[논문]사물인터넷 기반의 다중채널 생체신호 측정

김정환; 정겨운; 이준우; 김경섭

doi:10.5370/kiee.2016.65.7.1252

사물인터넷 기반의 다중채널 생체신호 측정
Acquisition of Multi-channel Biomedical Signals Based on Internet of Things 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.65 no.7, 2016년, pp.1252 - 1256

김정환 (School of Biomedical Eng., Konkuk University) , 정겨운 (School of Biomedical Eng., Konkuk University) , 이준우 (School of Biomedical Eng., Konkuk University) , 김경섭 (School of Biomedical Eng., Research Institute of Biomedical Eng., Konkuk University)

Abstract ▼ AI-Helper

Internet of Things(IoT)-devices are now expanding inter-connecting networking technologies to invent healthcare monitoring system especially for assessing physiological conditions of the chronically-ill patients those with cardiovascular diseases. Hence, IoT system is expected to be utilized for home healthcare by dedicating the original usage of IoT devices to collect the biomedical data such as electrocardiogram(ECG) and photoplethysmography(PPG) signal. The aim of this work is to implement health monitoring system by integrating IoT devices with Raspberry-pi components to measure and analyze ECG and the multi-channel PPG signals. The acquired data and fiducial features from our system can be transmitted to mobile devices via wireless networking technology to support the concept of tele-monitoring services based on IoT devices.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 사물인터넷 환경의 헬스 케어 시스템을 구현하기 위해서 본 연구에서는 심전도 모듈과 다수의 광용적맥파(PPG: Photoplethysmography)센서를 라즈베리파이에 연결하여 결합하여 무선 네트워크를 통한 심장건강 모니터링 시스템 구현하고자 하였다.
본 연구에서 싱글보드 컴퓨터를 이용한 다중채널 측정 시스템의 구현 가능성과 심전도, 사지 PPG 신호의 관계 파라미터를 도출하여 심혈관 건강상태를 확인하고자 하였다. 추후로 최적화된 측정 센서의 사용과 실시간 디지털 필터를 활용하여 잡음을 제거하고 특징 값 검출 알고리즘의 오류를 최소화하는 과정을 수행하면 심혈관 건강상태를 판별할 수 있는 응용시스템으로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.

제안 방법

일반적인 PC에서 모니터링 시스템을 확인하기 위해서 Visual C++로 프로그램을 제작하였다. TCP/IP 소켓 통신으로 데이터를 수신하여 통신 프로토콜에 의해서 데이터를 분할하여 그래프로 가시화해주고 특징 값 검출 알고리즘[10, 11]을 이용하여 심전도의 R 피크와 PPG의 Pulse Peak, Pulse Foot을 검출하였다. 또한 검출된 특징 값들을 이용하여 PTT 파라미터를 계산하였다.
따라서 본 연구에서는 심전도와 5 채널의 광혈류맥파 생체신호를 동시에 측정하고 라즈베리파이는 A/D 컨버터 모듈과 SPI 통신으로 디지털 신호를 수신한다. 그리고 6 채널의 각각의 데이터에 헤더를 붙여 하나의 통신 프로토콜 패키지를 구성하여 TCP/IP 소켓 통신 활용한 PC와 모바일기반의 생체신호 모니터링을 구현하였다. 그림 3은 6 채널의 데이터로 구성된 통신 프로토콜 포맷을 보여준다.
라즈베리파이는 USB 타입의 Wi-Fi 또는 블루투스 동글을 활용하며 인터넷이나 무선통신 장비와 연동으로 PC 또는 모바일 기기와 데이터를 송수신할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 심전도와 5 채널의 광혈류맥파 생체신호를 동시에 측정하고 라즈베리파이는 A/D 컨버터 모듈과 SPI 통신으로 디지털 신호를 수신한다. 그리고 6 채널의 각각의 데이터에 헤더를 붙여 하나의 통신 프로토콜 패키지를 구성하여 TCP/IP 소켓 통신 활용한 PC와 모바일기반의 생체신호 모니터링을 구현하였다.
특히 라즈베리파이는 가격대비 성능이 우수한 싱글보드 컴퓨터의 한 종류로써 사물인터넷 기반의 다양한 응용이 가능하다. 따라서 헬스케어 분야에 적용의 예로 본 연구에서 다중채널의 생체신호 모니터링 시스템을 구성하였다.
TCP/IP 소켓 통신으로 데이터를 수신하여 통신 프로토콜에 의해서 데이터를 분할하여 그래프로 가시화해주고 특징 값 검출 알고리즘[10, 11]을 이용하여 심전도의 R 피크와 PPG의 Pulse Peak, Pulse Foot을 검출하였다. 또한 검출된 특징 값들을 이용하여 PTT 파라미터를 계산하였다. 그림 6은 Visual C++로 구성한 다중채널 생체신호 가시화 화면 및 검출된 특징 값들을 보여준다.
그리고 다양한 프로그램 언어 C, C++, Java, Python 등으로 프로그램을 개발할 수 있기에 익숙한 프로그램 언어를 사용할 수 있다. 본 연구에서는 라즈베리파이에서는 Python 언어를 사용하여 A/D 컨버터의 통신, 통신프로토콜을 재구성, TCP/IP 소켓 프로그램을 구성하여 외부 디바이스로 데이터는 송신한다.
사지의 심혈관 상태를 파악하기 위해서 심전도 모듈과 다수의 광용적맥파 센서를 활용하여 다중채널 시스템을 구현하였다. 심전도 신호의 측정방법은 aV_L 사지유도 방식으로 전극을 오른팔, 왼팔, 오른다리에 부착하고 PPG 신호는 왼쪽 귓불, 오른쪽 두 번째 손가락, 왼쪽 두 번째 손가락, 오른쪽 두 번째 발가락, 왼쪽 두 번째 발가락에서 측정하였다.
싱글보드 컴퓨터인 라즈베리파이를 활용한 생체신호 측정 시스템의 구성은 그림 2와 같다. 심전도 및 멀티채널 PPG신호의 측정을 위해 사용한 센서는 사지유도 aV_L 측정이 가능한 심전도 모듈 AD8232(SparkFun, USA) 제품과 피부조직에 빛을 인가하여 혈류를 투과 빛의 양으로 신호를 추정하는 이어클립형 광용적 맥파 센서 EP520(LAXTHA, 대한민국)을 활용하였다.
사지의 심혈관 상태를 파악하기 위해서 심전도 모듈과 다수의 광용적맥파 센서를 활용하여 다중채널 시스템을 구현하였다. 심전도 신호의 측정방법은 aV_L 사지유도 방식으로 전극을 오른팔, 왼팔, 오른다리에 부착하고 PPG 신호는 왼쪽 귓불, 오른쪽 두 번째 손가락, 왼쪽 두 번째 손가락, 오른쪽 두 번째 발가락, 왼쪽 두 번째 발가락에서 측정하였다. 그림 4는 다중채널의 생체 신호를 측정위치의 예를 보여주고 있다.
현재 일반 PC보다는 모바일 기기 또는 태블릿 PC의 사용비중이 증가함에 따라서 안드로이드 운영체제의 환경의 디바이스에서도 생체신호 모니터링이 가능한 시스템을 구축하였다. 이 프로그램은 Java, XML 언어로 개발하고 갤럭시 노트프로 태블릿 PC에서 모니터링 시스템을 테스트하였다. 그림 7은 태블릿 PC에서의 생체신호 가시화와 검출된 특징점 파라미터를 보여주고 있다.
일반적인 PC에서 모니터링 시스템을 확인하기 위해서 Visual C++로 프로그램을 제작하였다. TCP/IP 소켓 통신으로 데이터를 수신하여 통신 프로토콜에 의해서 데이터를 분할하여 그래프로 가시화해주고 특징 값 검출 알고리즘[10, 11]을 이용하여 심전도의 R 피크와 PPG의 Pulse Peak, Pulse Foot을 검출하였다.

후속연구

본 연구에서 싱글보드 컴퓨터를 이용한 다중채널 측정 시스템의 구현 가능성과 심전도, 사지 PPG 신호의 관계 파라미터를 도출하여 심혈관 건강상태를 확인하고자 하였다. 추후로 최적화된 측정 센서의 사용과 실시간 디지털 필터를 활용하여 잡음을 제거하고 특징 값 검출 알고리즘의 오류를 최소화하는 과정을 수행하면 심혈관 건강상태를 판별할 수 있는 응용시스템으로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	MCP3208 A/D 컨버터의 특징은 무엇인가?	따라서 외부 A/D 컨버터를 사용하여 측정된 아날로그 생체 신호를 디지털 신호로 변환해 줘야한다. 생체신호 측정 시스템에서 사용한 MCP3208 A/D 컨버터는 8채널 포트와 12비트의 분해능을 지원하고 SPI(Serial Peripheral Interface) 통신으로 데이터를 송수신하며 최대 100kbps 속도로 데이터를 샘플링이 가능하다. 즉, 8 채널의 신호를 거의 동시에 측정이 가능하게 해준다.
	싱글보드 컴퓨터에는 무엇이 있는가?	또한 싱글보드 컴퓨터(single-board computer)를 이용하여 다양한 사물인터넷 환경의 시스템을 구현할 수 있다. 이 컴퓨터는 한 장의 PCB보드 위에 중앙처리 장치, 그래픽처리장치 메모리, 입출력 장치를 모두 장착한 작은 컴퓨터로써 라즈베리파이(Raspberry-pi), 아두이노, 비글보드, 큐비보드 등 다양한 제품들이 개발되어 있다. 특히, 라즈베리파이는 낮은 가격에 비해 우수한 성능 때문에 가장 많이 사용되는 제품이며 오픈소스를 지향하기 때문에 생체신호 측정 센서와 라즈베리파이를 이용한 사물인터넷 개념의 헬스케어 모니터링 시스템 구축에 활용이 기대되고 있다[5, 6].
	싱글보드 컴퓨터는 무엇인가?	또한 싱글보드 컴퓨터(single-board computer)를 이용하여 다양한 사물인터넷 환경의 시스템을 구현할 수 있다. 이 컴퓨터는 한 장의 PCB보드 위에 중앙처리 장치, 그래픽처리장치 메모리, 입출력 장치를 모두 장착한 작은 컴퓨터로써 라즈베리파이(Raspberry-pi), 아두이노, 비글보드, 큐비보드 등 다양한 제품들이 개발되어 있다. 특히, 라즈베리파이는 낮은 가격에 비해 우수한 성능 때문에 가장 많이 사용되는 제품이며 오픈소스를 지향하기 때문에 생체신호 측정 센서와 라즈베리파이를 이용한 사물인터넷 개념의 헬스케어 모니터링 시스템 구축에 활용이 기대되고 있다[5, 6].

참고문헌 (11)

A. M. Ortiz, D. Hussein, S. C. Par, S. N. Han, "The Cluster Between Internet of Things and Social Networks Review and Research Challenges," IEEE Internet of Things Journal, vol. 1, No. 3, pp. 206-215, 2014.

상세보기
L. M. R. Tarouco, L. M. Bertholdo, L. Z. Granville, "Internet of Things in Healthcare: Interoperatibility and Security Issues," IEEE International Conference on Communications, pp. 6121-6125, 2012.
S. P. Heo, D. H. Noh, C. B. Moon, D. S. Kim, "Trend of IoT-based Healthcare Service," Journal of Institute of Embedded Engineering of Korea, vol. 10, No. 4, 2015.
W. D. Cho, Smart Mobile Healthcare Service Trend, Jinhan M&B, 2012.
C. T. Kasundra, A. S. Shirsat, "Raspberry-Pi Based Health Monitoring System," International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering, vol. 4, No. 8, pp. 7147-7154, 2015.
F. Abrahi, B. Aslamy, I. Boujabir, F. Seoane, K. Lindecrantz, "An Affordable ECG and Respiration Monitoring System Based on Raspberry PI and ADAS1000: First Step towards Homecare Applications," Nordic-Baltic Conference on Biomedical Engineering, vol 28, pp. 5-8, 2015.
U. R. Acharya, J. S. Suri, J. A. E. Spaan, S. M. Krishnan, Advances in Cardiac Signal Processing, Springer, 2007.
J. Allen, Photoplethysmography and its Application in Clinical Physiological Measurement," Physio. Meas, vol 28, No. 3, pp. R1-R39, 2007.

상세보기
R. A. Payne, C. N. Symeonides, D. J. Webb, S. R. J. Maxwell, "Pulse Transit Time Measured from the ECG: an Unreliable Marker of Beat-to-beat Blood Pressure," Journal of Applied Physiology, vol. 100, pp. 136-141, 2006.

상세보기
S. E, Park, J. H. Kim, G. W. Jeung, K. S. Kim, "Estimation of Fiducial Points of PPG Signal by Utilizing ECG R-Peaks," Information and Control Symposium, pp. 182-183, 2014.
M. C. Hemon, J. P. Phillips, "Comparison of Foot Finding Methods for Deriving Instantaneous Pulse Rates from Photoplethysmographic Signals," Journal of Clinic Monitoring and Computing, vol. 30 No. 2, pp. 157-168, 2016.

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저자의 다른 논문 :

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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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