 발생하는 이상 신호 성분을 검출하기 위한 손실 함수라고 할 수 있다.

그리고 컴퓨팅 장치는 제1 및 제2손실값 각각과 임계값을 비교하여, 타겟 신호에서 이상 신호 성분을 결정(S130)한다. 컴퓨팅 장치는 제1 및 제2손실값 중 적어도 하나가 임계값보다 큰 경우, 타겟 신호에 이상 신호 성분이 존재하는 것으로 결정할 수 있다. 전술된 바와 같이, 슬라이딩 윈도우는 현재 타겟 신호와 비교하여 다음 타겟 신호의 샘플링값이 하나씩 갱신되도록 이동할 수 있으며, 따라서 컴퓨팅 장치는 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호의 샘플링값 중에서, 마지막 샘플링값이 이상 신호 성분인지 여부를 결정할 수 있다.

임계값은 실시예에 따라서 다양하게 설정될 수 있다. 실험적으로 결정되거나 또는 LSTM 오토엔코더를 통해 설정될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 맥파 신호를 LSTM 오토엔코더에 입력하여, 임계값을 획득할 수 있으며, LSTM 오토엔코더를 통해 임계값이 획득되는 방법은 도 4에서 자세히 후술된다.

이하 제1 및 제2손실 함수 별로 이상 신호를 탐지하는 방법을 설명하기로 한다.

제1손실 함수를 이용한 이상 신호 탐지

본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨팅 장치는 [수학식 1]과 같이 표현되는 제1손실 함수를 이용하여 제1손실값을 계산할 수 있다.

여기서, 은 제1손실 함수를 나타내며, 는 타겟 신호의 마지막 샘플링값을 나타낸다. 그리고 는 타겟 신호의 샘플링값 중 최소값을 나타내며, 는 타겟 신호의 샘플링값 중 최대값을 나타낸다.

예컨대, 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호의 샘플링값이 10개이며, 제2샘플링값이 최소값이고 제6샘플링값이 최대값이라면, 는 제10샘플링값, 은 제2샘플링값, 는 제6샘플링값에 대응된다.

제1손실 함수는 min-max normalization이, 이상점에 의해 많은 영향을 받는 것에서 착안된 손실 함수이다. 이상 맥파 신호의 진폭이 정상 맥파 신호의 진폭에 비해 작아 맥박의 피크점을 정확히 감지할 수 없는 정도가 되면, 제1손실 함수의 분모에 해당하는 값이 정상 맥파 신호에 비해 크게 작아진다. 반면 제1손실 함수의 분자에 해당하는 값은 상대적으로 큰 차이가 없다. 그 결과 가 이상 신호 성분이라면, 제1손실값이 크게 증가하게 된다.

컴퓨팅 장치는 제1손실값이 임계값보다 큰 경우, 타겟 신호의 샘플링값 중, 마지막 샘플링값을 이상 신호 성분으로 결정할 수 있다.

제2손실 함수를 이용한 이상 신호 탐지

본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨팅 장치는 [수학식 2]과 같이 표현되는 제2손실 함수를 이용하여 제2손실값을 계산할 수 있다.

여기서, 는 타겟 신호의 샘플링값 중 최소값을 나타내며, 는 타겟 신호의 샘플링값 중 최대값을 나타낸다. 는 에 대한 표준 편차를 나타내며, 는 슬라이딩 윈도우에 대한 의 평균값을 나타낸다. 은 타겟 신호의 샘플링값의 개수를 나타내며, 는 의 평균값을 나타내며,는 제2손실 함수를 나타낸다. 그리고 계산에 이용되는 의 개수는 일실시예로서, 타겟 신호의 샘플링값의 개수에 대응되며, 제2손실값의 계산에 이용되는 의 개수 역시 타겟 신호의 샘플링값의 개수에 대응될 수 있다. 이 때 계산에 이용되는 와 제2손실값의 계산에 이용되는 는, 슬라이딩 윈도우의 이동에 따라 갱신되며, 현재 슬라이딩 윈도우의 위치 기준으로 최신 및 가 각각 및 제2손실값 계산에 이용된다.

예컨대, 10개의 샘플링값을 포함하는 슬라이딩 윈도우가 도 2와 같이 제1위치(210)에서 제2위치(220)를 거쳐 제3위치(230)까지 전술된 단위 이동 간격만큼씩 이동하는 경우, 값은 1개에서 7개를 거쳐 15개로 증가한다. 는 슬라이딩 윈도우의 각 위치 별로 계산되며, 이전 위치에서 계산된 값 및 현재 위치에서 계산된 값과, 이러한 값에 대한 평균값인 로부터 가 계산되는데, 제2위치(220)에서는 누적된 값의 개수가 7개이므로, 7개의 값과 7개의 값에 대한 평균값인 로부터 가 계산된다. 의 계산에 이용되는 값의 개수는 슬라이딩 윈도우에 포함되는 샘플링값의 개수인 10개인데, 제2위치(220)에서의 누적된 값의 개수가 10개보다 작은 7개이므로, 7개의 값으로부터 가 계산된다. 그리고 제3위치(230)에서는 누적된 값의 개수가 15개인데, 최신 10개의 값과 최신 10개의 값에 대한 평균값인 로부터 가 계산된다. 여기서 최신 10개의 값은, 제3위치(230)로부터 9개의 단위 이동 간격만큼 떨어진 이전 위치에서, 제3위치(230)까지의 슬라이딩 윈도우에 대한 값에 대응된다.

제2손실값 역시 와 같이, 슬라이딩 윈도우의 각 위치 별로 계산되며, 이전 위치에서 계산된 와 현재 위치에서 계산된 , 그리고 이러한 에 대한 평균값인 로부터 계산된다. 제2위치(220)에서는 누적된 7개의 값과 7개의 값에 대한 평균값인 로부터 제2손실값이 계산되고, 제3위치(230)에서는 최신 10개의 값과 최신 10개의 값에 대한 평균값인 로부터 제2손실값이 계산된다. 도 2에서 수직선 위에 표현된 점은 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호의 샘플링값을 나타낸다. 그리고 도 2에서 서로 다른 위치에서의 슬라이딩 윈도우를 구분하여 표시하기 위해, 슬라이딩 윈도우의 높이가 이동에 따라 증가하는 것으로 도시되었다.

이상 맥파 신호의 진폭이 정상 맥파 신호의 진폭보다 커서 맥박의 피크점을 정확히 감지할 수 없는 정도가 되면, 해당 구간의 표준 편차가 증가하므로, 컴퓨팅 장치는 표준 편차를 이용해 제2손실값을 계산한다. 다양한 사람과 상태에서 보편적으로 적용할 수 있는 제2손실 함수를 정의하기 위해서는 크기가 아닌 변화량으로 접근하는 것이 타당하다. 이 때, 한 번의 표준 편차를 구하는 과정만 거치는 것은 보편성을 확보하기 어려우므로, 본 발명의 일실시예는 에 대한 표준 편차의 표준 편차를 제2손실값으로 이용한다.

컴퓨팅 장치는 제2손실값이 임계값보다 큰 경우, 타겟 신호의 샘플링값 중, 마지막 샘플링값을 이상 신호 성분으로 결정할 수 있다.

도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

전술된 바와 같이, 이상 맥파 신호의 진폭이 정상 맥파 신호의 진폭보다 큰 경우의 이상 신호 성분은, PPG 센서가 부착된 신체 부위가 움직이지 않는 작은 움직임에 의해 발생한다. 예컨대 PPG 센서가 손목에 부착된 경우, 손이나 손가락 등의 움직임에 의해 전술된 이상 신호 성분이 주로 발생할 수 있다. 여러 손가락을 움직이거나 주먹을 쥐었다피는 동작에 의한 이상 신호 성분은 제2손실 함수로부터 용이하게 탐지될 수 있지만, 한 손가락만 반복적으로 움직이는 동작과 같은, 작고 반복적인 움직임에 의한 이상 신호 성분은 제2손실 함수로 감지되기 어려울 수 있다.

여러 손가락을 움직이거나 주먹을 쥐었다 피는 움직임의 경우 이상 신호 성분의 패턴이 불규칙하기 때문에 표준 편차를 통해 이상 신호 성분이 탐지될 수 있지만, 한 손가락만 반복적으로 움직이는 동작의 경우, 이상 신호 성분의 패턴이 상대적으로 규칙적이라서, 표준 편차를 통해 이상 신호 성분이 탐지되기 어려울 수 있는 것이다.

이에 본 발명의 일실시예는 제2손실 값이 임계값이하인 것으로 판단된 경우 추가적으로 이상 신호 성분을 판단하기 위한 단계를 수행한다.

도 3을 참조하면 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨팅 장치는 제1 및 제2손실 함수를 이용해 제1 및 제2손실값을 계산(S300, S310)하고, 제1 및 제2손실값 각각을 임계값과 비교(S320, S330)한다.

컴퓨팅 장치는 제1손실값이 임계값보다 큰 경우 타겟 신호의 샘플링값 중에서, 마지막 샘플링값을 이상 신호 성분으로 결정(S340)한다. 그리고 제2손실값이 임계값보다 큰 경우에도 마지막 샘플링값을 이상 신호 성분으로 결정(S350)한다.

그리고 컴퓨팅 장치는 제1손실값이 임계값 이하인 경우, 마지막 샘플링값을 정상 신호 성분으로 판단(S360)한다.

그리고 컴퓨팅 장치는 제2손실값이 임계값 이하인 경우, 마지막 샘플링값이 작고 반복적 움직임에 따른 이상 신호 성분인지 여부를 판단(S370)한다. 이 때 컴퓨팅 장치는 제1시점에서 제2손실값이 임계값보다 큰 것으로 판단되어, 마지막 샘플링값이 이상 신호 성분으로 결정되고, 제1시점의 직후인 제2시점에서 제2손실값이 임계값 이하인 것으로 판단되면, 마지막 샘플링값이 이상 신호인지 여부를 판단한다. 단계 S370에서 컴퓨팅 장치는 제2시점 이전의 정상 맥파 신호와 제1시점에서의 타겟 신호의 진폭을 비교하여, 제2시점에서의 마지막 샘플링값이 이상 신호 성분인지 여부를 결정할 수 있다. 여기서 제2시점은, 제1시점으로부터 슬라이딩 윈도우가 하나의 단위 이동 간격만큼 이동한 시점에 대응된다.

일실시예로서 컴퓨팅 장치는 단계 S370에서 [수학식 3]을 이용하여, 제2시점에서의 마지막 샘플링값이 이상 신호 성분인지 여부를 결정할 수 있다.

여기서, 는 타겟 신호의 샘플링값 중 최소값을 나타내며, 는 타겟 신호의 샘플링값 중 최대값을 나타낸다. 는 에 대한 표준 편차를 나타낸다. 는 제1시점에서의 타겟 신호에 대한 함수값을 나타내며, 는 제2시점에서의 타겟 신호에 대한 함수값을 나타낸다. 그리고 은 제2시점 이전의 정상 맥파 신호에 대한 함수값의 평균값을 나타낸다.

여기서, 제2시점 이전의 정상 맥파 신호는 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호 중 이상 신호 성분이 미포함된 타겟 신호에 대응되며, 제2시점 이전의 정상 맥파 신호의 길이는 슬라이딩 윈도우의 길이보다 길도록 설정될 수 있다. 일예로서, 제2시점 이전의 정상 맥파 신호의 길이는 2초로 설정될 수 있으며, 2초의 길이 동안 이동하는 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호들에 대한 함수값의 평균값이 계산될 수 있다.

컴퓨팅 장치는 단계 S370에서 [수학식 3]의 부등식이 만족되는 경우 마지막 샘플링값을 이상 신호 성분으로 결정(S380)하며, [수학식 3]의 부등식이 만족되지 않는 경우 마지막 샘플링값을 정상 신호 성분으로 판단(S390)한다.

그리고 컴퓨팅 장치는 단계 S390에서 마지막 샘플링값이 정상 신호 성분으로 판단되고, 단계 S390에서도 마지막 샘플링값이 정상 신호 성분으로 판단된 경우 최종적으로 마지막 샘플링값을 정상 신호 성분으로 결정한다.

도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨팅 장치는 사용자에 대한 맥파 신호를 입력(S410)받으며, 맥파 신호 중 미리 설정된 길이의 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호와, 손실 함수를 이용하여, 타겟 신호에 대한 손실값을 계산(S420)한다. 컴퓨팅 장치는 전술된 제1 및 제2손실 함수 중 적어도 하나를 이용하거나 또는 새로운 손실 함수를 이용하여 손실값을 계산할 수 있다.

그리고 맥파 신호를 LSTM 오토엔코더에 입력하여, 획득된 임계값과 손실값을 비교하여, 타겟 신호에서 이상 신호 성분을 결정(S430)한다. 즉, 본 발명의 일실시예는 LSTM 오토엔코더를, 입력 신호를 그대로 출력하는 용도로 이용하지 않으며, 임계값을 결정하기 위해 이용한다.

일반적으로 LSTM 오토엔코더가 입력 신호를 그대로 출력하도록 학습되는 경우, 학습 과정에서 짧은 길이의 신호가 이용된다. 이러한 LSTM 오토엔코더에 비교적 긴 길이의 신호가 입력되는 경우 LSTM 오토엔코더의 출력값은 일정값에 수렴하게 되며, 이러한 출력값은 입력 신호의 중앙값일 수 있다. 즉, 다시 말해, LSTM 오토엔코더의 입력 신호가 충분히 길다면, LSTM 오토엔코더는 일정한 하나의 값을 출력된다. 컴퓨팅 장치는 이러한 LSTM 오토엔코더의 출력값을 임계값으로 이용한다. 이 때 임계값을 결정하기 위해 LSTM 오토엔코더로 입력되는 신호는 정상 맥파 신호일 수 있다.

단계 S430에서 컴퓨팅 장치는 LSTM 오토엔코더가 일정한 하나의 값을 출력하도록 조절된 길이의 맥파 신호를 LSTM 오토엔코더에 입력하여, 얻어진 LSTM 오토엔코더의 출력값을 임계값으로 이용할 수 있다. 여기서, LSTM 오토엔코더가 일정한 하나의 값을 출력할 수 있는 맥파 신호의 길이는 실험적으로 결정될 수 있으며, LSTM 오토엔코더의 네트워크 구조에 따라 달라질 수 있다.

이 때 컴퓨팅 장치는 LSTM 오토엔코더의 출력값의 오프셋 성분을 제거하기 위해, 맥파 신호에 대한 이동 평균값을 맥파 신호에서 차감한 후 LSTM 오토엔코더에 입력할 수 있다. 이동 평균값은 미리 설정된 길이의 이동 평균 윈도우를 이용하여 계산될 수 있으며, 이동 평균 윈도우의 길이는 실시예에 따라서 다양하게 결정될 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따르면, LSTM 오토엔코더가, 입력 신호를 그대로 출력하는 용도로 이용되지 않으므로, LSTM 오토엔코더의 학습에 소요되는 시간이 줄어들 수 있으며, LSTM 오토엔코더의 출력 신호와 입력 신호 사이의 차이를 이용해 이상 신호 성분을 검출할 때 발생하는 검출 오류 문제가 해결될 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 이상 신호 탐지 결과를 설명하기 위한 도면이다.

도 5에서, loss_AmpL은 제2손실값, lossAmpS는 제1손실값을 나타내며, 이상 신호 성분은 적색 점 또는 그래프로 표시된다.

도 5를 참조하면 맥파 신호(Raw Data)에서, 진폭이 매우 크거나 작은 신호 성분이 이상 신호 성분으로 정확하게 검출됨을 알 수 있다.

앞서 설명한 기술적 내용들은 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 실시예들을 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. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (15)

1. 사용자에 대한 맥파 신호를 입력받는 단계;
   상기 맥파 신호 중 미리 설정된 길이의 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호와, 제1 및 제2손실 함수를 이용하여, 상기 타겟 신호에 대한 제1 및 제2손실값을 계산하는 단계; 및
   상기 제1 및 제2손실값 각각과 임계값을 비교하여, 상기 타겟 신호에서 이상 신호 성분을 결정하는 단계
   를 포함하는 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
   
2. 제 1항에 있어서,
   상기 제1손실 함수는
   상기 타겟 신호에서, 상기 타겟 신호의 진폭이 정상 맥파 신호의 진폭보다 작은 이상 신호 성분을 결정하기 위한 손실 함수이며,
   상기 제2손실 함수는
   상기 타겟 신호에서, 상기 타겟 신호의 진폭이 정상 맥파 신호의 진폭보다 큰 이상 신호 성분을 결정하기 위한 손실 함수인
   맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
   
3. 제 2항에 있어서,
   상기 타겟 신호에서 이상 신호 성분을 결정하는 단계는
   상기 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호의 샘플링값 중에서, 마지막 샘플링값이 상기 이상 신호 성분인지 여부를 결정하는
   맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
   
4. 제 3항에 있어서,
   상기 제1손실 함수는
   하기 수학식 1로 표현되는 함수인
   맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
   [수학식 1]
   
   여기서, 은 상기 제1손실 함수를 나타내며, 는 상기 마지막 샘플링값을 나타내며, 는 상기 타겟 신호의 샘플링값 중 최소값을 나타내며, 는 상기 타겟 신호의 샘플링값 중 최대값을 나타냄.
   
5. 제 3항에 있어서,
   상기 제2손실 함수는
   하기 수학식 2로 표현되는 함수인
   맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
   [수학식 2]
   
   여기서, 는 상기 타겟 신호의 샘플링값 중 최소값을 나타내며, 는 상기 타겟 신호의 샘플링값 중 최대값을 나타내며, 는 에 대한 표준 편차를 나타내며, 는 상기 슬라이딩 윈도우에 대한 의 평균값을 나타내며, 은 상기 타겟 신호의 샘플링값의 개수를 나타내며, 는 의 평균값을 나타내며,는 상기 제2손실 함수를 나타냄.
   
6. 제 3항에 있어서,
   상기 타겟 신호에서 이상 신호 성분을 결정하는 단계는
   상기 제1 및 제2손실값 중 적어도 하나가 상기 임계값보다 큰 경우, 상기 마지막 샘플링값을 상기 이상 신호 성분으로 결정하는
   맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
   
7. 제 6항에 있어서,
   상기 타겟 신호에서 이상 신호 성분을 결정하는 단계는
   제1시점에서 상기 제2손실값이 상기 임계값보다 큰 것으로 판단되어, 상기 마지막 샘플링값이 상기 이상 신호 성분으로 결정되고, 상기 제1시점의 직후인 제2시점에서 상기 제2손실값이 상기 임계값 이하인 것으로 판단되면, 상기 제2시점 이전의 정상 맥파 신호와 상기 제1시점에서의 타겟 신호의 진폭을 비교하여, 상기 제2시점에서의 상기 마지막 샘플링값이 상기 이상 신호 성분인지 여부를 결정하는
   맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
   
8. 제 7항에 있어서,
   상기 타겟 신호에서 이상 신호 성분을 결정하는 단계는
   하기 수학식 3을 이용하여, 상기 제2시점에서의 상기 마지막 샘플링값이 상기 이상 신호 성분인지 여부를 결정하는
   맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
   [수학식 3]
   
   여기서, 는 상기 타겟 신호의 샘플링값 중 최소값을 나타내며, 는 상기 타겟 신호의 샘플링값 중 최대값을 나타내며, 는 에 대한 표준 편차를 나타내며, 는 상기 제1시점에서의 타겟 신호에 대한 함수값을 나타내며, 는 상기 제2시점에서의 타겟 신호에 대한 함수값을 나타내며, 은 상기 제2시점 이전의 정상 맥파 신호에 대한 함수값의 평균값을 나타냄.
   
9. 제 7항에 있어서,
   상기 제2시점 이전의 정상 맥파 신호는
   상기 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호 중 상기 이상 신호 성분이 미포함된 타겟 신호에 대응되며,
   상기 제2시점 이전의 정상 맥파 신호의 길이는
   상기 슬라이딩 윈도우의 길이보다 긴
   맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
   
10. 제 1항에 있어서,
    상기 맥파 신호를 LSTM 오토엔코더에 입력하여, 상기 임계값을 획득하는 단계
    를 더 포함하는 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
    
11. 제 10항에 있어서,
    상기 임계값을 획득하는 단계는
    상기 LSTM 오토엔코더가 일정한 값을 출력하도록 조절된 길이의 상기 맥파 신호를 상기 LSTM 오토엔코더에 입력하며,
    상기 임계값은
    상기 LSTM 오토엔코더의 출력값에 대응되는
    맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
    
12. 제 1항에 있어서,
    상기 맥파 신호는
    PPG 신호인
    맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
    
13. 사용자에 대한 맥파 신호를 입력받는 단계;
    상기 맥파 신호 중 미리 설정된 길이의 슬라이딩 윈도우에 포함되는 타겟 신호와, 손실 함수를 이용하여, 상기 타겟 신호에 대한 손실값을 계산하는 단계; 및
    상기 맥파 신호를 LSTM 오토엔코더에 입력하여, 획득된 임계값과 손실값을 비교하여, 상기 타겟 신호에서 이상 신호 성분을 결정하는 단계
    를 포함하는 맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
    
14. 제 13항에 있어서,
    상기 LSTM 오토엔코더가 일정한 값을 출력하도록 조절된 길이의 상기 맥파 신호를 상기 LSTM 오토엔코더에 입력하여, 상기 임계값을 획득하는 단계를 더 포함하며,
    상기 임계값은
    상기 LSTM 오토엔코더의 출력값에 대응되는
    맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.
    
15. 제 14항에 있어서,
    상기 임계값을 획득하는 단계는
    미리 설정된 길이의 이동 평균 윈도우를 이용하여 계산된 상기 맥파 신호에 대한 이동 평균값이 차감된 상기 맥파 신호를 상기 LSTM 오토엔코더에 입력하는
    맥파 신호에서 이상 신호를 탐지하는 방법.