기존의 u-헬스케어 시스템의 생체 신호 측정 단말기는 단말기에서 하나의 생체 신호를 측정하여 평가하는 것이 대부분이고, 복합된 기능의 단말기이더라도 사용자의 선택에 의해서 생체 신호를 측정하도록 되어 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, u-헬스케어 시스템에 적용하기 위한 멀티 생체신호 측정 무선 단말기를 구현하였다. 구현된 단말기는 4개의 적외선 센서를 사용하여 맥박수를 측정하고, 2개의 전극을 이용하여 피부전도도를 측정하고, 3축 가속도 센서를 사용하여 운동량을 측정하였다. 뿐만 아니라, 생체신호 데이터를 무선으로 전송하기 위해 지그비를 이용하여 PC 또는 휴대단말기로 전송할 수 있는 통신 패킷 프레임을 제안한다. 무선 단말기를 구현하여 실제 테스트한 결과 맥박 수는 2회 이내의 오차 범위를 가지고, 운동량은 약 85.6%, 84.7%의 신뢰도를 보였으며, 피부전도도는 사용자의 신체 상태에 따라 변화함을 알 수 있었다.
기존의 u-헬스케어 시스템의 생체 신호 측정 단말기는 단말기에서 하나의 생체 신호를 측정하여 평가하는 것이 대부분이고, 복합된 기능의 단말기이더라도 사용자의 선택에 의해서 생체 신호를 측정하도록 되어 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, u-헬스케어 시스템에 적용하기 위한 멀티 생체신호 측정 무선 단말기를 구현하였다. 구현된 단말기는 4개의 적외선 센서를 사용하여 맥박수를 측정하고, 2개의 전극을 이용하여 피부전도도를 측정하고, 3축 가속도 센서를 사용하여 운동량을 측정하였다. 뿐만 아니라, 생체신호 데이터를 무선으로 전송하기 위해 지그비를 이용하여 PC 또는 휴대단말기로 전송할 수 있는 통신 패킷 프레임을 제안한다. 무선 단말기를 구현하여 실제 테스트한 결과 맥박 수는 2회 이내의 오차 범위를 가지고, 운동량은 약 85.6%, 84.7%의 신뢰도를 보였으며, 피부전도도는 사용자의 신체 상태에 따라 변화함을 알 수 있었다.
Most of existing biomedical signal measurement devices measure and evaluate biomedical signal only in a single device. Also, even if the device is multi-functional, those biomedical signals can be measured by selection of the user. In this paper, we implemented wristband-style biomedical signal meas...
Most of existing biomedical signal measurement devices measure and evaluate biomedical signal only in a single device. Also, even if the device is multi-functional, those biomedical signals can be measured by selection of the user. In this paper, we implemented wristband-style biomedical signal measurement device for u-healthcare system to solve the problem above. Implemented device uses 4 infrared sensors to measure the pulse, 2 electrodes to measure the skin conductivity, and 3-axis accelerometer to measure momentum. Also, we propose a communication packet frame for transmitting biomedical signal data to PC or mobile device, using Zigbee. Studies show that our device has the error rate of less than twice for pulse measurement, 85.6%, 84.7% reliability for momentum measurement, and the skin conductivity has changed according to the user's physical status.
Most of existing biomedical signal measurement devices measure and evaluate biomedical signal only in a single device. Also, even if the device is multi-functional, those biomedical signals can be measured by selection of the user. In this paper, we implemented wristband-style biomedical signal measurement device for u-healthcare system to solve the problem above. Implemented device uses 4 infrared sensors to measure the pulse, 2 electrodes to measure the skin conductivity, and 3-axis accelerometer to measure momentum. Also, we propose a communication packet frame for transmitting biomedical signal data to PC or mobile device, using Zigbee. Studies show that our device has the error rate of less than twice for pulse measurement, 85.6%, 84.7% reliability for momentum measurement, and the skin conductivity has changed according to the user's physical status.
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문제 정의
기존에 u-헬스케어 시스템에서의 단말기 대부분은 한 가지의 생체신호를 측정하여 데이터를 서버로 전송하는 시스템이 대부분이였고[2,3], 여러 가지의 생체신호 측정을 위해 단말기를 선택하여 생체신호를 측정하였다. 본 논문에서는 u-헬스케어 시스템에서 사용할 수 있는 생체 신호(맥파, 피부전도도, 운동량)를 측정하고 전송할 수 있는 생체 신호 측정 단말기를 제안한다. 제안된 단말기는 손목에 착용하여 생체 신호를 실시간으로 측정하고, 지그비를 사용하여 홈 헬스 서버 또는 휴대 단말기에 전송할 수 있다.
본 논문에서는 u-헬스케어 시스템을 구현하기 위한 손목형 생체신호 측정 단말기를 구현 하였다. 구현된 단말기는 맥박수와 전기피부반응도 그리고 운동량을 측정할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자가 언제, 어느 곳에서든 생체 정보를 측정할 수 있고, 맥파, 피부전도도, 운동량을 하나의 단말기에서 측정하여 저전력 소비를 가지는 지그비를 이용하여 생체 정보 데이터를 홈 게이트웨이나, 휴대 단말기에 전송하여 홈 서버에서 데이터를 관리 할 수 있는 손목형 생체 측정 신호 단말기를 제안한다.
헬스케어 시스템에서의 무선 네트워크는 사용자의 건강상태를 손쉽게 측정하여 사후검사, 중복검사 등을 줄여 비용 감소와 동시에 사용자 개개인에 대한 맞춤 서비스 제공, 원격 진료 등 서비스 고도화에 필요한 핵심기술이다. 이러한 시스템을 구현하기 위해 본 논문에서는 지그비 무선 센서 네트워크 시스템을 구현하였다.
제안 방법
본 논문에서는 u-헬스케어 시스템을 구현하기 위한 손목형 생체신호 측정 단말기를 구현 하였다. 구현된 단말기는 맥박수와 전기피부반응도 그리고 운동량을 측정할 수 있도록 하였다. 측정된 맥박수는 오실로 스코프로 측정한 주기의 값과 약 2~3회 정도 오차가 있었으며, 전기피부반응도은 손목에서 땀 분비가 많을수록 피부저항도가 낮아짐을 알 수 있었다.
단말기의 주제어기는 8비트 마이크로컨트롤러인 Atmel 사의 ATmega128을 사용하였고, 운동량을 측정하기 위한 3축 가속도 센서는 FreeScale사의 MMA7260QT를 사용하였고, 맥파를 측정하기 위한 IR 센서는 십자가 모형으로 가운데를 수광부 1개를 두고, 그 끝을 발광부 4개를 두어 요골동맥을 쉽게 찾을 수 있도록 구성하였으며, 피부전도도를 측정하기 위한 전극은 전도성이 좋은 니켈 도금의 전극 2개를 부착하였다. 그리고, 무선 통신모듈은 24X19mm 크기를 가지고, 일반 통신시 8.78mA, 슬립 모드일 경우 1uA의 전력 소모를 가지는 2.4GHz 기반의 지그비 모듈을 주제어기와 SPI로 인터페이스 하여 무선 통신이 가능하도록 하였다. 그리고 사용된 배터리의 용량에 비해 단말기의 전체 소비량이 높은 편이나 실제 테스트 결과 7-8시간을 연속으로 사용할 수 있었다.
손목형 생체 신호 측정 단말기의 사양은 표1과 같다. 단말기의 주제어기는 8비트 마이크로컨트롤러인 Atmel 사의 ATmega128을 사용하였고, 운동량을 측정하기 위한 3축 가속도 센서는 FreeScale사의 MMA7260QT를 사용하였고, 맥파를 측정하기 위한 IR 센서는 십자가 모형으로 가운데를 수광부 1개를 두고, 그 끝을 발광부 4개를 두어 요골동맥을 쉽게 찾을 수 있도록 구성하였으며, 피부전도도를 측정하기 위한 전극은 전도성이 좋은 니켈 도금의 전극 2개를 부착하였다. 그리고, 무선 통신모듈은 24X19mm 크기를 가지고, 일반 통신시 8.
3축 가속도 센서를 사용하여 팔의 움직임을 측정 하면 그림 7과 같이 x축의 가속도 값은 크게 변화가 있으나 y, z축은 변화가 없는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 x축의 변화에서 최대값(Feature)을 추출하기 위해, 입력 데이터(n)에 고역대 주파수 성분을 제거하기 위해 저역필터인 IIR (Infinite Impulse Response) 필터를 적용하고, 저역대 주파수 성분을 제거하기 위해 고역필터인 FIR(Finite Impulse Response) 필터(p(n))을 거쳐 1차 미분을 적용하였다[9]. 이것의 결과는 식 (2)와 같다.
맥파에 대한 실험은 그림 11에서와 같이 식 (1)의 주기를 기준으로 하여 단말기에서 측정된 맥박 수와 필터를 거친 생체 신호를 오실로스코프로 데이터를 측정하여 출력되는 파형의 주기를 변화하여 측정하였다. 실험 결과 단말기와 오실로스코프에서 측정된 오차는 대부분 2회 이내로 측정이 되었다.
운동량 측정은 맥박수, 산소섭취량, 가속도계 등을 이용한 방법이 있다[8]. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 걸을 때 팔의 움직임에 대한 가속도 값을 측정하여 걸음 수를 유출하였다. 그림 6은 손목형 단말기 착용시 출력되는 3축의 가속도 방향을 나타낸다.
측정된 피부저항은 그림 5에서와 같이 브릿지 회로(그림 5(a))를 이용하여 차동 증폭기를 통해 증폭(그림 5(b))하여 전압으로 변환한 뒤 기준 고정전압과 전압으로 변환된 피부저항 값을 차동증폭기를 이용하여 비교한다. 사람마다 피부저항이 틀리므로 생체신호 측정 단말기를 착용하고 약 3초간의 피부저항 값을 평균화 하여 기준값을 정한다. 기준값에서 측정하고 있는 피부저항이 낮을수록 긴장도가 높은 것으로 측정한다.
사람의 피부저항은 보통 손가락이나 손바닦의 피부 저항을 측정하여 약 2㏁~5㏁의 범위에서 데이터를 측정할 수 있지만, 이러한 부위에서의 측정은 사용자의 일상생활에 많은 불편함을 줄 수 있기 때문에, 본 논문에서는 약 15㏁~20㏁의 범위에서 데이터를 측정할 수 있고, 일상생활에서 불편함을 줄이기 위해 손목 부분에서 측정하였다.
그림 13는 손목형 단말기에서 측정된 데이터를 지그비 무선 모듈을 통해 PC로 전송하여 측정된 데이터를 확인하기 위한 사용자 프로그램을 나타낸다. 사용자 프로그램은 지그비 모듈을 코디네이터로 사용하고, 지그비 모듈에서 수신된 데이터를 PC의 RS232로 변환하여 수신할 수 있도록 하였다. 이것은 사용자의 신체 정보에 대한 생체 신호를 측정하여 맥파를 파형으로 출력하고, 맥박수, 운동량, 이동거리, 피부 저항 값을 실시간으로 출력한다.
운동량에 대한 실험 결과는 사람의 평균 걸음속도 (4km/h)[6]를 기준으로하여 런닝 머신의 걸음 속도를 변화를 주어 실험을 하였다. 표 2와 3에서와 같이 실험의 결과는 약 85.
본 논문에서는 u-헬스케어 시스템에서 사용할 수 있는 생체 신호(맥파, 피부전도도, 운동량)를 측정하고 전송할 수 있는 생체 신호 측정 단말기를 제안한다. 제안된 단말기는 손목에 착용하여 생체 신호를 실시간으로 측정하고, 지그비를 사용하여 홈 헬스 서버 또는 휴대 단말기에 전송할 수 있다.
피부 저항의 측정은 도전성이 있는 두 전극을 손목에 부착하여 피부저항을 측정한다. 측정된 피부저항은 그림 5에서와 같이 브릿지 회로(그림 5(a))를 이용하여 차동 증폭기를 통해 증폭(그림 5(b))하여 전압으로 변환한 뒤 기준 고정전압과 전압으로 변환된 피부저항 값을 차동증폭기를 이용하여 비교한다.
헬스케어 단말기를 구현하기 위해 Baek은 맥박 센서를 이용하여 센싱 단말기를 구현하였고, 블루투스를 이용하여 처리 단말기를 구현하였다[3]. Jang은 헬스케어 서비스 통합 모델에 적용하기 위해 운동량, SPO2, 혈압, 체지방을 측정하고, 지그비를 이용한 단말기를 구현하였다[2].
이론/모형
지그비는 IEEE 802.15.4 MAC Layer와 PHY Layer를 제공하고, Networking Layer는 자체적으로 네트워크 연결 및 라우팅을 알아내는 Ad-Hoc 방식을 이용한다. 그리고 Application Layer는 메시지 교환과 특별한 산업적 프로파일을 제공하고, 보안은 MAC과 Network, Application Lay에서 AES-128(Advanced Encryption Standard)과 Key Management를 사용한다.
성능/효과
4GHz 기반의 지그비 모듈을 주제어기와 SPI로 인터페이스 하여 무선 통신이 가능하도록 하였다. 그리고 사용된 배터리의 용량에 비해 단말기의 전체 소비량이 높은 편이나 실제 테스트 결과 7-8시간을 연속으로 사용할 수 있었다. 이 시간이면 사용자가 일상 생활에서 측정하기 위한 충분한 시간이라 판단되고, 필요시 충전하여 사용하면 될 것이다.
각각의 생체신호 측정의 결과 값은 약간의 오차를 보였지만 u-헬스케어 시스템에 단말기 사용자의 건강상태를 측정할 수 있는 정도의 오차라고 생각된다. 또한 본 논문에서 구현된 단말기는 구현된 단말기의 지그비 무선 모듈에서 PC로 데이터를 전달하여 PC의 사용자 프로그램에서 데이터를 실시간으로 확인할 수 있었다. 향후 연구를 통해 실험에 의한 오차를 줄이고, 손목형 단말기의 전력 소비를 줄일 것이다.
구현된 단말기는 맥박수와 전기피부반응도 그리고 운동량을 측정할 수 있도록 하였다. 측정된 맥박수는 오실로 스코프로 측정한 주기의 값과 약 2~3회 정도 오차가 있었으며, 전기피부반응도은 손목에서 땀 분비가 많을수록 피부저항도가 낮아짐을 알 수 있었다. 가속도 센서를 이용한 걸음수 측정은 약 1~2걸음 오차를 보였다.
후속연구
향후 연구를 통해 실험에 의한 오차를 줄이고, 손목형 단말기의 전력 소비를 줄일 것이다. 뿐만 아니라 댁외에서 적용 할 수 있도록[2]에서와 같이 무선 인터넷을 적용하고, 홈 헬스 서버를 구현하여 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 구현하도록 할 것이다.
또한 본 논문에서 구현된 단말기는 구현된 단말기의 지그비 무선 모듈에서 PC로 데이터를 전달하여 PC의 사용자 프로그램에서 데이터를 실시간으로 확인할 수 있었다. 향후 연구를 통해 실험에 의한 오차를 줄이고, 손목형 단말기의 전력 소비를 줄일 것이다. 뿐만 아니라 댁외에서 적용 할 수 있도록[2]에서와 같이 무선 인터넷을 적용하고, 홈 헬스 서버를 구현하여 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 구현하도록 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
고령화 사회란?
한 국가의 인구 구성에서 65세 이상의 노인들이 차지 하는 비율이 7%가 넘는 사회를 고령화 사회(agin society)라고 하는데, 전 세계의 고령 인구 비율이 2006년에는 9.6%에서 2030년에는 30%까지 도달할 전망이고, 의료 소비자에게 의학적 안정성, 타당성 등 보건의료에 미치는 영향의 종합적 검증을 통한 양질의 서비스를 제공하고, 의료제공자에게 임상 현장에서의 예측력과 적용 가능성이 향상된 의학지식 정보화 기술을 제공할 수있는 u-헬스케어 시스템이 필요하다[1].
전 세계의 고령 인구 비율이 2030년에는 몇%를 도달할 전망인가?
한 국가의 인구 구성에서 65세 이상의 노인들이 차지 하는 비율이 7%가 넘는 사회를 고령화 사회(agin society)라고 하는데, 전 세계의 고령 인구 비율이 2006년에는 9.6%에서 2030년에는 30%까지 도달할 전망이고, 의료 소비자에게 의학적 안정성, 타당성 등 보건의료에 미치는 영향의 종합적 검증을 통한 양질의 서비스를 제공하고, 의료제공자에게 임상 현장에서의 예측력과 적용 가능성이 향상된 의학지식 정보화 기술을 제공할 수있는 u-헬스케어 시스템이 필요하다[1]. u-헬스케어 시스템이란 언제 어디서나 시기적절한 고품질의 의료서비스를 받을 수 있는 시스템으로 병원에서 단발성 치료나 관리에 국한되었던 기존의 의료시스템을 가정등 실생활전 영역에서 평생에 걸쳐 제공되는 시,공간적으로 확대하여 의료 서비스를 제공하는 것을 말한다.
u-헬스케어 시스템은 어떻게 나눌 수 있는가?
u-헬스케어 시스템이란 언제 어디서나 시기적절한 고품질의 의료서비스를 받을 수 있는 시스템으로 병원에서 단발성 치료나 관리에 국한되었던 기존의 의료시스템을 가정등 실생활전 영역에서 평생에 걸쳐 제공되는 시,공간적으로 확대하여 의료 서비스를 제공하는 것을 말한다. 이것은 의료서비스의 대상과 측정 단말기의 형태에 따라 노인 및 만성질환자 중심의 “홈 & 모바일 헬스케어” 중심의 초소형 단말기, 일반 환자 중심의 “u-Hospital” 중심의 고급형 단말기, 건강 유지 및 삶의 질 향상을 위한“Well-bing” 중심의 가정용 단말기, 생체 신호 기반의 감성 인식 및 피드백 제어가 가능한 미래형 단말기 등으로 나눌수 있다. 이러한 단말기를 구현하기 위해서는 생체신호를 측정하기 위한 센싱 기술, 측정된 데이터를 처리하기 위한 신호처리 기술이 필요하고, 처리된 데이터를 u-헬스케어 서버로 전송하기 위한 유, 무선 전송기술이 필요하다[1].
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