코골이 및 수면 무호흡증 등의 수면 질환은 정신적, 육체적 피로감을 유발하고 정상적인 활동에 심각한 영향을 미치고 있다. 코골이는 공기가 좁아진 기도를 통과할 때 진동에 의해서 일어나는 호흡잡음이고, 수면 무호흡은 기도 주변의 조직이 이완됨에 따라 기도가 일시적으로 막히게 될 때 일어나는 현상이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 수면 중 코골이를 검출하고 이를 경감하려는 많은 시도가 이루어져왔다. 본 연구에서는 수면 중 코골이 신호의 검출에 있어서 오류가 발생되는 원인인 주변 잡음이나 기타 영향을 제거하기 위한 새로운 센싱 시스템과 분석 알고리즘의 개발을 수행하였다. 센싱 시스템은 베개 내부에 내장되는 두 개의 polyvinylidene fluoride (PVDF) 진동 센서를 포함하고 있으며 검출되는 신호를 수집, 저장하는 하드웨어부와 코골이 신호를 판단하는 신호처리부로 이루어졌다. 베개에 내장되는 PVDF 센서 중 제 1센서는 코골이 신호를 검출하고 제 2센서는 코골이 신호 및 주변의 잡음을 검출한다. 본 실험에는 10명의 피험자가 참여하였으며 수면 중 잡음이 발생할 수 있는 다양한 환경 조건 하에서 신호를 검출하여 분석하였다. 그 결과 다양한 잡음환경 하에서 코골이 신호가 코골이가 아닌 잡음에 비해 약 70% 이상의 에너지 값을 가지는 것을 확인하였고 이를 통해 잡음으로부터 코골이 신호를 정확하게 검출하는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 수면 중 발생하는 코골이의 경감을 위한 베개의 개발과 정량적인 수면상태 평가를 통해 건강한 수면 환경을 제시할 수 있는 숙면 유도 시스템의 개발에도 활용될 것이다.
코골이 및 수면 무호흡증 등의 수면 질환은 정신적, 육체적 피로감을 유발하고 정상적인 활동에 심각한 영향을 미치고 있다. 코골이는 공기가 좁아진 기도를 통과할 때 진동에 의해서 일어나는 호흡잡음이고, 수면 무호흡은 기도 주변의 조직이 이완됨에 따라 기도가 일시적으로 막히게 될 때 일어나는 현상이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 수면 중 코골이를 검출하고 이를 경감하려는 많은 시도가 이루어져왔다. 본 연구에서는 수면 중 코골이 신호의 검출에 있어서 오류가 발생되는 원인인 주변 잡음이나 기타 영향을 제거하기 위한 새로운 센싱 시스템과 분석 알고리즘의 개발을 수행하였다. 센싱 시스템은 베개 내부에 내장되는 두 개의 polyvinylidene fluoride (PVDF) 진동 센서를 포함하고 있으며 검출되는 신호를 수집, 저장하는 하드웨어부와 코골이 신호를 판단하는 신호처리부로 이루어졌다. 베개에 내장되는 PVDF 센서 중 제 1센서는 코골이 신호를 검출하고 제 2센서는 코골이 신호 및 주변의 잡음을 검출한다. 본 실험에는 10명의 피험자가 참여하였으며 수면 중 잡음이 발생할 수 있는 다양한 환경 조건 하에서 신호를 검출하여 분석하였다. 그 결과 다양한 잡음환경 하에서 코골이 신호가 코골이가 아닌 잡음에 비해 약 70% 이상의 에너지 값을 가지는 것을 확인하였고 이를 통해 잡음으로부터 코골이 신호를 정확하게 검출하는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 수면 중 발생하는 코골이의 경감을 위한 베개의 개발과 정량적인 수면상태 평가를 통해 건강한 수면 환경을 제시할 수 있는 숙면 유도 시스템의 개발에도 활용될 것이다.
Sleep diseases such as snoring and sleep apnea are physically, mentally harmful and results serious health problems. Snoring, known as breathing noise, is caused by coupled oscillation of the airway when the air passes through the trachea, and sleep apnea is caused by upper airway blockage. In order...
Sleep diseases such as snoring and sleep apnea are physically, mentally harmful and results serious health problems. Snoring, known as breathing noise, is caused by coupled oscillation of the airway when the air passes through the trachea, and sleep apnea is caused by upper airway blockage. In order to solve these problems, many attempts have been made to detect the snoring during sleep and alleviate it. In this study, a new sensing system and analysis algorithm were developed in order to detect snoring sounds correctly under various sleep environments. Two polyvinylidene fluoride (PVDF) vibration sensors were used inside the pillow. The first PVDF sensor detects vibration transmitted through skull caused by snoring. And the second PVDF sensor detects both snoring sounds and ambient noises. The signals of two sensors were acquired through the designed analog circuits, and analyzed for snoring detection. Ten volunteers were participated for the experiment under five different conditions. Data from two PVDF sensors were processed by the established analysis algorithm, and snoring sounds were compared to noises. The results indicated that the energy of snoring is 70% bigger than that of ambient noise, which proves effectiveness of sensing system and analysis algorithm. Further study would be continued for more wide clinical studies with various environment noises. Based on this study, development of anti-snore pillow and sleep monitoring system for comfort sleep could be developed.
Sleep diseases such as snoring and sleep apnea are physically, mentally harmful and results serious health problems. Snoring, known as breathing noise, is caused by coupled oscillation of the airway when the air passes through the trachea, and sleep apnea is caused by upper airway blockage. In order to solve these problems, many attempts have been made to detect the snoring during sleep and alleviate it. In this study, a new sensing system and analysis algorithm were developed in order to detect snoring sounds correctly under various sleep environments. Two polyvinylidene fluoride (PVDF) vibration sensors were used inside the pillow. The first PVDF sensor detects vibration transmitted through skull caused by snoring. And the second PVDF sensor detects both snoring sounds and ambient noises. The signals of two sensors were acquired through the designed analog circuits, and analyzed for snoring detection. Ten volunteers were participated for the experiment under five different conditions. Data from two PVDF sensors were processed by the established analysis algorithm, and snoring sounds were compared to noises. The results indicated that the energy of snoring is 70% bigger than that of ambient noise, which proves effectiveness of sensing system and analysis algorithm. Further study would be continued for more wide clinical studies with various environment noises. Based on this study, development of anti-snore pillow and sleep monitoring system for comfort sleep could be developed.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 베개 내부에 두 개의 마이크를 부착해 수면 중 코골이 신호의 검출에 있어서 오류가 발생되는 원인인 주위의 잡음과 기타 잡음을 제거하여 다양한 잡음이 존재하여도 코골이 신호를 정확하게 검출하기 위한 센싱 시스템과 분석 알고리즘을 개발하였다.
본 연구에서는 수면 중 코골이 신호의 검출에 있어서 오류가 발생되는 원인인 주변 잡음이나 기타 영향을 제거하기 위한 새로운 센싱 시스템과 분석 알고리즘을 개발하였다. 두 개의 PVDF 센서를 이용하여 출력 신호의 에너지 값을 비교하였으며, PVDF 1의 출력이 PVDF 2의 출력에 비하여 70% 이상의 에너지를 보일 때를 코골이 신호로 판단하면 오류없이 정확한 코골이 신호를 판단할 수 있음을 확인하였다.
제안 방법
코골이 검출 베개는 주변의 다양한 잡음으로부터 코골이 소리만을 정확하게 검출해야 하므로, 두 개의 센서를 그림 3과 같이 베개 내부의 다른 두 부위에 위치시켰다. PVDF 1 센서는 사용자의 머리가 놓이는 부분에 위치하여 사용자의 코골이 신호를 검출할 수 있으며, PVDF 2 센서는 사용자 코골이 신호와 주변 잡음을 동시에 검출하도록 설계되었다. 두 센서는 코골이 소리와 주변 잡음을 모두 검출하지만 PVDF 1센서가 사용자의 머리 아래 부분에 위치하기 때문에 PVDF 2 센서보다 코골이를 좀 더 민감하게 검출한다.
그림 6(b)는 주위 말소리가 섞인 코골이 신호의 결과 파형으로 실제 코골이는 네 구간에서 발생하였다. 각 구간에서의 시작점과 종료점의 일치도를 확인하고 PVDF 1과 PVDF 2의 에너지 값의 비교를 통해 코골이를 판단하게 된다. 그림 6(c)는 옆 사람 움직임이 있을 시 코골이 신호이다.
먼저 두 센서의 출력 파형에 대한 신호처리 과정을 거친 후 PVDF 1 센서 출력으로부터 코골이 발생 구간의 시작점과 종료점을 설정하였다. 그리고 PVDF 1 으로부터 확인된 코골이 신호의 시작점과 종료점을 기준으로 PVDF 2 출력 파형에 동일한 시작점과 종료점을 적용하였다. 최종적으로 각 구간에 대하여 PVDF 1과 PVDF 2의 에너지 값을 계산하고 비교함으로써 코골이 신호를 판단할 수 있다.
그림 4에서 볼 수 있듯이 두 PVDF 센서로부터의 출력은 고역 통과 필터, 저역 통과 필터, 노치필터(60Hz), 증폭의 아날로그 처리 과정을 거친 후 디지털 신호로 변환되어진다. 디지털 변환된 신호의 오프셋을 제거한 후에 절대값을 취하고, 그에 대한 포락선을 검출하고 평활화, 적분 과정을 거쳐서 코골이 신호 판단에 사용될 최종 파형을 얻었다. 얻어진 최종 파형에서 코골이의 발생 구간의 시작점과 종료점에 대한 일치도와 각 구간별 에너지를 계산하고 비교하여 문턱치를 설정함으로써 실제 사용자의 코골이 신호만을 정확하게 검출할 수 있게 된다.
먼저 두 센서의 출력 파형에 대한 신호처리 과정을 거친 후 PVDF 1 센서 출력으로부터 코골이 발생 구간의 시작점과 종료점을 설정하였다. 그리고 PVDF 1 으로부터 확인된 코골이 신호의 시작점과 종료점을 기준으로 PVDF 2 출력 파형에 동일한 시작점과 종료점을 적용하였다.
이전의 연구들에서는 잡음이 존재할 경우 검출된 신호로부터 코골이 신호를 정확히 식별하기에 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서 제시한 두 개의 진동 센서를 이용한 코골이 검출에 앞서 하나의 진동 센서를 사용해 다양한 조건에서 코골이 신호를 검출하였다.
PVDF는 압력이 가해지면 전하가 발생하게 되는 특성을 가지고 있다. 이러한 특성을 이용해 코골이 발생 시 두개골에 전달되는 진동을 전기 에너지로 변환하여 이를 측정하는 원리로 진동 센서가 설계되었다. 센서 내부에는 PVDF 필름과 임피던스 정합회로가 함께 내장되어 있다.
표 2는 본 실험에서 코골이 신호 검출 시 수면 환경을 요약한 것이다. 잡음이 없는 상태에서의 코골이 신호, 주위 말소리가 섞인 상태의 코골이 신호, 옆 사람 움직임이 있을 시 코골이 신호, 코골이는 없는 상태에서 사용자의 움직임 신호, 코골이는 없는 상태에서 옆사람의 코골이 신호를 각각 수집하였다. 각각의 조건에서 잡음의 크기는 동일한 수준으로 피험자들에게 제공되어 실험이 진행되었다.
두 개의 PVDF 센서를 이용하여 출력 신호의 에너지 값을 비교하였으며, PVDF 1의 출력이 PVDF 2의 출력에 비하여 70% 이상의 에너지를 보일 때를 코골이 신호로 판단하면 오류없이 정확한 코골이 신호를 판단할 수 있음을 확인하였다. 즉, 주변 잡음이나 기타 영향으로부터 코골이 신호를 정확하게 식별하는 것이 가능한 코골이 센싱 시스템과 알고리즘을 개발하였다.
표 2에 제시된 각각의 조건에서 데이터를 수집하였으며 센서의 출력은 고역통과필터(HPF), 저역통과필터(LPF), 60Hz 노치필터(Notch Filter) 등의 아날로그 처리 과정을 거친 후 데이터 수집 장치를 통해 각각 500Hz로 샘플링 처리 후 저장되었다. 데이터 수집은 실험에 참여한 10명의 참여자로부터 각 3회씩 실시되었다.
대상 데이터
표 2에 제시된 각각의 조건에서 데이터를 수집하였으며 센서의 출력은 고역통과필터(HPF), 저역통과필터(LPF), 60Hz 노치필터(Notch Filter) 등의 아날로그 처리 과정을 거친 후 데이터 수집 장치를 통해 각각 500Hz로 샘플링 처리 후 저장되었다. 데이터 수집은 실험에 참여한 10명의 참여자로부터 각 3회씩 실시되었다.
본 실험에서는 실제 코골이를 겪고 있는 10명이 참여하여 수면 중 잡음이 발생할 수 있는 다양한 조건 하에서 실험을 진행하였다. 표 1은 실험에 참여한 10명의 신체 정보를 보여주는 것으로 BMI 지수 21.
본 연구에서 코골이 검출에 사용된 센서는 polyvinylidene fluoride(PVDF) 필름이 내장된 진동 센서이다. PVDF는 압력이 가해지면 전하가 발생하게 되는 특성을 가지고 있다.
성능/효과
본 연구에서는 수면 중 코골이 신호의 검출에 있어서 오류가 발생되는 원인인 주변 잡음이나 기타 영향을 제거하기 위한 새로운 센싱 시스템과 분석 알고리즘을 개발하였다. 두 개의 PVDF 센서를 이용하여 출력 신호의 에너지 값을 비교하였으며, PVDF 1의 출력이 PVDF 2의 출력에 비하여 70% 이상의 에너지를 보일 때를 코골이 신호로 판단하면 오류없이 정확한 코골이 신호를 판단할 수 있음을 확인하였다. 즉, 주변 잡음이나 기타 영향으로부터 코골이 신호를 정확하게 식별하는 것이 가능한 코골이 센싱 시스템과 알고리즘을 개발하였다.
디지털 변환된 신호의 오프셋을 제거한 후에 절대값을 취하고, 그에 대한 포락선을 검출하고 평활화, 적분 과정을 거쳐서 코골이 신호 판단에 사용될 최종 파형을 얻었다. 얻어진 최종 파형에서 코골이의 발생 구간의 시작점과 종료점에 대한 일치도와 각 구간별 에너지를 계산하고 비교하여 문턱치를 설정함으로써 실제 사용자의 코골이 신호만을 정확하게 검출할 수 있게 된다.
표 3에서 각각의 조건에서의 실제 코골이가 발생한 구간과 코골이가 아닌 잡음 구간의 비를 확인할 수 있다. 에너지 비의 분석 결과 실제 코골이 구간에서는 약 70% 이상의 차이를 보이고 있으며 잡음 구간에서는 대부분 음(-)의 비율을 보이거나 50% 이하의 에너지 차이를 보이고 있음을 알 수 있었다. 같은 방법으로 10명의 참여자에게 각각 3회씩 데이터를 수집하여 평균값을 구한 결과는 표 4에 요약되어 있다.
표 4에서 볼 수 있듯이 실험에 참여한 모든 이들이 코골이가 발생할 경우 두 센서의 출력은 70%의 차이가 나는 것을 확인하였다. 이는 코를 골 때 PVDF 1센서가 사용자의 머리 아래쪽에 위치해 있기 때문에 사용자의 코골이에 의해 발생되는 진동이 센서로 직접 전달되기 때문이다.
그림 5(d)는 코골이는 없는 상태에서 사용자의 움직임 신호이고, 그림 5(e)는 사용자의 코골이가 없는 상태에서 옆 사람의 코골이 신호를 보여주고 있다. 하나의 진동 센서만을 사용해서 5가지의 조건에서 코골이를 측정한 결과 그림에서 볼 수 있듯이 코골이 구간과 코골이가 아닌 구간의 구분에 어려움이 있고 코골이가 아닌 잡음 신호가 코골이 신호로 판단되는 오류가 발생됨을 알 수 있다.
후속연구
본 연구의 결과는 수면 중 발생하는 코골이를 멈추게 하는 베개의 개발뿐만 아니라 다양한 수면 정보를 검출하고 정량적으로 분석함으로써 사용자가 숙면을 취할 수 있는 조건을 제시하는 숙면 유도 시스템의 개발에도 활용될 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
현대 사회에서 수면이상 또는 수면장애를 가진 사람들이 증가하는 원인은 무엇인가?
현대 사회는 소음, 스트레스, 비만, 불규칙한 생활습관 등 여러 원인으로 수면이상 또는 수면장애를 가진 사람들이 증가하고 있다. Cerutti 등(2006)의 연구와 Wolk 등(2003)의 연구에 의하면 스트레스와 비만이 수면에 크게 영향을 미친다는 결과가 보고되었다.
수면장애 중 가장 일반적이며 심각함에도 불구하고 간과되고 있는 증상은 무엇인가?
수면장애 중에서 가장 일반적이며 심각함에도 불구하고 간과되고 있는 증상은 수면 무호흡증(sleep apnea) 및 코골이(snoring)이다. 수면 무호흡증은 수면 중 근육이 이완됨에 따라 기도가 좁아지게 되어 공기의 흐름이 원활하지 않아 발생하는 현상이고, 코골이는 수면 중 상부 기도 확장근이 상대적으로 이완됨에 따라 기도가 좁아지게 되어 기도 내의 불안정한 공기 흐름과 목젖, 입천장, 그 주변의 점막 등 조직의 진동으로 발생하는 호흡잡음이다(Krug, 1999).
코골이의 치료법 중 호흡 장애의 원인 부위를 제거하는 방법의 문제점은 무엇인가?
가장 효과적인 방법은 양압을 이용한 치료법으로 알려져 있으나 기구물의 착용 시 심리적으로 부담을 느낄 수 있어 오히려 수면의 질이 낮아질 수 있다. 호흡 장애의 원인 부위를 제거하는 방법도 효과적이기는 하나 수면다원검사(polysomnography), 수면 잠복기 검사 등 수술을 위한 과정이 복잡하고 비용적인 문제와 수술에 대한 거부감이 있을 수 있다.
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