[논문]생체신호 습득과 건강 모니터링을 위한 스마트 헬스케어 의복 개발

주문일; 고동희; 김희철

doi:10.9717/kmms.2016.19.5.808

생체신호 습득과 건강 모니터링을 위한 스마트 헬스케어 의복 개발
Development of Smart Healthcare Wear System for Acquiring Vital Signs and Monitoring Personal Health 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.19 no.5, 2016년, pp.808 - 817

주문일 (Dept. of Computer Engineering, Graduate School, Inje University) , 고동희 (Dept. of Computer Engineering, Graduate School, Inje University) , 김희철 (Dept. of Computer Engineering, Inje University)

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the wearable computing technology with bio-sensors has been rapidly developed and utilized in various areas such as personal health, care-giving for senior citizens who live alone, and sports activities. In particular, the wearable computing equipment to measure vital signs by means of digital yarns and bio sensors is noticeable. The wearable computing devices help users monitor and manage their health in their daily lives through the customized healthcare service. In this paper, we suggest a system for monitoring and analyzing vital signs utilizing smart healthcare clothing with bio-sensors. Vital signs that can be continuously acquired from the clothing is well-known as unstructured data. The amount of data is huge, and they are perceived as the big data. Vital sings are stored by Hadoop Distributed File System(HDFS), and one can build data warehouse for analyzing them in HDFS. We provide health monitoring system based on vital sings that are acquired by biosensors in smart healthcare clothing. We implemented a big data platform which provides health monitoring service to visualize and monitor clinical information and physical activities performed by the users.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문에서는 스마트 헬스케어 의복 기반의 생체신호 분석 및 모니터링 시스템 개발에 대한 연구를 진행하였다. 다양한 생체신호를 이용하여 실시간 모니터링 및 빅데이터 기반의 생체신호 분석을 통한 서비스를 제공하였다.
본 논문은 디지털실을 이용한 스마트 의류를 24시간 착용하여 측정된 생체신호를 분석하고 모니터링하는 시스템을 제안한다. 아직, 이런 스마트 의류를 활용하여 환자를 모니터링할 수 있는 기술 개발은 극히 초보 단계에 있기 때문에, 본 연구는 미래의 높은 가능성을 고려할 때, 매우 의미 있는 연구라 할 수 있다.

제안 방법

Fig. 11와 같이 본 논문에서 제안하는 빅데이터 기반의 생체신호 분석 시스템은 스마트 헬스케어복을 착용하여 측정된 생체신호와 스마트폰에서 측정한 가속도신호를 SOAP을 이용하여 전송한다. 전송하는 파라미터는 측정한 ID, 전송된 파일 이름, 생체신호 원시데이터와 사용자의 상태를 전송한다.
본 논문에서는 스마트 헬스케어 의복 기반의 생체신호 분석 및 모니터링 시스템 개발에 대한 연구를 진행하였다. 다양한 생체신호를 이용하여 실시간 모니터링 및 빅데이터 기반의 생체신호 분석을 통한 서비스를 제공하였다. 생체신호를 두 가지 타입으로 구분하여 실시간으로 보여줄 수 있는 생체신호와 원시데이터를 분석하여 가공된 데이터를 보여주는 신호로 구분하여 다양한 서비스를 보여주고자 하였으며, 빅데이터 기반의 생체신호를 처리하기 위하여 원시데이터는 하둡에 저장하고 원시데이터에서 알고리즘을 적용하여 분석된 데이터를 Hive에 저장하는 구조를 연구를 진행하였다.
그러나 생체신호는 대량의 데이터를 저장 및 가공하기 때문에 일반적인 데이터베이스를 사용하기에는 어려움점이 있다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 기반의 하이브(Hive)에 가공된 데이터를 저장 및 추출하여 건강상태를 체크한다.
본 논문에서는 바이오센서로부터 생체신호 데이터를 얻고 전송하기 위하여 복잡하고 정교한 기술을 사용한 디지털 실을 이용하여 스마트 헬스케어 의복에 BAN을 구축한다[14].
본 논문에서는 인체에서 발생되는 신호에 대하여 스마트 헬스케어복으로 부터 측정될 수 있는 정보중 심장에서 얻을 수 있는 심전도신호를 이용하여 사용자의 스트레스 상태, 운동 강도, 응급사항 파악과 스마트 폰의 가속도 신호를 이용하여 사용자의 걸음 수, 이동거리, 속도, 행동 패턴을 파악하고자 한다.
스마트 헬스케어 의복(모자, 양말, 벨트, 신발, 옷등)은 의류에 다양한 센서와 모듈을 부착하거나 임베디드 시킨 제품으로 사람의 생체정보를 습득, 전송하는데 매우 용이하다. 본 논문이 제안하는 스마트의류는 사람의 신체에서 발생되는 다양한 생체신호(심전도, 호흡, 체온, 혈압 등)를 측정하는 착용형 의류이다.
다양한 생체신호를 이용하여 실시간 모니터링 및 빅데이터 기반의 생체신호 분석을 통한 서비스를 제공하였다. 생체신호를 두 가지 타입으로 구분하여 실시간으로 보여줄 수 있는 생체신호와 원시데이터를 분석하여 가공된 데이터를 보여주는 신호로 구분하여 다양한 서비스를 보여주고자 하였으며, 빅데이터 기반의 생체신호를 처리하기 위하여 원시데이터는 하둡에 저장하고 원시데이터에서 알고리즘을 적용하여 분석된 데이터를 Hive에 저장하는 구조를 연구를 진행하였다. 현재 다양한 빅데이터 분석 툴이 지속적으로 연구가 진행되어지고 있으며 개발이 되고 있다.
체온, 혈압, 맥박 등과 같이 단순한 특징 값을 가지는 비연속적인 데이터 형태와 심전도, 가속도, 호흡 등과 같이 연속적으로 유입되는 데이터이다. 연속적인 생체신호는 그 양이 방대하여 (예를 들어, 심전도의 경우 500 Hz 일 때, 초당 500 개의 신호가 전송되어, 다수의 환자의 1년간의 신호를 저장한다면, 그 데이터량이 매우 커짐) 데이터베이스에 저장하기 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 생체신호 데이터를 빅 데이터로 분류하여 저장한다. 스마트 헬스케어의복에서 측정된 생체신호를 서버로 전송하여, 전송된 신호를 하둡 분산 파일 시스템에 저장하는 동시에 생체신호 처리 알고리즘을 적용하여 추출한 특징 값을 데이터웨어하우스에 저장하여 사용자가 요구하는 서비스를 제공하는 시스템이다.

이론/모형

저장된 원시데이터는 생체신호 종류에 따라 알고리즘을 적용한다. 심전도 신호에서 심박의 순간 주기를 측정하여 주기의 변화량을 측정하는 심박변이도(Heart Rate Variability, HRV), 맥박표준 편차를 나타내는 SDNN(Standard Deviation of R-R Interval)과 교감활성도를 나타내는 LF(Low Frequency), 부교감활성도를 나타내는 HF(High Frequency), 자율신경균형을 나타내는 LF/HF를 추출하는 알고리즘과 가속도신호에서 걸음수, 속도, 이동거리와 사용자의 5가지 행동패턴(점프, 뛰기, 걷기 서기, 앉기)을 추출하는 알고리즘을 적용한다.

후속연구

제안하는 시스템에서는 실시간 모니터링 시스템과 특징 값을 추출하기 위한 알고리즘에 대하여 추가 및 변형을 통하여 적용하면, 심전도 신호 이외의 다른 생체데이터를 이용한 분석이 가능할 것으로 보이다. 또한, 다양한 서비스의 제공이 가능해질 것이다.
현재 다양한 빅데이터 분석 툴이 지속적으로 연구가 진행되어지고 있으며 개발이 되고 있다. 본 논문에서는 Hive를 이용하여 생체신호를 분석하였지만 다양한 빅데이터 분석 툴에 적용이 가능하여 더 다양한 서비스를 제공할 수가 있다.
본 논문의 연구는 스마트 헬스케어복 기반의 생체신호 분석 및 모니터링 시스템에 대한 선행연구가 될 것이다. 제안하는 시스템에서는 실시간 모니터링 시스템과 특징 값을 추출하기 위한 알고리즘에 대하여 추가 및 변형을 통하여 적용하면, 심전도 신호 이외의 다른 생체데이터를 이용한 분석이 가능할 것으로 보이다.
본 논문의 연구는 스마트 헬스케어복 기반의 생체신호 분석 및 모니터링 시스템에 대한 선행연구가 될 것이다. 제안하는 시스템에서는 실시간 모니터링 시스템과 특징 값을 추출하기 위한 알고리즘에 대하여 추가 및 변형을 통하여 적용하면, 심전도 신호 이외의 다른 생체데이터를 이용한 분석이 가능할 것으로 보이다. 또한, 다양한 서비스의 제공이 가능해질 것이다.
치료가 아닌 예방에 대한 중요성이 점차 부각되면서, 사람의 생체신호를 이용한 다양한 웨어러블 디바이스들이 출시되고 있다. 하지만, 측정되는 신호에 대한 현재 상태만 나타낼 뿐, 측정 되어진 생체 데이터를 수집하고, 수집되어진 거대한 양의 데이터들을 저장, 처리 및 분석과 모니터링에 대한 다양한 연구는 제대로 이루어지지 않고 있는 상태이다.

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Apache Hadoop, https://hadoop.apache.org (accessed Jul., 8, 2015).

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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