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무선센서네트워크 기반의 웨어러블 센서노드에서 3축 가속도 신호의 단채널 전송과 심전도 노이즈 제거에 대한 연구
A Research for Removing ECG Noise and Transmitting 1-channel of 3-axis Accelerometer Signal in Wearable Sensor Node Based on WSN 원문보기

Journal of sensor science and technology = 센서학회지, v.20 no.2, 2011년, pp.137 - 144  

이승철 (부경대학교 대학원 전자공학과) ,  정완영 (부경대학교 전자공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Wireless sensor network(WSN) has the potential to greatly effect many aspects of u-healthcare. By outfitting the potential with WSN, wearable sensor node can collects real-time data on physiological status and transmits through base station to server PC. However, there is a significant gap between W...

주제어

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문제 정의

  • 본 논문에서는 무선센서네트워크의 제안된 저용량의 통신대역의 효율성을 높이면서 활동량 데이터의 신뢰성을 갖도록 웨어러블 센서노드에서 3축 가속도 데이터를 단채널로 전송하도록 해서 데이터 신뢰성을 확보했을 뿐만 아니라 단채널 데이터가 활동량 모니터링을 분석하는데 지표가 될 수 있었다. 그리고 웨어러블 노드단에서 저역 필터 효과를 주어 고주파 잡음을 제거하여 선명한 심전도 신호를 획득하였다.
  • 본 논문에서는 사용자의 웨어러블 센서노드에서 측정한 SVM 와 3축 가속도 데이터의 전송 신뢰성을 테스하기 위해서 Fig. 6에서 보는 것처럼 건물복도에 웨어러블 센서노드를 착용한 사용자를 위치시켜 전송 실험을 수행하였다. 중계노드는 중계기 역할을 하는 노드로서 서로 마저 보면서 20 m 간격으로 복도 천정에 20개가 배치되었다.
  • 05 Hz~35 Hz 대역을 사용한다[9]. 본 논문에서는 심전도 모니터링용으로 신체로부터 심전도신호를 계측하기 위하여 2개로 구성된 전극을 사용하여 계측할 수 있는 탈부착형 인터페이스를 제안하였다. 이 탈부착형 인터페이스는 일반적으로 사용되는 표준유도법중리드 I(lead I) 방식을 따르고 있으며, 이 방식은 심장과 가까운 오른쪽 가슴과 왼쪽 가슴에서의 전위차를 검출하는 방식을 적용하였다.
  • 본 논문에서는 유비쿼터스 중심의 의료서비스를 제공하기 위해서 사용자가 착용이 편리하면서 이동할 때 큰 불편이 없도록 웨어러블 헬스케어 시스템을 제작하였다. 또한, 이 웨어러블 시스템을 활용하여 무선센서네트워크 환경에 중계노드를 추가로 배치하여 기존의 일부 무선통신의 제안된 통신범위를 멀티 홉 통신으로 확장하였다.
  • 본 논문에서는 인체에서 측정한 심전도와 활동량 신호를 모니터링 할 목적으로 의복에 웨어러블 심전도 측정기를 부착할 수 있도록 제작해 환자의 불편함을 최소화 하였다. 기존의 상용 웨어러블 센서노드는 거리가 멀어짐에 따라서 게이트웨이까지 통심범위가 제안되어있는 반면에 제작된 웨어러블 센서노드에서는 멀티홉으로 전송 범위를 확장함으로서 실내에 언제, 어디서든지 통신이 가능하도록 하였다[7].
  • 신체 착용형 셔츠는 생체신호 측정센서가 부착된 의복으로 심전도와 활동량 모니터링이 가능한 웨어러블 시스템이다. 본 논문에서는 전도성 섬유가 부착된 심전도 벨트와 의복과 함께 일체화시켜서 탈부착이 가능한 초소형 생체 센서 인터페이스를 개발하였다. 의복과 심전도 벨트를 일체화시키기 위해서 심전도 벨트의 전도성 전극테두리 부분에 의복과 함께 봉제를 하였다.
  • , USA), 외부 플래시 메모리로 구성되어 있다. 본 논문에서는 탈부착형 인터페이스와 센서노드를 웨어러블 센서 노드라고 명명하였다.
  • 이 3채널 데이터의 전송은 센서네트워크의 저용량의 통신 대역으로 인해서 큰 패킷손실이 발생시킬 수 있다. 이런 문제를 착안하여 본 논문에서는 무선센서네트워크에서 대표적으로 사용되어진 활동 분류를 위한 SVM(signal vector Magnitude) 알고리즘[10, 11]을 웨어러블 센서노드단에서 전처리과정을 거쳐서 1채널로 전송하도록 고안하였다. Fig.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
최근의 의료서비스는 어떻게 변화하고 있는가? 현재까지 의료서비스는 의사와 환자가 마주 보고 진료하는 전통적인 방식이지만 최근에는심질환과, 당뇨, 고혈압 같은 질병을 갖는 환자들이 가정, 병원, 사무실 등에서 단순 의료 계측기를 휴대 하면서 자신의 몸 상태를 진단하는 사용자 중심으로 의료 서비스가 바꿔가고 있다. 하지만 거동이 불편하거나 시각장애를 갖는 노인들은 의료서비스를 받는데 많은 제약이 뒤따른다.
헬스케어 시스템은 어떤 방법을 사용하여 심전도 신호를 모니터링하는가? u-헬스케어의 대표적인 영역 중에서 무선네트워크와 웨어러블 시스템이 융합한 제품들이 많이 출시되고 있지만 이들 제품의 헬스케어 시스템은 주로 블루투스를 이용하여 웨어러블 센서노드에서 게이트웨이로 단대단 통신을 지양하면서 심전도 신호를 모니터링 하도록 고안되었다. 이 웨어러블 시스템 중에서 가슴띠 형태의 제품으로는폴라사(polar electro Inc.
폴라사, 바이보메트릭스, 센사텍스 등의 웨어러블 시스템이 가지고 있는 문제는 무엇인가? , USA), 센사텍스 (sensatex Inc, USA) 등이 있다[3]. 하지만 이 제품들의 근거리 통신 모듈은 무선센서네트워크에 비해 전력소비가 2배까지 높기 때문에 장시간 사용이 불가능할 뿐만 아니라 통신범위를 확장하기 위해서 기술적으로 어려운 문제점을 안고 있다[4]. 따라서 최근에는 초소형 저전력 센서노드들을 무선센서네트워크 환경으로 구성하여 가정, 사무실, 병원과 같은 소규모 장소에 통신범위 전체를 확장 가능하도록 무선센서네트워크 기반의 헬스케어 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
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참고문헌 (12)

  1. M. Rigby,“ Applying emergent ubiquitous technologies inhealth: The need to respond to new challenges of opportunity, expectation, and responsibility”, International Journal of Medical Informatics, vol. 76,supplement 3, pp. S349-S352, 2007. 

  2. S.-H. Toh, S.-C. Lee, H.-J. Lee, K.-U. Do, and W.-Y.Chung “Mobile u-healthcare system in IEEE 802.15.4WSN and CDMA network environments”, J. Kor. SensorsSoc., vol. 18, no. 5, pp. 337-342, 2009. 

  3. Luprano and O. Chetelat, “Sensors and parameterextraction by wearable systems: Present situation andfuture”, Preceding of International Workshop onWearable Micro and Nanosystems for PersonalisedHealth, 2008. 

  4. F. Hu, M. Jiang, L. Celentano, and Y. Xiao, “Robustmedical ad hoc sensor networks (MASN) with waveletbasedECG data mining”, Ad Hoc Networks, vol. 6, issue7, pp. 986-1012, 2008. 

  5. J.-H. Lee, K.-W. Seong, M.-N. Kim, and J.-H. Cho,“Development for body temperature sensor andmonitoring telemetry system”, J. Kor. Sensors Soc., vol.19, no. 6, pp. 435-442, 2010. 

  6. H. Alemdar, and C. Ersoy,“ Wireless sensor networks forhealthcare: A survey”, Computer Networks, vol. 54, issue15, pp. 2688-2710, 2010. 

  7. S.-C Lee, Y.-S. Seo, T.-H. Kwon, and W.-Y. Chung,“Design and evaluation of wireless sensor networkrouting protocolfor home healthcare “, J. Kor. SensorsSoc., vol. 19, no. 4, pp. 297-305, 2010. 

  8. P.S. Pandian, K. Mohanavelu, K.P. Safeer, T.M. Kotresh,D.T. Shakunthala, Parvati Gopal, and V.C. Padaki,“Smart vest: Wearable multi-parameter remotephysiological monitoring system”, Medical Engineering &Physics, vol. 30, issue 4, pp. 466-477, 2008. 

  9. J.-W. Lee and G.-K. Lee,“ Design of an adaptive filterwith a dynamic structure for ECG signal processing”,International Journal of Control, Automation, andSystems, vol. 3, no. 1, pp. 137-142, 2005. 

  10. D.M. Karantonis, M.R. Narayanan, M. Mathie, N.H.Lovell, and B.G. Celler,“ Implementation of a real-timehuman movement classifier using a triaxialaccelerometer for ambulatory monitoring”, InformationTechnology in Biomedicine, vol. 10, issue 1, pp. 156-167,2006. 

  11. J.-A. Lee, S.-H. Cho, Y.-J. Lee, H.-K. Yang, and J.-W.Lee, “Portable activity monitoring system for temporalparameters of gait cycles”, Journal of Medical Systems,vol. 34, no. 5, pp. 956-966, 2010. 

  12. http://www.atmel.com/ Accessed may 9, 2005. 

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