[논문]도플러 레이더 기반 차량 운전자의 심박 및 호흡 신호 검출 기법 연구

윤영욱; 이정표; 김진명; 김영억

doi:10.15683/kosdi.2020.3.31.087

도플러 레이더 기반 차량 운전자의 심박 및 호흡 신호 검출 기법 연구
Detection Scheme of Heart and Respiration Signals for a Driver of Car with a Doppler Radar 원문보기

한국재난정보학회논문집 = Journal of the Society of Disaster Information, v.16 no.1 = no.47, 2020년, pp.87 - 95

윤영욱 (Electronic Engineering Department, Kwangwoon University) , 이정표 (Electronic Engineering Department, Kwangwoon University) , 김진명 (JCF Technology) , 김영억 (Electronic Engineering Department, Kwangwoon University)

초록
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연구목적: 본 논문에서는 도플러 레이더를 활용하여 차량 운전자의 호흡과 심박을 추정하는 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 연구의 가능성을 확인한다. 연구방법: 본 논문에서는 검출 신호의 peak 주파수 값과 가중치를 활용하는 weighted peak detection 기법을 제안한다. 정지 상태와 주행 상태에서의 실험을 통해 제안하는 두 알고리즘의 정확도를 분석한다. 연구결과: 제안하는 알고리즘을 통해 정지 상태에서 측정된 호흡과 심박 검출 정확도는 각각 95%, 96% 이상의 결과를 보였다. 또한 실제 주행 실험에서도 각 72%, 84% 이상의 정확도를 보여 주행 시의 활용 가능성을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 제안하는 생세 신호 검출 기법은 차량 운전자의 호흡이나 심장 이상을 자동으로 검출함으로 운전자 본인 및 대형 교통사고를 예방하는 기술로 활용이 가능하다.

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: In this paper, we propose an algorithm for detecting respiratory rate and heart beat of a driver of car by exploiting Doppler radar, and verifying the feasibility of the study through experiments. Method: In this paper, we propose a weighted peak detection technique using peak frequency values. The tests are performed in stop-state and driving-state, and the experiment result is analyzed by two proposed algorithms. Result: The results showed more than 95% and 96% accuracy of respiratory and heart rate, respectively. It also showed more than 72% and 84% accuracy of those even for driving experiments. Conclusion: The proposed detection scheme for vital signs can be used for the safety of the driver as well as for prevention of a large size of car accidents.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. (a) Concept of measuring vital signs and (b) developed Doppler radar
그림 Fig. 2. Measured data on stop state in (a) time domain and (b) frequency domain
그림 Fig. 3. Block diagram of signal processing for proposed schemes
그림 Fig. 4. Peak detection example for frequency domain
그림 Fig. 5. Experiment on (a) Stop status and (b) Driving status
표 Table 1. BPM results on stop status
표 Table 2. BPM results on driving status

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 24GHz의 주파수 대역을 사용하는 도플러 레이더를 활용하여 운전자의 생체신호를 검출하기 위한 기법 에 대해 제안한다. 제안 기법의 유효성 검증을 위해 각각 정지 상태와 차량의 주행 상태 조건에서 실험을 진행하고, 측정된 결과를 분석하였다.
접촉식의 경우 휴대성과 불편함 등의 문제를 수반하고 있고 비접촉식의 경우 현재까지 측정 대상자의 자세 또는 위치가 제한적인 상태에서 측정이 가능하다. 본 연구에서는 도플러 레이더를 활용하여 차량의 운전석에 앉은 자세에서 정지 및 주행 시에 운전자의 생체신호를 검출하고자 하였으며, 실제 활용 가능성에 대해 실험을 통해 확인하고자 하였다. 본 논문에서는 peak 주파수를 검색해서 BPM을 계산하는 peak detection 알고리즘과 peak와 유사한 값으로 추정되는 값을 활용하여 BPM을 계산하는 weighted peak detection 기법을 제안하였으며, 실제 실험을 통해 측정된 데이터에 기반 하여 제안기법들의 정확도를 분석하였다.
본 장에서는 생체 신호로서 호흡 신호와 심박 신호의 검출 기법을 소개하고자 한다. Fig.
갑작스런 심장 및 심폐질환 발생하는 경우 운전자 본인뿐만 아니라 자칫 대형사고로 이어질 수 있다. 이를 예방하기 위해 차량의 운전자 및 동승자의 생체신호를 모니터링 하는 기술의 대한 연구를 수행하였다. 접촉식의 경우 휴대성과 불편함 등의 문제를 수반하고 있고 비접촉식의 경우 현재까지 측정 대상자의 자세 또는 위치가 제한적인 상태에서 측정이 가능하다.

제안 방법

본 연구에서는 도플러 레이더를 활용하여 차량의 운전석에 앉은 자세에서 정지 및 주행 시에 운전자의 생체신호를 검출하고자 하였으며, 실제 활용 가능성에 대해 실험을 통해 확인하고자 하였다. 본 논문에서는 peak 주파수를 검색해서 BPM을 계산하는 peak detection 알고리즘과 peak와 유사한 값으로 추정되는 값을 활용하여 BPM을 계산하는 weighted peak detection 기법을 제안하였으며, 실제 실험을 통해 측정된 데이터에 기반 하여 제안기법들의 정확도를 분석하였다. 정지 상태에서의 실험에서는 제안 알고리즘 1의 호흡 검출이 약 93% 이상의 정확도를 보였고 심박 검출이 약 96% 이상의 정확도를 보였다.
호흡과 심박 검출을 위해 필터링된 신호는 다시 고속 퓨리에 변환(fast Fourier transform, FFT)을 통해 주파수 분석을 할 수 있다. 본 논문에서는 비교적 단순한 peak detection 기법뿐만 아니라, peak 주파수 성분을 기준으로 95% 이내 값에 해당하는 주파수 성분도 고려하여 최종적으로 BPM을 판단하는 기법도 제안한다. BPM은 분당 횟수를 나타내는 것으로 주파수가 초당 횟수를 나타내는 것이므로 검출된 주파수에서 60배를 해주면 BPM이 계산된다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 실험에 사용된 시스템 특성을 소개하고, 생체신호 검출을 위한 신호처리 과정과 제안하는 심박 및 호흡 신호 검출 알고리즘을 제시한다. 실험환경을 소개하고 제안 기법의 성능 실험 결과를 분석한다.
제안 기법의 성능 평가를 위해 두 가지 조건에서 실험을 수행하였으며, 각각 정지 상태 및 고속도로에서 70km/h로 정속 주행 조건에서 실험을 하면서 검출된 데이터를 분석하였다. Fig.
제안 기법의 유효성 검증을 위해 각각 정지 상태와 차량의 주행 상태 조건에서 실험을 진행하고, 측정된 결과를 분석하였다. 특히, 주행 상태에서의 실험은 복수의 운전자가 고속도로에서 정속 주행을 수행하고, 측정된 실험 결과를 각 사용자 별로 분석을 수행하였다.

대상 데이터

Table 2는 도로 주행 시 측정된 데이터의 정확도 분석 결과이다. 주행 실험에서는 심박 측정을 위해 M사 웨어러블 형태의 PPG 기기를 착용하여 측정된 데이터를 사용하였다. PPG기기의 경우 레이더와 시간적 동기화를 맞출 수 없기 때문에 측정된 값의 평균을 취하여 데이터 분석을 진행하였다.
본 레이더의 특징으로는 사용주파수 대역폭 내에 일부의 carrier 신호가 망가지더라도 나머지 carrier 신호 정보를 기반으로 변화량을 검출할 수 있다. 총6개의 채널을 사용하는 micro 도플러 레이더이며, 24GHz의 주파수 대역을 사용하며 sampling rate는 20Hz, 위상 응답 획득방식으로 도플러 신호처리를 구현하였다.

데이터처리

주행 실험에서는 심박 측정을 위해 M사 웨어러블 형태의 PPG 기기를 착용하여 측정된 데이터를 사용하였다. PPG기기의 경우 레이더와 시간적 동기화를 맞출 수 없기 때문에 측정된 값의 평균을 취하여 데이터 분석을 진행하였다. PPG 데이터 평균값의 표준편차는 약 3.
신호 처리를 과정 중 주파수 분석을 위한 window 구간은 1분, 이동 구간(stride) 0.5초로 1200개의 샘플을 주파수 변환을 하고 10개 샘플을 이동하면서 제안하는 알고리즘 분석을 진행했고 각 window 구간의 호흡과 심박의 평균BPM 값을 실험결과로 사용하였다.
본 논문에서는 24GHz의 주파수 대역을 사용하는 도플러 레이더를 활용하여 운전자의 생체신호를 검출하기 위한 기법 에 대해 제안한다. 제안 기법의 유효성 검증을 위해 각각 정지 상태와 차량의 주행 상태 조건에서 실험을 진행하고, 측정된 결과를 분석하였다. 특히, 주행 상태에서의 실험은 복수의 운전자가 고속도로에서 정속 주행을 수행하고, 측정된 실험 결과를 각 사용자 별로 분석을 수행하였다.

성능/효과

이 실험에서 호흡 검출은 약 93% 이상의 정확도를 보였고 심박 검출은 약 96% 이상의 정확도를 보였다. 또한, 제안하는 알고리즘 2의 경우 제안 알고리즘 1에 비해 호흡 약 95.04%의 정확도를 보였고 심박은 약 96.75%로 성능이 향상되었다.
이 실험에서 호흡 검출은 약 93% 이상의 정확도를 보였고 심박 검출은 약 96% 이상의 정확도를 보였다. 또한, 제안하는 알고리즘 2의 경우 제안 알고리즘 1에 비해 호흡 약 95.04%의 정확도를 보였고 심박은 약 96.75%로 성능이 향상되었다.
47로 나타났다. 이 실험에서 호흡 검출은 약 93% 이상의 정확도를 보였고 심박 검출은 약 96% 이상의 정확도를 보였다. 또한, 제안하는 알고리즘 2의 경우 제안 알고리즘 1에 비해 호흡 약 95.
본 논문에서는 peak 주파수를 검색해서 BPM을 계산하는 peak detection 알고리즘과 peak와 유사한 값으로 추정되는 값을 활용하여 BPM을 계산하는 weighted peak detection 기법을 제안하였으며, 실제 실험을 통해 측정된 데이터에 기반 하여 제안기법들의 정확도를 분석하였다. 정지 상태에서의 실험에서는 제안 알고리즘 1의 호흡 검출이 약 93% 이상의 정확도를 보였고 심박 검출이 약 96% 이상의 정확도를 보였다. 또한, 제안하는 알고리즘2의 경우 제안 알고리즘1에 비해 호흡 약 95.

후속연구

75%로 성능이 향상되었다. 주행 시의 검출 정확도를 더욱 향상시키기 위하여 추가 연구로서window 사이즈 변화, 가중치 값의 변화, 다양한 신호처리 기법을 통해 성능을 개선하는 연구를 수행하고자 한다.

참고문헌 (29)

Bai, Z., Chen, X., Li, J. (2017). "A miniaturized single-chip oximetry module utilizing reflectance photoplethysmography." 10th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics(CISP-BMEI), Shanghai, China, pp. 1-5.
Dagdeviren, C., Su, Y., Joe, P., Yona, R., Liu, Y., Kim, Y.S., Damadoran, A.R., Huang, Y.A., Xia, J., Martin, L.W., Huang, Y., Rogers, J.A. (2014). "Conformable amplified lead zirconate titanate sensors with enhanced piezoelectric response for cutaneous pressure monitoring." Nature communications, Vol. 5, No. 4496, pp. 1-10.
Gong, S., Schwalb, W., Wang, Y., Chen, Y., Tang, Y., Si, J., Shirinzadeh, B., Cheng, W. (2014). "A wearable and highly sensitive pressure sensor with ultrathin gold nanowires." Nature communications, Vol. 5, No. 3132, pp. 1-8.
Groff, C.P., Mulvaney, P.L. (2000). Wearable vital sign monitoring system. U.S. Patent No. 6,102,856.
Hirata, K., Yaginuma, T., O'Rourke, M.F., Kawakami, M. (2006). "Age-related changes in carotid artery flow and pressure pulses: possible implications for cerebral microvascular disease." Stroke, Vol. 37, No. 10, pp. 2552-2556.

상세보기
Hoffman, C., Rice, D., Sung, H.Y. (1996). "Persons with chronic conditions: their prevalence and costs." JAMA, Vol. 276, No. 18, pp. 1473-1479.

상세보기
Immoreev, I. Y. (2009). "Ultrawideband radars: Features and capabilities." Journal of Communications Technology and Electronics, Vol. 54, No. 1, pp. 1-26.

상세보기
Jeon, B.H. (2018). "Improvement on Accident Statistic Analysis and Response of Hazardous Chemical Transport Vehicle." Journal of Korea Society of Disaster Information, Vol. 14, No. 1, pp. 59-64.
Kesteloot, H., Willems, J., Van Vollenhoven, E. (1969). "On the physical principles and methodology of mechanocardiography." Acta cardiologica, Vol. 24, No. 2, pp. 147-160.

상세보기
Kim, C.S., Ober, S.L., McMurtry, M.S., Finegan, B.A., Inan, O.T., Mukkamala, R., Hahn, J.O. (2016). "Ballistocardiogram: Mechanism and potential for unobtrusive cardiovascular health monitoring." Scientific reports, Vol. 6, No. 31297, pp. 1-6.

상세보기
Kim, S., Lee, S., Jeong, S., Lim, M., Song, Y., Ahn, E., Jeong, H., Kim, N., Lee, H., Choi, S. (2017). "A Study on Investigation Procedure of Chemical Spill by Vehicle Transporting Chemicals." Journal of Korea Society of Disaster Information, Vol. 13, No. 1, pp. 1-5.

원문보기 상세보기
Koegelenberg, S., Scheffer, C., Blanckenberg, M.M., Doubell, A.F. (2014). "Application of laser doppler vibrometery for human heart auscultation." 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Illinois, US, pp. 4479-4482.
Lee, S.H. (2012). "Polysomnography in the Diagnostic Aspects of Obstructive Sleep Apnea." Journal of the Korean Medical Association, Vol. 55, No. 2, pp. 138-145.

상세보기
Levick, J.R. (2013). An introduction to cardiovascular physiology. Butterworth-Heinemann. London, UK.
Li, C., Lubecke, V.M., Boric-Lubecke, O., Lin, J. (2013). "A review on recent advances in Doppler radar sensors for noncontact healthcare monitoring." IEEE Transactions on microwave theory and techniques, Vol. 61, No. 5, pp. 2046-2060.

상세보기
Lin, J.C. (1975). "Noninvasive microwave measurement of respiration." Proceedings of the IEEE, Vol. 63, No. 10, pp. 1530-1530.

상세보기
Lin, J.C., Kiernicki, J., Kiernicki, M., Wollschlaeger, P.B. (1979). "Microwave apexcardiography." IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, Vol. 27, No. 6, pp. 618-620.

상세보기
Liu, Y., Norton, J. J., Qazi, R., Zou, Z., Ammann, K. R., Liu, H., Yan, L., Tran, P.L., Jang, K.I., Lee, J.W., Zhang, D., Kilian, K.A., Jung, S.H., Bretl, T., Xiao, J., Slepian, M.J., Huang, Y., Jeong, J.W., Rogers, J.A. (2016). "Epidermal mechano-acoustic sensing electronics for cardiovascular diagnostics and human-machine interfaces." Science Advances, Vol. 2, No. 11, e1601185.

상세보기
Muller, M., Abib, G.I. (2015). "Ultra WideBand RADAR system for human chest displacement." IEEE 13th International New Circuits and Systems Conference(NEWCAS), Grenoble, France, pp. 1-4.
Odinaka, I., O'Sullivan, J.A., Sirevaag, E.J., Rohrbaugh, J.W. (2014). "Cardiovascular biometrics: combining mechanical and electrical signals." IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 10, No. 1, pp. 16-27.
Pappano, A.J., Wier, W.G. (2018). Cardiovascular Physiology-E-Book: Mosby Physiology Monograph Series. Elsevier Health Sciences, Philadelphia, US.
Park, S.U. (2017). "Analysis of Treatment Trends in Ischemic Heart Disease in Recent 5 Years." Heart Insurance Review & Assessment, Vol. 11, No. 5, pp. 59-67.
Redlarski, G., Gradolewski, D., Palkowski, A. (2014). "A system for heart sounds classification." PloS one, Vol. 9, No. 11, e112673.

상세보기
Reed, T.R., Reed, N.E., Fritzson, P. (2004). "Heart sound analysis for symptom detection and computer-aided diagnosis." Simulation Modelling Practice and Theory, Vol. 12, No. 2, pp. 129-146.

상세보기
Shafiq, G., Veluvolu, K.C. (2014). "Surface chest motion decomposition for cardiovascular monitoring." Scientific reports, Vol. 4, No. 5093, pp. 1-9.
Shingu, G., Takizawa, K., Ikegami, T. (2008). "Human body detection using mimo-uwb radar sensor network in an indoor environment." Ninth International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies, Otago, New Zealand, pp. 437-442.
Wang, C.C., Trivedi, S.B., Jin, F., Stepanov, S., Chen, Z., Khurgin, J., Rodriguez, P., Prasad, N. S. (2007). "Human life signs detection using high-sensitivity pulsed laser vibrometer." IEEE Sensors Journal, Vol. 7, No. 9, pp. 1370-1376.

상세보기
Xiong, Y., Chen, S., Dong, X., Peng, Z., Zhang, W. (2017). "Accurate measurement in doppler radar vital sign detection based on parameterized demodulation." IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, Vol. 65, No. 11, pp. 4483-4492.

상세보기
Yamamoto, Y., Harada, S., Yamamoto, D., Honda, W., Arie, T., Akita, S., Takei, K. (2016). "Printed multifunctional flexible device with an integrated motion sensor for health care monitoring." Science advances, Vol. 2, No. 11, e1601473.

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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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