[논문]웨어러블 단말의 가속도 센서를 이용한 수면 중 움직임 및 자세를 감지하는 방법

전영준; 김상혁; 강순주

doi:10.14372/iemek.2022.17.1.1

[국내논문] 웨어러블 단말의 가속도 센서를 이용한 수면 중 움직임 및 자세를 감지하는 방법
A Method for Detecting Movement and Posture During Sleep Using an Acceleration Sensor of a Wearable Device 원문보기

대한임베디드공학회논문지 = IEMEK Journal of embedded systems and applications, v.17 no.1, 2022년, pp.1 - 7

전영준 (Kyungpook National University) , 김상혁 (Kyungpook National University) , 강순주 (Kyungpook National University)

Abstract ▼ AI-Helper

The number of patients with many complications grows with the increase of aging population. As the elders and severely ill patients spend most of their time in bed, it leads to Pressure Injuries (PI) such as bedsores. Unfortunately, there is no method to automatically detect changes in patient's posture which leads to the need for a caregiver every set of times when the patient needs to be moved. Many studies are conducted to solve this inefficient problem. Yet, these studies require costly devices or use methods that disturb patient's sleeping environment. Those methods are mostly hard to implement in practice due to these reasons. We propose a method to detect posture using a three-axis acceleration sensor from the wrist band. We developed a wearable watch that measures sleep-related data. We analyzed 40 people's sleep data with a wearable module and watch to measure their postures such as supine, left-side, and right-side. Then, we compared the classified posture from the watch with the wearable module and achieved 90% accuracy. Therefore, we concluded that only by using the wearable watch, we can detect the sleeping position without any new equipment or system to diagnose the patients without discomfort during their daily lives.

Keyword

표/그림 (9)

그림 그림 1. 눕는 자세에 따른 압력 값의 분포를 분석한 결과 Fig. 1. Results of analyzing the distribution of pressure values according to the lying position
그림 그림 2. 열화상 카메라로 움직임을 감지 및 분석 Fig. 2. Method and analysis of detecting movement with a thermal imaging camera
그림 그림 3. 가속도 측정 패치와 측정 결과로 자세 판별 분석 Fig. 3. Acceleration patch and Posture discrimination analysis
그림 그림 4. Sleepcare Kit 모습 및 측정 요소 Fig. 4. Sleepcare kit apperance and measured sensor list
그림 그림 5. Sleepcare Kit의 소프트웨어 구조 Fig. 5. Software Structure of Sleepcare Kit
그림 그림 6. 테스팅을 위해 디바이스를 착용한 모습 (SCK와 가속도 측정 모듈) Fig. 6. Wearing the devices for testing (SCK and acceleration measurement module)
그림 그림 7. 수면 중 신체 방향에 따른 수면 자세 분류 Fig. 7. Classification of sleep posture based on body direction during sleep
그림 그림 8. 측정한 결과 모습 및 자세 판별 분석. a - 수면다원검사 장비와의 비교, b - 자세 변화가 발생했을 때 무호흡 구간으로 전환되는 것 확인, c - 몸에 가속도를 측정할 수 있는 단말을 부착하고 SCK를 양손에 측정한 결과를 분석. Fig. 8. Measurement and comparison results and posture discrimination analysis. a - Comparison with polysomnography equipment; b - Confirmation of switching to the apnea section when posture changes occur; c - Analysis of the results measured while wearing the acceleration module and SCK.
표 표 1. 왼손의 SCK만으로 판단한 수면 중 자세와 움직임에 대한 정확도 Table 1. Accuracy of sleep posture determined only by the SCK of the left hand

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