WO2018135693A1 - 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법 - Google Patents

스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2018135693A1
WO2018135693A1 PCT/KR2017/001569 KR2017001569W WO2018135693A1 WO 2018135693 A1 WO2018135693 A1 WO 2018135693A1 KR 2017001569 W KR2017001569 W KR 2017001569W WO 2018135693 A1 WO2018135693 A1 WO 2018135693A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
stress
control module
ear
ppg
headset device
Prior art date
Application number
PCT/KR2017/001569
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
김범준
이분진
Original Assignee
계명대학교 산학협력단
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 계명대학교 산학협력단 filed Critical 계명대학교 산학협력단
Publication of WO2018135693A1 publication Critical patent/WO2018135693A1/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
    • A61B5/4884—Other medical applications inducing physiological or psychological stress, e.g. applications for stress testing
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • 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
    • 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
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • A61B5/6803—Head-worn items, e.g. helmets, masks, headphones or goggles
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6813—Specially adapted to be attached to a specific body part
    • A61B5/6814—Head
    • 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
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/725—Cordless telephones
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2562/00—Details of sensors; Constructional details of sensor housings or probes; Accessories for sensors
    • A61B2562/02—Details of sensors specially adapted for in-vivo measurements
    • A61B2562/0219—Inertial sensors, e.g. accelerometers, gyroscopes, tilt switches
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2250/00—Details of telephonic subscriber devices
    • H04M2250/02—Details of telephonic subscriber devices including a Bluetooth interface
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • the present invention relates to an ear headset device for stress measurement and a stress measurement method using the same. More specifically, the ear headset device for stress measurement implemented in the form of a wearable wireless earphone worn on the ear and a stress using the same It relates to a measuring method.
  • stress is defined as the feeling of anxiety and threat that humans feel when they are in a situation that is difficult to deal with psychologically or physically. Since such stress exists in all areas of human life, no one can avoid it. In particular, long-term stress at work can lead to absenteeism, illness, dissatisfaction, increased employee turnover, and lower job efficiency. Work-related stress can lead to a variety of physical and mental disorders, either by directly adversely affecting health or by increasing the tendency to stress the behaviors that cause illness and disease. Symptoms of stress include headache, gastrointestinal disorders, muscle pain, sleep disorders, fatigue, anorexia, irritability, and low morale.
  • the present applicant is to propose a stress measuring device to implement in the form of a wearable (wearable) wireless earphone to wear in the ear to monitor and manage the stress of the customer service representative in real time.
  • the present invention is proposed to solve the above problems of the proposed method, the dynamic noise is removed after measuring the PPG signal through the subject's ear, and measuring the subject's movement to increase the accuracy of the PPG signal It is configured to calculate the stress index of the subject by using the filtered PPG signal, but it is measured in real time by implementing the PPG sensor module, IMU sensor module and control module in the form of a wearable wireless earphone worn in the ear. It is an object of the present invention to provide an ear headset device for stress measurement and a stress measuring method using the same, which can measure an accurate stress index using a subject's PPG signal, as well as improve convenience of use.
  • the present invention by configuring a stress measuring device in the form of a wearable (early wearable) wireless earphones in the ear, so that the customer service representatives, such as a call center with the highest intensity of stress among the stressed workplace can be easily worn and used
  • a stress measuring device in the form of a wearable (early wearable) wireless earphones in the ear, so that the customer service representatives, such as a call center with the highest intensity of stress among the stressed workplace can be easily worn and used
  • a PPG sensor module for measuring a PPG (Photopolethysmography) signal through a subject's ear for stress measurement, converting the measured PPG signal into a digital signal, and outputting the digital signal;
  • PPG Photopolethysmography
  • An IMU Inertial Motion Unit
  • the filtered PPG signal Its configuration features include a control (MCU) module that calculates the subject's stress index through preprocessing.
  • MCU control
  • the IMU sensor module Preferably, the IMU sensor module,
  • a sensor for measuring the amount of change in the degree of movement of the subject it may be composed of any one of an accelerometer, a gyroscope, and a magnetometer.
  • the ear headset device Preferably, the ear headset device,
  • a lithium ion rechargeable battery As a power source for driving, a lithium ion rechargeable battery may be adopted.
  • control module Preferably, the control module,
  • the apparatus may further include a Bluetooth module communicating to transmit the result of the calculated stress index to an external device (smart phone).
  • a Bluetooth module communicating to transmit the result of the calculated stress index to an external device (smart phone).
  • control module More preferably, the control module,
  • the ear headset device Preferably, the ear headset device,
  • a wearable wireless earphone worn in the ear of a subject including a PPG sensor module exposing a part contacting the outside of the main body, an IMU sensor module provided inside the main body, a control module, and a lithium ion rechargeable battery. It may be configured in the form.
  • the ear headset device More preferably, the ear headset device,
  • control module More preferably, the control module,
  • the stress index information may be provided to a preset external device (smartphone) through Bluetooth communication.
  • the external device smart phone
  • the subject may be aware of the stress state by ringing an alarm or by vibrating.
  • control module More preferably, the control module,
  • a PPG pulse wave waveform is generated through a filter that passes only the frequencies of a specific band through the PPG signal filtered through an adaptive filtering algorithm, and a peak interval is calculated.
  • a fast Fourier transform FFT
  • HRV heart rate variability
  • control module Even more preferably, the control module,
  • LF Low Frequency
  • HF High Frequency
  • HRV heart rate variability
  • the filter Even more preferably, the filter,
  • High gain 3-stage band pass filter may be configured.
  • a stress measurement method using an ear headset device having a PPG sensor module, an IMU sensor module, and a control (MCU) module,
  • control module receiving a PPG signal measured through the ear of the examinee from the PPG sensor module and converted into a digital signal
  • control module removing dynamic noise included in the PPG signal through the processing of an adaptive filtering algorithm based on the motion signal
  • control module includes the step of calculating the stress index of the subject through the processing preprocessing of the filtered PPG signal.
  • the control module may further include providing the stress index information to a preset external device (smartphone) through Bluetooth communication when the calculated stress index exceeds a preset threshold.
  • the external device smart phone
  • the control module may alert an examinee to recognize a stress state by ringing an alarm or by vibrating an alarm in response to the stress index information provided through the Bluetooth communication.
  • step (4)
  • the control module may perform a fast Fourier transform (FFT) using the heart rate waveform derived through the step (4-2) to calculate the heart rate variability (HRV).
  • FFT fast Fourier transform
  • control module More preferably, the control module,
  • LF Low Frequency
  • HF High Frequency
  • HRV heart rate variability
  • the IMU sensor module More preferably, the IMU sensor module,
  • a sensor for measuring the amount of change in the degree of movement of the subject it may be composed of any one of an accelerometer, a gyroscope, and a magnetometer.
  • control module More preferably, the control module,
  • the ear headset device More preferably, the ear headset device,
  • a wearable wireless earphone worn in the ear of a subject including a PPG sensor module exposing a part contacting the outside of the main body, an IMU sensor module provided inside the main body, a control module, and a lithium ion rechargeable battery. It may be configured in the form.
  • the dynamic noise is It is configured to calculate the stress index of the subject by using the filtered PPG signal, but by implementing the PPG sensor module, the IMU sensor module and the control module in the form of a wearable wireless earphone worn in the ear, As well as measuring the exact stress index using the PPG signal of the subject to be measured, it can be further improved the ease of use.
  • a stress measuring device in the form of a wearable (early wearable) wireless earphones in the ear
  • the customer service representatives such as a call center with the greatest intensity of stress among the stressed workplace can be easily worn and used The convenience of doing so can be improved, and customer service personnel can manage the stress they receive in real time.
  • FIG. 1 is a perspective view of the ear headset device for stress measurement according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing the overall configuration of the ear headset device for the stress measurement according to an embodiment of the present invention as a functional block.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a system structure of an ear headset device for stress measurement according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is a block diagram of an adaptive filter applied to an ear headset device for stress measurement according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a graph illustrating PPG signals before and after noise is processed by an adaptive filter applied to an ear headset device for stress measurement according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a graph showing a result of performing a Fast Fourier Transform (FFT) of a PPG signal before and after processing with an adaptive filter applied to an ear headset device for stress measurement according to an embodiment of the present invention.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • FIG. 7 illustrates a graph of FFT results of heart rate variability (HRV) for a subject using an ear headset device for stress measurement according to an embodiment of the present invention.
  • HRV heart rate variability
  • FIG. 8 is a table illustrating extracted features of PPG and IMU sensors used to evaluate stress events using ear headset devices for stress measurements in accordance with one embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a view showing the operation of the stress measurement method using the ear headset device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a view illustrating an operation flow of a detailed process of calculating a stress index (S140) in a stress measuring method using an ear headset device according to an embodiment of the present invention.
  • step of the control module providing the stress index information to a preset external device (smartphone) through Bluetooth communication
  • the ear headset device 100 for stress measurement according to an embodiment of the present invention includes a PPG sensor module 110, an IMU sensor module 120, and a control module ( 130, and may further include a lithium ion rechargeable battery 140 and a Bluetooth module 150.
  • the PPG sensor module 110 measures a PPG (Photopolethysmography) signal through a subject's ear for stress measurement, and converts the measured PPG signal into a digital signal and outputs the digital signal.
  • the PPG sensor module 110 is provided inside the main body 101 of a wearable wireless earphone type, and may be formed to expose a portion of the PPG sensor module 110 in contact with the ear of the examinee.
  • the IMU sensor module 120 is configured to measure the motion signal of the subject to correct the pulse wave of the PPG signal deformed by the subject's movement, convert the measured motion signal into a digital signal, and output the digital signal.
  • the IMU (Inertial Motion Unit) sensor module 120 is a sensor for measuring the amount of change in the degree of movement of a subject, and may be configured as any one of an accelerometer, a gyroscope, and a magnetometer.
  • the IMU sensor module 120 is preferably composed of a MEMS-type three-axis acceleration sensor for measuring the amount of change in the user's movement to correct the pulse wave transformed by the user's movement.
  • the control module 130 receives the PPG signal of the PPG sensor module 110 and the motion signal of the IMU sensor module 120 and filters the dynamic artifacts included in the PPG signal based on the motion signal. After performing, the processing module is configured to calculate the stress index of the subject through the preprocessing of the filtered PPG signal.
  • the control (MCU) module 130 may further include a Bluetooth module 150 that communicates to transmit the result of the calculated stress index to the external device (smartphone) 200.
  • the control module 130 includes a lily pad simble BLE integrated with low power Bluetooth 4.0 for full power communication with the external device (smartphone) 200. It can be implemented as a board.
  • the control module 130 may provide the stress index information to the preset external device (smartphone) 200 through Bluetooth communication.
  • the external device (smart phone) 200 may make the subject recognize the stress state by ringing an alarm or vibrating in response to the stress index information provided through the control module 130 through Bluetooth communication.
  • control module 130 generates a PPG pulse wave waveform through a filter that passes the filtered PPG signal only through a frequency of a specific band through an adaptive filtering algorithm, calculates a peak interval, and calculates a heart rate waveform through the calculated peak interval.
  • a fast Fourier transform may be performed to perform preprocessing to calculate heart rate variability (HRV). That is, the control module 130 performs parameters of sympathetic activity (LF), parasympathetic activity (HF), autonomic nerve balance (LF / HF), and heart rate variability (HRV) by performing processing preprocessing. And obtain a stress index by analyzing the stress state using the obtained parameters.
  • the filter may be configured as a high gain 3-stage band pass filter.
  • the lithium ion rechargeable battery 140 is then a configuration of a power source for providing a power source for driving each module of the headset device 100.
  • the lithium ion rechargeable battery 140 may then allow the on / off of the power supply to be controlled through a button (not shown) formed in the main body 101 of the headset device 100. .
  • the headset device 100 includes a PPG sensor module 110 exposing a portion contacting the outside of the main body 101 and an IMU sensor module 120 provided inside the main body 101. ), And a control module 130 and a lithium ion rechargeable battery 140 may be configured in the form of a wearable wireless earphone worn in the ear of a subject.
  • the headset device 100 may be worn by a customer service representative, such as a call center, which requires real-time calculation of the stress index, to be worn on the ear.
  • the adaptive filter for the adaptive filtering algorithm included in the control module 130 is a filtering configuration for removing noise of the PPG signal caused by the motion artifact. That is, the accelerometer signal of the IMU sensor module 120 is used as a noise reference because it is correlated with the motion induced noise signal, where the reference noise signal is provided by an adaptive filter that continuously readjusts its impulse in response to a dependent error signal. Will be processed.
  • the process processed by the adaptive filter will be described through the process of equation.
  • c t represents the filter coefficient vector used in the finite impulse response (FIR) and a t represents the time sequence of the measured acceleration.
  • the filter coefficient c t is updated using a least mean square (LMS) method as shown in Equation 4 below.
  • LMS least mean square
  • k denotes the size of the unit step.
  • FIG. 5 is a graph illustrating PPG signals before and after noise is processed by an adaptive filter applied to an ear headset device for stress measurement according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 6 is an embodiment of the present invention.
  • 7 is a graph showing a result of performing a Fast Fourier Transform (FFT) of a PPG signal before and after processing with an adaptive filter applied to an ear headset device for stress measurement according to an example
  • FIG. FIG. 5 is a graph illustrating FFT results of heart rate variability (HRV) of a subject using an ear headset device for stress measurement according to an embodiment. 5 clearly shows the PPG signal before and after the noise removal by the adaptive filter, and the filtered PPG peak can detect the signal contaminated by the dynamic noise.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • FIG. 6 shows a graph of the results of the Fast Fourier Transform (FFT) to more clearly show the difference between the filtered PPG signal and the unfiltered PPG signal. That is, it is well observed that low frequency noise (noise) between 0 and 0.5 kHz is removed, and that the highest peak frequency is provided at about 1.25 kHz, approaching 75 bits per minute (bpm).
  • FIG. 7 is a graph of FFT results of HRV of a subject, in which (a) is a relaxation and (b) is a graph of a stress state. That is, the heart rate is correlated with the stress level, it can be seen that the heart rate increases as the stress level increases.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the peak interval of the PPG waveform is calculated from the heartbeat, and once the heart rate waveform is derived, the heart rate variability (HRV) is calculated by performing a Fast Fourier Transform (FFT). That is, stress is evaluated by calculating the power spectral energy for low frequency (LF, 0.05 to 0.15 Hz), high frequency (HF, 0.15 to 0.4 Hz), and LF / HF (ratio of LF to HF). This stress is associated with high LF (high LF / HF ratio) for HF, as shown in FIG. 8.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • FIG. 8 is a table showing extracted features of PPG and IMU sensors used to evaluate a stress event using an ear headset device for stress measurement according to an embodiment of the present invention.
  • 8 shows the extracted function (feature) provided as an input parameter to the support vector machine (SVM) classifier to assess the stress level. That is, FIG. 8 (a) shows the extracted features of the PPG and IMU sensors used to evaluate the stress event, and FIG. 8 (b) expresses the states of relaxation and stress according to the extracted features by index. have.
  • the classification in the present invention is performed using the SVM (Support Vector Machine) classifier, the accuracy of the classification is over 95%, SVM is implemented using the libsvm 3.21 library in arduino MCU.
  • SVM Serial Vector Machine
  • FIG. 9 is a view showing the operation of the stress measurement method using the ear headset device according to an embodiment of the present invention
  • Figure 10 is a stress measurement method using the ear headset device according to an embodiment of the present invention
  • stress It is a diagram showing the operational flow of the detailed process of the index calculation step (S140).
  • the control module 130 receives the PPG signal of the examinee (S110) and the control module 130.
  • Step S120 of receiving the subject's movement signal the control module 130 removing the dynamic noise included in the signal through the processing of the adaptive filtering algorithm (S130), and the control module 130 filters the filtered PPG.
  • the ear headset device 100 used in the stress measuring method may include a PPG sensor module 110, an IMU sensor module 120, and a control (MCU) module 130, as shown in FIGS. 1 to 4.
  • the IMU sensor module 120 is a sensor for measuring the amount of change in the degree of movement of the subject, and may be configured with any one of an accelerometer, a gyroscope, and a magnetometer.
  • the control module 130 may be implemented as a lily pad (Simlee) BLE board integrated with low power Bluetooth 4.0 for full power communication with the external device (smartphone) 200.
  • the headset device 100 includes a PPG sensor module 110 that exposes a portion contacting the outside of the main body 101, an IMU sensor module 120 provided inside the main body 101, and a control module ( 130 and a wearable wireless earphone that is worn in the ear of a subject including a lithium ion rechargeable battery 140.
  • a method for measuring stress will be described in detail with reference to the ear headset device 100 illustrated in FIGS. 1 to 4.
  • step S110 the control module 130 receives the PPG signal measured from the PPG sensor module 110 through the ear of the examinee and converted into a digital signal.
  • the PPG sensor module 110 measures the PPG signal through the ear of the subject for stress measurement, and the control module 130 receives the PPG signal obtained by converting the measured PPG signal into a digital signal in real time. .
  • step S120 the control module 130 receives the movement signal measured by the subject's movement from the IMU sensor module 120 and converted into a digital signal.
  • the IMU sensor module 120 measures the subject's movement signal to correct the pulse wave of the PPG signal transformed by the subject's movement, and converts the movement signal obtained by converting the measured movement signal into a digital signal. ) Will be provided in real time.
  • step S130 the control module 130 removes the dynamic noise included in the PPG signal through the processing of the adaptive filtering algorithm based on the motion signal.
  • the dynamic noise is removed through the adaptive filtering algorithm as described above with reference to FIG.
  • step S140 the control module 130 calculates the stress index of the subject through the preprocessing of the filtered PPG signal.
  • the control module 130 generates a PPG pulse wave waveform through a filter passing only the frequencies of a specific band through the PPG signal filtered through the adaptive filtering algorithm to calculate a peak interval (S141), and the control module.
  • the heart rate waveform is derived through the peak interval calculated in step S141 (S142), and the control module 130 performs the fast Fourier transform (FFT) using the heart rate waveform derived in step S142.
  • FFT fast Fourier transform
  • HRV heart rate variability
  • control module 130 performs parameters of sympathetic activity (LF), parasympathetic activity (HF), autonomic nerve balance (LF / HF), and heart rate variability (HRV) by performing processing preprocessing. And obtain a stress index by analyzing the stress state using the obtained parameters.
  • LF sympathetic activity
  • HF parasympathetic activity
  • HRV heart rate variability
  • the control module 130 may provide the stress index information to the preset external device (smartphone) 200 through Bluetooth communication.
  • the external device (smart phone) 200 may alert the subject to recognize the stress state by ringing an alarm or vibrating in response to the stress index information provided through the control module 130 for Bluetooth communication.
  • the ear headset device for stress measurement and the stress measurement method using the same by measuring the PPG signal through the ear of the subject, to increase the accuracy of the PPG signal
  • the wearable wireless earphone type is configured to calculate the stress index of the subject by using the filtered PPG signal from which the dynamic noise is removed after the measurement, and wearing the PPG sensor module, the IMU sensor module, and the control module in the ear. By implementing this, it is possible to measure the accurate stress index using the PPG signal of the subject to be measured in real time, as well as to improve the ease of use.
  • a stress measuring device in the form of a wearable wireless earphone worn in the ear
  • the customer service staff will be able to manage the stress they receive in real time.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

본 발명에서 제안하고 있는 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법에 따르면, 피검자의 귀를 통하여 PPG 신호를 측정하고, PPG 신호의 정확도를 높이기 위해 피검자의 움직임을 측정한 후 동적 잡음이 제거된 필터링된 PPG 신호를 이용하여 피검자의 스트레스 지수를 산출할 수 있도록 구성하되, PPG 센서 모듈과 IMU 센서 모듈 및 제어 모듈을 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 구현함으로써, 실시간으로 측정되는 피검자의 PPG 신호를 이용한 정확한 스트레스 지수를 측정함은 물론, 사용의 편리성이 더욱 향상될 수 있도록 할 수 있다.

Description

스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법
본 발명은 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 구현하는 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법에 관한 것이다.
일반적으로 스트레스(stress)는 인간이 심리적 혹은 신체적으로 감당하기 어려운 상황에 처했을 때 느끼는 불안과 위협의 감정으로 정의되고 있다. 이러한 스트레스는 인간의 모든 삶의 영역에 존재하기에 누구도 스트레스를 피할 수 없다. 특히, 직장 내 스트레스가 장기간 지속되면 결근, 질병, 불만족, 직원 교체율 증가, 직무 효율성 저하로 이어지게 된다. 직장 관련 스트레스는 직접적으로 건강에 좋지 않은 영향을 미치거나, 또는 질병과 질병을 일으키는 행동에 스트레스를 받도록 하는 경향을 증가시킴으로써, 다양한 신체적 및 정신적 장애를 발생시키게 된다. 이러한 스트레스의 증상으로는 두통, 위장 장애, 근육통, 수면 장애, 피로감, 식욕부진, 과민성, 사기 저하 등이 일반적으로 나타나고 있다.
최근 수십 년 동안 대부분의 직업은 본질적으로 스트레스를 많이 받고 있으며, 고객 서비스는 세계에서 가장 스트레스가 많은 직업 중 하나이다. 즉, 조용한 집, 콜센터 또는 번화한 소매점에서 일하는 것과 상관없이, 고객 불만을 다루는 고객 서비스 업종에서는 많은 스트레스가 발생되는 것은 당연한 일이다. 이때, 고객 서비스 담당자가 문제가 있는 고객에게 스트레스를 받게 되면, 화가 나거나 불안해하거나 하는 등의 문제가 발생하게 되고, 이는 다양한 스트레스 증상이 발생되어 건강을 해치게 되는 문제를 야기하게 된다. 즉, 고객 서비스를 담당하는 직원은 일반적으로 고객이 제기할 수 있는 다양한 불만이나 문제를 다루게 되므로 스트레스에 취약하고, 또한 고객 서비스 담당자가 잘못한 경우가 아님에도 고객의 불합리한 요구나 분노에 쉽게 노출되어 많은 스트레스를 받게 되는 문제가 있었다. 이와 같이 고객 서비스 담당자가 받는 스트레스에 대한 필요한 조치를 취하기 위해서는 고객 서비스 담당자의 스트레스를 실시간으로 모니터링하고 관리해야 함에도 불구하고, 현실적으로 이루어지지 못하고 있는 실정에 있다.
이에 본 출원인은 고객 서비스 담당자의 스트레스를 실시간으로 측정하여 모니터링하고, 관리할 수 있도록 하는 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 구현하는 스트레스 측정 장치를 제안하고자 한다.
본 발명은 기존에 제안된 방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 피검자의 귀를 통하여 PPG 신호를 측정하고, PPG 신호의 정확도를 높이기 위해 피검자의 움직임을 측정한 후 동적 잡음이 제거된 필터링된 PPG 신호를 이용하여 피검자의 스트레스 지수를 산출할 수 있도록 구성하되, PPG 센서 모듈과 IMU 센서 모듈 및 제어 모듈을 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 구현함으로써, 실시간으로 측정되는 피검자의 PPG 신호를 이용한 정확한 스트레스 지수를 측정함은 물론, 사용의 편리성이 더욱 향상될 수 있도록 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 스트레스 측정 장치를 구성함으로써, 스트레스를 받는 직장 중에서도 가장 스트레스의 강도가 큰 콜센터 등의 고객 서비스 담당자가 착용하여 쉽게 사용할 수 있도록 하는 편의성이 향상되고, 고객 서비스 담당자 스스로 실시간으로 받는 스트레스를 관리할 수 있도록 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치는,
스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치로서,
스트레스 측정을 위한 피검자의 귀를 통하여 PPG(Photopolethysmography) 신호를 측정하고, 측정된 PPG 신호를 디지털 신호로 변환하여 출력하는 PPG 센서 모듈;
피검자의 움직임에 의해 변형되는 PPG 신호의 맥파를 보정하도록 상기 피검자의 움직임 신호를 측정하고, 측정된 움직임 신호를 디지털 신호로 변환하여 출력하는 IMU(Inertial Motion Unit) 센서 모듈; 및
상기 PPG 센서 모듈의 PPG 신호와 상기 IMU 센서 모듈의 움직임 신호를 입력받고, 상기 움직임 신호에 기초하여 상기 PPG 신호에 포함된 동적 잡음(motion artifact)을 제거하는 필터링을 수행한 후, 필터링된 PPG 신호의 프로세싱 전처리를 통해 피검자의 스트레스 지수를 산출하는 제어(MCU) 모듈을 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 IMU 센서 모듈은,
피검자의 움직임 정도의 변화량을 측정하기 위한 센서로서, 가속도계(accelerometer), 자이로스코프(Gyroscope), 및 자력계(Magnetometer) 중 어느 하나로 구성될 수 있다.
바람직하게는, 상기 이어 헤드셋 장치는,
구동을 위한 전원으로 리튬이온 충전 배터리(Lithium Ion Rechargeable Battery)를 채용하여 구비할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제어 모듈은,
산출된 스트레스 지수의 결과를 외부 기기(스마트폰)로 전송하기 위해 통신하는 블루투스 모듈을 더 포함할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 제어 모듈은,
상기 외부 기기(스마트폰)와 전 전력 통신을 위한 저 전력 블루투스 4.0과 통합된 릴리패드(Lily pad) 심블리(Simblee) BLE 보드로 구현될 수 있다.
바람직하게는, 상기 이어 헤드셋 장치는,
본체의 외부에 접촉되는 부위가 노출되는 PPG 센서 모듈과, 본체의 내부에 구비되는 IMU 센서 모듈과, 제어 모듈과, 리튬이온 충전 배터리를 포함하는 피검자의 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 구성될 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 이어 헤드셋 장치는,
스트레스 지수의 실시간 산출이 필요한 콜센터와 같은 고객 서비스 담당자가 귓속에 착용하여 사용될 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 제어 모듈은,
산출된 스트레스 지수가 미리 설정된 임계값을 초과하는 경우, 블루투스 통신을 통해 미리 설정된 외부 기기(스마트폰)로 스트레스 지수 정보를 제공할 수 있다.
더욱 더 바람직하게는, 상기 외부 기기(스마트폰)는,
상기 제어 모듈을 통해 블루투스 통신으로 제공되는 스트레스 지수 정보에 대응하여 알람을 울리거나 진동을 울려 스트레스 상태를 해당 피검자가 인지하도록 할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 제어 모듈은,
적응 필터링 알고리즘을 통해 필터링 처리된 상기 PPG 신호를 특정 대역의 주파수만을 통과시키는 필터를 통해 PPG 맥파 파형을 생성하여 피크 간격을 산출하고, 산출된 피크 간격을 통해 심박수 파형이 도출되면 고속푸리에 변환(FFT)를 수행하여 심박 변이도(HRV)를 산출하는 프로세싱 전처리를 수행할 수 있다.
더욱 더 바람직하게는, 상기 제어 모듈은,
상기 프로세싱 전처리의 수행을 통해 교감활성도(LF: Low Frequency), 부교감활성도(HF: High Frequency), 자율신경균형도(LF/HF), 및 심박 변이도(HRV)의 파라미터를 획득하고, 획득된 파라미터들을 이용하여 스트레스 상태를 분석하여 스트레스 지수를 획득할 수 있다.
더욱 더 바람직하게는, 상기 필터는,
고 이득 3단의 대역통과필터(High gain 3-stage band pass filter)로 구성될 수 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법은,
PPG 센서 모듈과 IMU 센서 모듈 및 제어(MCU) 모듈을 구비하는 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법으로서,
(1) 상기 제어 모듈이 상기 PPG 센서 모듈로부터 피검자의 귀를 통하여 측정되어 디지털 신호로 변환된 PPG 신호를 입력받는 단계;
(2) 상기 제어 모듈이 상기 IMU 센서 모듈로부터 피검자의 움직임 정도가 측정되어 디지털 신호로 변환된 움직임 신호를 입력받는 단계;
(3) 상기 제어 모듈이 상기 움직임 신호에 기초하여 상기 PPG 신호에 포함된 동적 잡음을 적응 필터링 알고리즘의 처리를 통해 제거하는 단계; 및
(4) 상기 제어 모듈이 필터링된 PPG 신호의 프로세싱 전처리를 통해 피검자의 스트레스 지수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
바람직하게는,
(5) 상기 제어 모듈이 산출된 스트레스 지수가 미리 설정된 임계값을 초과하는 경우, 블루투스 통신을 통해 미리 설정된 외부 기기(스마트폰)로 스트레스 지수 정보를 제공하는 단계를 더 포함하여 이루어질 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 외부 기기(스마트폰)는,
상기 제어 모듈을 통해 블루투스 통신을 제공되는 스트레스 지수 정보에 대응하여 알람을 울리거나 진동을 울려 스트레스 상태를 해당 피검자가 인지하도록 경고할 수 있다.
바람직하게는, 상기 단계 (4)는,
(4-1) 상기 제어 모듈이 적응 필터링 알고리즘을 통해 필터링 처리된 상기 PPG 신호를 특정 대역의 주파수만을 통과시키는 필터를 통해 PPG 맥파 파형을 생성하여 피크 간격을 산출하는 단계;
(4-2) 상기 제어 모듈이 상기 단계(4-1)를 통해 산출된 피크 간격을 통해 심박수 파형을 도출하는 단계; 및
(4-3) 상기 제어 모듈이 상기 단계 (4-2)를 통해 도출된 심박수 파형을 이용하여 고속푸리에 변환(FFT)를 수행하여 심박 변이도(HRV)를 산출하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 제어 모듈은,
상기 프로세싱 전처리의 수행을 통해 교감활성도(LF: Low Frequency), 부교감활성도(HF: High Frequency), 자율신경균형도(LF/HF), 및 심박 변이도(HRV)의 파라미터를 획득하고, 획득된 파라미터들을 이용하여 스트레스 상태를 분석하여 스트레스 지수를 획득할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 IMU 센서 모듈은,
피검자의 움직임 정도의 변화량을 측정하기 위한 센서로서, 가속도계(accelerometer), 자이로스코프(Gyroscope), 및 자력계(Magnetometer) 중 어느 하나로 구성될 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 제어 모듈은,
상기 외부 기기(스마트폰)와 전 전력 통신을 위한 저 전력 블루투스 4.0과 통합된 릴리패드(Lily pad) 심블리(Simblee) BLE 보드로 구현될 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 이어 헤드셋 장치는,
본체의 외부에 접촉되는 부위가 노출되는 PPG 센서 모듈과, 본체의 내부에 구비되는 IMU 센서 모듈과, 제어 모듈과, 리튬이온 충전 배터리를 포함하는 피검자의 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 구성될 수 있다.
본 발명에서 제안하고 있는 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법에 따르면, 피검자의 귀를 통하여 PPG 신호를 측정하고, PPG 신호의 정확도를 높이기 위해 피검자의 움직임을 측정한 후 동적 잡음이 제거된 필터링된 PPG 신호를 이용하여 피검자의 스트레스 지수를 산출할 수 있도록 구성하되, PPG 센서 모듈과 IMU 센서 모듈 및 제어 모듈을 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 구현함으로써, 실시간으로 측정되는 피검자의 PPG 신호를 이용한 정확한 스트레스 지수를 측정함은 물론, 사용의 편리성이 더욱 향상될 수 있도록 할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 스트레스 측정 장치를 구성함으로써, 스트레스를 받는 직장 중에서도 가장 스트레스의 강도가 큰 콜센터 등의 고객 서비스 담당자가 착용하여 쉽게 사용할 수 있도록 하는 편의성이 향상되고, 고객 서비스 담당자 스스로 실시간으로 받는 스트레스를 관리할 수 있도록 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치의 사시도 구성을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치의 전체 구성을 기능블록으로 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치의 시스템 구조도를 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치에 적용되는 적응형 필터의 블록 다이어그램을 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치에 적용되는 적응형 필터로 노이즈를 처리한 전/후의 PPG 신호를 그래프로 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치에 적용되는 적응형 필터로 처리하기 전/후의 PPG 신호의 고속푸리에 변환(FFT)을 수행한 결과의 그래프를 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치를 이용한 대상자에 대한 심박 변이도(HRV)의 FFT 결과 그래프를 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 이벤트를 평가하는데 사용되는 PPG 및 IMU 센서의 추출된 특징을 테이블로 도시한 나타낸 도면.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법의 동작 흐름을 도시한 도면.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법에서, 스트레스 지수 산출 단계(S140)의 세부 과정의 동작 흐름을 도시한 도면.
<부호의 설명>
100: 본 발명의 일실시예에 따른 이어 헤드셋 장치
101: 본체
110: PPG 센서 모듈
120: IMU 센서 모듈
130: 제어(MCU) 모듈
140: 리튬이온 충전 배터리
150: 블루투스 모듈
200: 외부 기기(스마트폰)
S110: 제어 모듈이 피검자의 PPG 신호를 입력받는 단계
S120: 제어 모듈이 피검자의 움직임 신호를 입력받는 단계
S130: 제어 모듈이 신호에 포함된 동적 잡음을 적응 필터링 알고리즘의 처리를 통해 제거하는 단계
S140: 제어 모듈이 필터링된 PPG 신호를 이용하여 피검자의 스트레스 지수를 산출하는 단계
S141: 제어 모듈이 PPG 맥파 파형을 생성하여 피크 간격을 산출하는 단계
S142: 제어 모듈이 산출된 피크 간격을 통해 심박수 파형을 도출하는 단계
S143: 제어 모듈이 고속푸리에 변환(FFT)를 수행하여 심박 변이도(HRV)를 산출하는 단계
S150: 제어 모듈이 블루투스 통신을 통해 미리 설정된 외부 기기(스마트폰)로 스트레스 지수 정보를 제공하는 단계
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 ‘연결’ 되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’ 되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 ‘간접적으로 연결’ 되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 ‘포함’ 한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치의 사시도 구성을 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치의 전체 구성을 기능블록으로 도시한 도면이며, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치의 시스템 구조도를 도시한 도면이다. 도 1 내지 도 3에 각각 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치(100)는, PPG 센서 모듈(110), IMU 센서 모듈(120), 및 제어 모듈(130)을 포함하여 구성될 수 있으며, 리튬이온 충전 배터리(140), 및 블루투스 모듈(150)을 더 포함하여 구성될 수 있다.
PPG 센서 모듈(110)은, 스트레스 측정을 위한 피검자의 귀를 통하여 PPG(Photopolethysmography) 신호를 측정하고, 측정된 PPG 신호를 디지털 신호로 변환하여 출력하는 구성이다. 이러한 PPG 센서 모듈(110)은 도 1에 도시된 바와 같이, 착용형 무선이어폰 형태의 본체(101)의 내부에 구비하되, 피검자의 귓속과 접촉되는 부위가 노출되도록 형성될 수 있다.
IMU 센서 모듈(120)은, 피검자의 움직임에 의해 변형되는 PPG 신호의 맥파를 보정하도록 피검자의 움직임 신호를 측정하고, 측정된 움직임 신호를 디지털 신호로 변환하여 출력하는 구성이다. 이러한 IMU(Inertial Motion Unit) 센서 모듈(120)은 피검자의 움직임 정도의 변화량을 측정하기 위한 센서로서, 가속도계(accelerometer), 자이로스코프(Gyroscope), 및 자력계(Magnetometer) 중 어느 하나로 구성될 수 있다. 여기서, IMU 센서 모듈(120)은 사용자의 움직임에 의해 변형된 맥파를 보정하도록 사용자 움직임 변화량을 측정하는 MEMS형 3축 가속도 센서로 구성됨이 바람직하다.
제어 모듈(130)은, PPG 센서 모듈(110)의 PPG 신호와 IMU 센서 모듈(120)의 움직임 신호를 입력받고, 움직임 신호에 기초하여 PPG 신호에 포함된 동적 잡음(motion artifact)을 제거하는 필터링을 수행한 후, 필터링된 PPG 신호의 프로세싱 전처리를 통해 피검자의 스트레스 지수를 산출하는 프로세싱 모듈의 구성이다. 이러한 제어(MCU) 모듈(130)은 산출된 스트레스 지수의 결과를 외부 기기(스마트폰)(200)로 전송하기 위해 통신하는 블루투스 모듈(150)을 더 포함하여 구성될 수 있다. 여기서, 제어 모듈(130)은 도 3에 도시된 바와 같이, 외부 기기(스마트폰)(200)와 전 전력 통신을 위한 저 전력 블루투스 4.0과 통합된 릴리패드(Lily pad) 심블리(Simblee) BLE 보드로 구현될 수 있다.
또한, 제어 모듈(130)은 산출된 스트레스 지수가 미리 설정된 임계값을 초과하는 경우, 블루투스 통신을 통해 미리 설정된 외부 기기(스마트폰)(200)로 스트레스 지수 정보를 제공할 수 있다. 이때, 외부 기기(스마트폰)(200)는 제어 모듈(130)을 통해 블루투스 통신으로 제공되는 스트레스 지수 정보에 대응하여 알람을 울리거나 진동을 울려 스트레스 상태를 해당 피검자가 인지하도록 할 수 있다.
또한, 제어 모듈(130)은 적응 필터링 알고리즘을 통해 필터링 처리된 PPG 신호를 특정 대역의 주파수만을 통과시키는 필터를 통해 PPG 맥파 파형을 생성하여 피크 간격을 산출하고, 산출된 피크 간격을 통해 심박수 파형이 도출되면 고속푸리에 변환(FFT)를 수행하여 심박 변이도(HRV)를 산출하는 프로세싱 전처리를 수행할 수 있다. 즉, 제어 모듈(130)은 프로세싱 전처리의 수행을 통해 교감활성도(LF: Low Frequency), 부교감활성도(HF: High Frequency), 자율신경균형도(LF/HF), 및 심박 변이도(HRV)의 파라미터를 획득하고, 획득된 파라미터들을 이용하여 스트레스 상태를 분석하여 스트레스 지수를 획득하게 된다. 여기서, 필터는 고 이득 3단의 대역통과필터(High gain 3-stage band pass filter)로 구성될 수 있다.
리튬이온 충전 배터리(140)는, 이어 헤드셋 장치(100)의 각각의 모듈 구동을 위한 전원을 제공하기 위한 전원의 구성이다. 이러한 리튬이온 충전 배터리(Lithium Ion Rechargeable Battery)(140)는 이어 헤드셋 장치(100)의 본체(101)에 형성되는 버튼(미도시)을 통해 전원 공급의 온/오프가 제어될 수 있도록 할 수 있다.
이어 헤드셋 장치(100)는 도 1에 도시된 바와 같이, 본체(101)의 외부에 접촉되는 부위가 노출되는 PPG 센서 모듈(110)과, 본체(101)의 내부에 구비되는 IMU 센서 모듈(120)과, 제어 모듈(130)과, 리튬이온 충전 배터리(140)를 포함하는 피검자의 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 구성될 수 있다. 여기서, 이어 헤드셋 장치(100)는 스트레스 지수의 실시간 산출이 필요한 콜센터와 같은 고객 서비스 담당자가 귓속에 착용하여 사용되도록 할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치에 적용되는 적응형 필터의 블록 다이어그램을 도시한 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 제어 모듈(130)에 구비되는 적응 필터링 알고리즘을 위한 적응 필터는 동적 잡음(motion artifact)에 의해 발생하는 PPG 신호의 노이즈를 제거하기 위한 필터링 구성이다. 즉, IMU 센서 모듈(120)의 가속도계 신호는 모션 유도 노이즈 신호와 상관관계가 있으므로 노이즈 참조로 사용되고, 여기서 기준 잡음 신호는 의존적인 에러 신호에 응답하여 그 임펄스를 연속적으로 재조정하는 적응형 필터에 의해 처리되게 된다. 이하에서는 적응형 필터에 의해 처리되는 과정을 수학식의 과정을 통해 나타낸다.
수학식 1
Figure PCTKR2017001569-appb-M000001
여기서, ct는 유한 임펄스 응답(FIR)에서 사용되는 필터 계수 벡터를 나타내고, at는 측정된 가속도의 시간 순서를 나타낸다.
수학식 2
Figure PCTKR2017001569-appb-M000002
여기서, m은 계수 모델 순서를 나타낸다.
수학식 3
Figure PCTKR2017001569-appb-M000003
여기서, 필터 계수 ct는 다음 수학식 4와 같이 LMS(least mean square) 방법을 사용하여 업데이트 된다.
수학식 4
Figure PCTKR2017001569-appb-M000004
여기서, k는 단위 스텝의 크기를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치에 적용되는 적응형 필터로 노이즈를 처리한 전/후의 PPG 신호를 그래프로 도시한 도면이고, 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치에 적용되는 적응형 필터로 처리하기 전/후의 PPG 신호의 고속푸리에 변환(FFT)을 수행한 결과의 그래프를 도시한 도면이며, 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치를 이용한 대상자에 대한 심박 변이도(HRV)의 FFT 결과 그래프를 도시한 도면이다. 도 5는 적응 필터에 의한 잡음 제거 전후의 PPG 신호를 그래프로 명확하게 나타내고 있으며, 필터링된 PPG 피크는 동적 잡음에 의해 오염된 신호까지도 탐지할 수 있게 된다. 도 6은 필터링된 PPG 신호와 필터링 되지 않은 PPG 신호 간의 차이점을 더욱 분명하게 나타내기 위해, 고속 푸리에 변환(FFT)이 수행된 결과의 그래프를 나타내고 있다. 즉, 0~0.5㎐ 사이의 저주파 노이즈(소음)가 제거되는 것이 잘 관찰되고, 약 1.25㎐에서 가장 높은 피크 주파수가 제공됨을 알 수 있으며, 분당 75비트(bpm)에 근접되고 있다. 도 7은 대상자에 대한 심박 변이도(HRV)의 FFT 결과 그래프로서, (a)는 이완(relax), (b)는 스트레스 상태를 그래프로 나타내고 있다. 즉, 심장 박동은 스트레스 수준과 상관관계가 있으며, 스트레스 수준이 증가함에 따라 심박 수가 증가하게 됨을 알 수 있다. 이를 통해 심장 박동으로부터 PPG 파형의 피크 간격을 계산하게 되고, 일단 심박수 파형이 도출되면, 고속푸리에 변환(FFT)을 수행함으로써 심박 변이도(HRV)의 계산이 수행되게 된다. 즉, 스트레스는 저주파(LF, 0.05~0.15㎐), 고주파(HF, 0.15~0.4㎐) 및 LF/HF(LF와 HF의 비)에 대한 전력 스펙트럼 에너지를 계산하여 평가하게 된다. 이러한 스트레스는 도 8에 도시된 바와 같이, HF에 대한 높은 LF(높은 LF/HF 비)와 관련이 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 이벤트를 평가하는데 사용되는 PPG 및 IMU 센서의 추출된 특징을 테이블로 도시한 나타낸 도면이다. 도 8은 스트레스 수준을 평가하기 위해 지원 벡터 머신(SVM) 분류기에 대한 입력 매개 변수로 제공되는 추출된 기능(특징)을 나타내고 있다. 즉, 도 8의 (a)는 스트레스 이벤트를 평가하는데 사용되는 PPG 및 IMU 센서의 추출된 특징을 나타내고 있으며, 도 8의 (b)는 추출된 특징에 따른 이완 및 스트레스의 상태를 지수로 표현하고 있다. 본 발명에서의 분류는 SVM(Support Vector Machine) 분류자를 사용하여 수행되고 있으며, 분류의 정확도는 95%를 넘었으며, SVM은 arduino MCU에서 libsvm 3.21 라이브러리를 사용하여 구현하였다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법의 동작 흐름을 도시한 도면이고, 도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법에서, 스트레스 지수 산출 단계(S140)의 세부 과정의 동작 흐름을 도시한 도면이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 헤드셋 장치(100)를 이용한 스트레스 측정 방법은, 제어 모듈(130)이 피검자의 PPG 신호를 입력받는 단계(S110), 제어 모듈(130)이 피검자의 움직임 신호를 입력받는 단계(S120), 제어 모듈(130)이 신호에 포함된 동적 잡음을 적응 필터링 알고리즘의 처리를 통해 제거하는 단계(S130), 제어 모듈(130)이 필터링된 PPG 신호를 이용하여 피검자의 스트레스 지수를 산출하는 단계(S140), 및 제어 모듈(130)이 블루투스 통신을 통해 미리 설정된 외부 기기(스마트폰)(200)로 스트레스 지수 정보를 제공하는 단계(S150)를 포함하여 구현될 수 있다.
스트레스 측정 방법에 사용되는 이어 헤드셋 장치(100)는 도 1 내지 도 4에 도시된 바와 같이, PPG 센서 모듈(110)과 IMU 센서 모듈(120) 및 제어(MCU) 모듈(130)을 구비할 수 있다. 여기서, IMU 센서 모듈(120)은 피검자의 움직임 정도의 변화량을 측정하기 위한 센서로서, 가속도계(accelerometer), 자이로스코프(Gyroscope), 및 자력계(Magnetometer) 중 어느 하나로 구성될 수 있다. 또한, 제어 모듈(130)은 외부 기기(스마트폰)(200)와 전 전력 통신을 위한 저 전력 블루투스 4.0과 통합된 릴리패드(Lily pad) 심블리(Simblee) BLE 보드로 구현될 수 있다. 또한, 이어 헤드셋 장치(100)는 본체(101)의 외부에 접촉되는 부위가 노출되는 PPG 센서 모듈(110)과, 본체(101)의 내부에 구비되는 IMU 센서 모듈(120)과, 제어 모듈(130)과, 리튬이온 충전 배터리(140)를 포함하는 피검자의 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 구성됨을 전제로 한다. 이하에서는 도 1 내지 도 4에 도시된 이어 헤드셋 장치(100)를 참조하여 스트레스 측정 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.
단계 S110에서는, 제어 모듈(130)이 PPG 센서 모듈(110)로부터 피검자의 귀를 통하여 측정되어 디지털 신호로 변환된 PPG 신호를 입력받는다. 이러한 단계 S110에서는 PPG 센서 모듈(110)이 스트레스 측정을 위한 피검자의 귀를 통하여 PPG 신호를 측정하고, 측정된 PPG 신호를 디지털 신호로 변환한 PPG 신호를 제어 모듈(130)이 실시간으로 제공받게 된다.
단계 S120에서는, 제어 모듈(130)이 IMU 센서 모듈(120)로부터 피검자의 움직임 정도가 측정되어 디지털 신호로 변환된 움직임 신호를 입력받는다. 이러한 단계 S120에서는 IMU 센서 모듈(120)이 피검자의 움직임에 의해 변형되는 PPG 신호의 맥파를 보정하도록 피검자의 움직임 신호를 측정하고, 측정된 움직임 신호를 디지털 신호로 변환한 움직임 신호를 제어 모듈(130)이 실시간으로 제공받게 된다.
단계 S130에서는, 제어 모듈(130)이 움직임 신호에 기초하여 PPG 신호에 포함된 동적 잡음을 적응 필터링 알고리즘의 처리를 통해 제거하게 된다. 이러한 단계 S130에서는 도 4를 통해 앞서 설명한 바와 같은 적응 필터링 알고리즘을 통해 동적 잡음을 제거하게 된다.
단계 S140에서는, 제어 모듈(130)이 필터링된 PPG 신호의 프로세싱 전처리를 통해 피검자의 스트레스 지수를 산출하게 된다. 이러한 단계 S140에서는 제어 모듈(130)이 적응 필터링 알고리즘을 통해 필터링 처리된 PPG 신호를 특정 대역의 주파수만을 통과시키는 필터를 통해 PPG 맥파 파형을 생성하여 피크 간격을 산출하는 단계(S141)와, 제어 모듈(130)이 단계 S141을 통해 산출된 피크 간격을 통해 심박수 파형을 도출하는 단계(S142)와, 제어 모듈(130)이 단계 S142를 통해 도출된 심박수 파형을 이용하여 고속푸리에 변환(FFT)를 수행하여 심박 변이도(HRV)를 산출하는 단계(S143)를 포함하여 이루어질 수 있다. 여기서, 제어 모듈(130)은 프로세싱 전처리의 수행을 통해 교감활성도(LF: Low Frequency), 부교감활성도(HF: High Frequency), 자율신경균형도(LF/HF), 및 심박 변이도(HRV)의 파라미터를 획득하고, 획득된 파라미터들을 이용하여 스트레스 상태를 분석하여 스트레스 지수를 획득할 수 있다.
단계 S150에서는, 제어 모듈(130)이 산출된 스트레스 지수가 미리 설정된 임계값을 초과하는 경우, 블루투스 통신을 통해 미리 설정된 외부 기기(스마트폰)(200)로 스트레스 지수 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 외부 기기(스마트폰)(200)는 제어 모듈(130)을 통해 블루투스 통신을 제공되는 스트레스 지수 정보에 대응하여 알람을 울리거나 진동을 울려 스트레스 상태를 해당 피검자가 인지하도록 경고할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법은, 피검자의 귀를 통하여 PPG 신호를 측정하고, PPG 신호의 정확도를 높이기 위해 피검자의 움직임을 측정한 후 동적 잡음이 제거된 필터링된 PPG 신호를 이용하여 피검자의 스트레스 지수를 산출할 수 있도록 구성하되, PPG 센서 모듈과 IMU 센서 모듈 및 제어 모듈을 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 구현함으로써, 실시간으로 측정되는 피검자의 PPG 신호를 이용한 정확한 스트레스 지수를 측정함은 물론, 사용의 편리성이 더욱 향상될 수 있도록 할 수 있다. 또한, 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 스트레스 측정 장치를 구성함으로써, 스트레스를 받는 직장 중에서도 가장 스트레스의 강도가 큰 콜센터 등의 고객 서비스 담당자가 착용하여 쉽게 사용할 수 있도록 하는 편의성이 향상되고, 고객 서비스 담당자 스스로 실시간으로 받는 스트레스를 관리할 수 있도록 할 수 있게 된다.
이상 설명한 본 발명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형이나 응용이 가능하며, 본 발명에 따른 기술적 사상의 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치(100)로서,
    스트레스 측정을 위한 피검자의 귀를 통하여 PPG(Photopolethysmography) 신호를 측정하고, 측정된 PPG 신호를 디지털 신호로 변환하여 출력하는 PPG 센서 모듈(110);
    피검자의 움직임에 의해 변형되는 PPG 신호의 맥파를 보정하도록 상기 피검자의 움직임 신호를 측정하고, 측정된 움직임 신호를 디지털 신호로 변환하여 출력하는 IMU(Inertial Motion Unit) 센서 모듈(120); 및
    상기 PPG 센서 모듈(110)의 PPG 신호와 상기 IMU 센서 모듈(120)의 움직임 신호를 입력받고, 상기 움직임 신호에 기초하여 상기 PPG 신호에 포함된 동적 잡음(motion artifact)을 제거하는 필터링을 수행한 후, 필터링된 PPG 신호의 프로세싱 전처리를 통해 피검자의 스트레스 지수를 산출하는 제어(MCU) 모듈(130)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 IMU 센서 모듈(120)은,
    피검자의 움직임 정도의 변화량을 측정하기 위한 센서로서, 가속도계(accelerometer), 자이로스코프(Gyroscope), 및 자력계(Magnetometer) 중 어느 하나로 구성되는 것을 특징으로 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 이어 헤드셋 장치(100)는,
    구동을 위한 전원으로 리튬이온 충전 배터리(Lithium Ion Rechargeable Battery)(140)를 채용하여 구비하는 것을 특징으로 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 제어 모듈(130)은,
    산출된 스트레스 지수의 결과를 외부 기기(스마트폰)(200)로 전송하기 위해 통신하는 블루투스 모듈(150)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 제어 모듈(130)은,
    상기 외부 기기(스마트폰)(200)와 전 전력 통신을 위한 저 전력 블루투스 4.0과 통합된 릴리패드(Lily pad) 심블리(Simblee) BLE 보드로 구현되는 것을 특징으로 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 이어 헤드셋 장치(100)는,
    본체(101)의 외부에 접촉되는 부위가 노출되는 PPG 센서 모듈(110)과, 본체(101)의 내부에 구비되는 IMU 센서 모듈(120)과, 제어 모듈(130)과, 리튬이온 충전 배터리(140)를 포함하는 피검자의 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 구성되는 것을 특징으로 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 이어 헤드셋 장치(100)는,
    스트레스 지수의 실시간 산출이 필요한 콜센터와 같은 고객 서비스 담당자가 귓속에 착용하여 사용하는 것을 특징으로 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치.
  8. 제6항에 있어서, 상기 제어 모듈(130)은,
    산출된 스트레스 지수가 미리 설정된 임계값을 초과하는 경우, 블루투스 통신을 통해 미리 설정된 외부 기기(스마트폰)(200)로 스트레스 지수 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 외부 기기(스마트폰)(200)는,
    상기 제어 모듈(130)을 통해 블루투스 통신으로 제공되는 스트레스 지수 정보에 대응하여 알람을 울리거나 진동을 울려 스트레스 상태를 해당 피검자가 인지하도록 하는 것을 특징으로 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치.
  10. 제6항에 있어서, 상기 제어 모듈(130)은,
    적응 필터링 알고리즘을 통해 필터링 처리된 상기 PPG 신호를 특정 대역의 주파수만을 통과시키는 필터를 통해 PPG 맥파 파형을 생성하여 피크 간격을 산출하고, 산출된 피크 간격을 통해 심박수 파형이 도출되면 고속푸리에 변환(FFT)를 수행하여 심박 변이도(HRV)를 산출하는 프로세싱 전처리를 수행하는 것을 특징으로 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 제어 모듈(130)은,
    상기 프로세싱 전처리의 수행을 통해 교감활성도(LF: Low Frequency), 부교감활성도(HF: High Frequency), 자율신경균형도(LF/HF), 및 심박 변이도(HRV)의 파라미터를 획득하고, 획득된 파라미터들을 이용하여 스트레스 상태를 분석하여 스트레스 지수를 획득하는 것을 특징으로 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치.
  12. 제10항에 있어서, 상기 필터는,
    고 이득 3단의 대역통과필터(High gain 3-stage band pass filter)로 구성되는 것을 특징으로 하는, 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치.
  13. PPG 센서 모듈(110)과 IMU 센서 모듈(120) 및 제어(MCU) 모듈(130)을 구비하는 이어 헤드셋 장치(100)를 이용한 스트레스 측정 방법으로서,
    (1) 상기 제어 모듈(130)이 상기 PPG 센서 모듈(110)로부터 피검자의 귀를 통하여 측정되어 디지털 신호로 변환된 PPG 신호를 입력받는 단계;
    (2) 상기 제어 모듈(130)이 상기 IMU 센서 모듈(120)로부터 피검자의 움직임 정도가 측정되어 디지털 신호로 변환된 움직임 신호를 입력받는 단계;
    (3) 상기 제어 모듈(130)이 상기 움직임 신호에 기초하여 상기 PPG 신호에 포함된 동적 잡음을 적응 필터링 알고리즘의 처리를 통해 제거하는 단계; 및
    (4) 상기 제어 모듈(130)이 필터링된 PPG 신호의 프로세싱 전처리를 통해 피검자의 스트레스 지수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    (5) 상기 제어 모듈(130)이 산출된 스트레스 지수가 미리 설정된 임계값을 초과하는 경우, 블루투스 통신을 통해 미리 설정된 외부 기기(스마트폰)(200)로 스트레스 지수 정보를 제공하는 단계를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는, 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 외부 기기(스마트폰)(200)는,
    상기 제어 모듈(130)을 통해 블루투스 통신을 제공되는 스트레스 지수 정보에 대응하여 알람을 울리거나 진동을 울려 스트레스 상태를 해당 피검자가 인지하도록 경고하는 것을 특징으로 하는, 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법.
  16. 제13항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 단계 (4)는,
    (4-1) 상기 제어 모듈(130)이 적응 필터링 알고리즘을 통해 필터링 처리된 상기 PPG 신호를 특정 대역의 주파수만을 통과시키는 필터를 통해 PPG 맥파 파형을 생성하여 피크 간격을 산출하는 단계;
    (4-2) 상기 제어 모듈(130)이 상기 단계(4-1)를 통해 산출된 피크 간격을 통해 심박수 파형을 도출하는 단계; 및
    (4-3) 상기 제어 모듈(130)이 상기 단계 (4-2)를 통해 도출된 심박수 파형을 이용하여 고속푸리에 변환(FFT)를 수행하여 심박 변이도(HRV)를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 제어 모듈(130)은,
    상기 프로세싱 전처리의 수행을 통해 교감활성도(LF: Low Frequency), 부교감활성도(HF: High Frequency), 자율신경균형도(LF/HF), 및 심박 변이도(HRV)의 파라미터를 획득하고, 획득된 파라미터들을 이용하여 스트레스 상태를 분석하여 스트레스 지수를 획득하는 것을 특징으로 하는, 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법.
  18. 제16항에 있어서, 상기 IMU 센서 모듈(120)은,
    피검자의 움직임 정도의 변화량을 측정하기 위한 센서로서, 가속도계(accelerometer), 자이로스코프(Gyroscope), 및 자력계(Magnetometer) 중 어느 하나로 구성되는 것을 특징으로 하는, 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법.
  19. 제16항에 있어서, 상기 제어 모듈(130)은,
    상기 외부 기기(스마트폰)(200)와 전 전력 통신을 위한 저 전력 블루투스 4.0과 통합된 릴리패드(Lily pad) 심블리(Simblee) BLE 보드로 구현되는 것을 특징으로 하는, 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법.
  20. 제16항에 있어서, 상기 이어 헤드셋 장치(100)는,
    본체(101)의 외부에 접촉되는 부위가 노출되는 PPG 센서 모듈(110)과, 본체(101)의 내부에 구비되는 IMU 센서 모듈(120)과, 제어 모듈(130)과, 리튬이온 충전 배터리(140)를 포함하는 피검자의 귓속에 착용되는 착용(wearable)형 무선이어폰 형태로 구성되는 것을 특징으로 하는, 이어 헤드셋 장치를 이용한 스트레스 측정 방법.
PCT/KR2017/001569 2017-01-22 2017-02-13 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법 WO2018135693A1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170010102A KR20180086546A (ko) 2017-01-22 2017-01-22 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법
KR10-2017-0010102 2017-01-22

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018135693A1 true WO2018135693A1 (ko) 2018-07-26

Family

ID=62908658

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2017/001569 WO2018135693A1 (ko) 2017-01-22 2017-02-13 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR20180086546A (ko)
WO (1) WO2018135693A1 (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109274832A (zh) * 2018-11-18 2019-01-25 赛拓信息技术有限公司 手机端测量噪声的方法
CN111538155A (zh) * 2020-04-24 2020-08-14 蔡桂平 一种头戴式vr设备
CN111538156A (zh) * 2020-04-24 2020-08-14 蔡桂平 一种头戴式vr设备的头部姿态追踪方法
WO2021054582A1 (en) * 2019-09-20 2021-03-25 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device and method of estimating physiological signal

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102214402B1 (ko) 2019-09-27 2021-02-09 (주)트라이스 모바일 기반 맞춤형 정신건강관리시스템 및 그 시스템을 이용한 정신건강관리방법
KR20210090986A (ko) * 2020-01-13 2021-07-21 삼성전자주식회사 안정 상태를 확인하는 전자 장치 및 이의 제어 방법
KR102458557B1 (ko) 2020-02-26 2022-10-25 주식회사 힐러스 모바일기반 정신건강관리서비스 제공시스템, 그 시스템을 이용한 정신건강관리서비스 제공방법 및 상기 정신건강관리방법이 기록된 컴퓨터프로그램기록매체
KR102350790B1 (ko) * 2020-03-27 2022-01-14 주식회사 이엠텍 생체 신호 감지 기능을 지닌 무선 음향 변환 시스템
EP4236776A1 (en) * 2020-11-02 2023-09-06 Northwestern University Advanced mechano-acoustic sensing and applications of same

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060012256A (ko) * 2002-12-10 2006-02-07 사이트레이트 비. 브이. 안구의 각막으로부터 상피층을 분리하기 위한 일회용분리기
JP2009502298A (ja) * 2005-07-28 2009-01-29 ヒッポック リミティド 耳取付け式バイオセンサ
KR20120098365A (ko) * 2011-02-28 2012-09-05 중앙대학교 산학협력단 스트레스 분석 장치 및 방법
KR20140128042A (ko) * 2013-04-26 2014-11-05 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 뇌파측정신호의 상태 판단장치
KR20160114893A (ko) * 2015-03-25 2016-10-06 숭실대학교산학협력단 심박수 측정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060012256A (ko) * 2002-12-10 2006-02-07 사이트레이트 비. 브이. 안구의 각막으로부터 상피층을 분리하기 위한 일회용분리기
JP2009502298A (ja) * 2005-07-28 2009-01-29 ヒッポック リミティド 耳取付け式バイオセンサ
KR20120098365A (ko) * 2011-02-28 2012-09-05 중앙대학교 산학협력단 스트레스 분석 장치 및 방법
KR20140128042A (ko) * 2013-04-26 2014-11-05 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 뇌파측정신호의 상태 판단장치
KR20160114893A (ko) * 2015-03-25 2016-10-06 숭실대학교산학협력단 심박수 측정 장치 및 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109274832A (zh) * 2018-11-18 2019-01-25 赛拓信息技术有限公司 手机端测量噪声的方法
WO2021054582A1 (en) * 2019-09-20 2021-03-25 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device and method of estimating physiological signal
CN111538155A (zh) * 2020-04-24 2020-08-14 蔡桂平 一种头戴式vr设备
CN111538156A (zh) * 2020-04-24 2020-08-14 蔡桂平 一种头戴式vr设备的头部姿态追踪方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR20180086546A (ko) 2018-08-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2018135693A1 (ko) 스트레스 측정을 위한 이어 헤드셋 장치 및 이를 이용한 스트레스 측정 방법
WO2015034149A1 (en) Wearable device performing user authentication using bio-signals and authentication method of the same
WO2019088769A1 (ko) 개방형 api 기반 의료 정보 제공 방법 및 시스템
WO2015053418A1 (ko) 다기능 스포츠 헤드셋
WO2018205424A1 (zh) 基于肌电的生物识别方法、终端及计算机可读存储介质
WO2017131384A1 (en) Electronic device and control method thereof
WO2018135692A1 (ko) 동작 인식 및 제어를 위한 웨어러블 장치 및 이를 이용한 동작 인식 제어 방법
WO2017192010A1 (en) Apparatus and method for extracting cardiovascular characteristic
US20220265185A1 (en) Communication headset with a stress management function
WO2019004710A1 (en) DEVICE AND METHOD FOR MEASURING ELECTROENCEPHALOGRAM AND ELECTROCARDIOGRAM
WO2020017162A1 (ja) 生体情報処理装置、及び情報処理方法
EP3288447A1 (en) Apparatus and method for extracting cardiovascular characteristic
WO2017111342A1 (en) Oxygen saturation measuring apparatus and oxygen saturation measuring method thereof
EP3180222A1 (en) Wearable device and method of operating the same
JP2004016658A (ja) 生体信号測定可能な携帯型端末および測定方法
WO2020197153A1 (ko) 폐쇄성 수면 무호흡 위험도 선별을 위한 전자 장치 및 그것의 동작 방법
WO2017022873A1 (ko) 오디오 신호를 출력하는 디바이스 및 오디오 신호를 출력하는 방법
WO2021251587A1 (en) Adaptive respiratory condition assessment
WO2018030742A1 (ko) 운동 인식 방법 및 장치
WO2018147560A1 (ko) 생체신호 기반의 안전관리 작업복을 이용한 근로자 건강관리 시스템 및 모니터링 방법
CN112911438A (zh) 耳机佩戴状态检测方法、设备和耳机
WO2017099340A1 (ko) 전자 장치, 그의 신호 처리 방법, 생체 신호 측정 시스템 및 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체
CN108028007A (zh) 个人急救响应系统求助按钮的佩戴依从性
WO2015174732A1 (ko) 생체신호 기반의 맞춤형 컨텐츠 제공 방법
EP3600013A1 (en) Physiological monitoring devices and methods for noise reduction in physiological signals based on subject activity type

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17892883

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 17892883

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1