[논문]심박측정을 이용한 Mobile Life Keeper 시스템 구현

김우종; 이수훈; 이강환

심박측정을 이용한 Mobile Life Keeper 시스템 구현
An emergency care system for heart attack using heart rate monitoring 원문보기

김우종 (한국기술교육대학교 컴퓨터공학부) , 이수훈 (한국기술교육대학교 컴퓨터공학부) , 이강환 (한국기술교육대학교 컴퓨터공학부)

2011년 심장질환으로 사망하는 인구수가 약 25,000명에 이른다. 본 논문은 심장마비환자의 빠른 응급구제를 위해 심장마비의 발생을 감지하고 응급상황을 전파하는 시스템을 개발한다. 심장마비를 감지하기 위해 맥박센서가 부착된 wearable computer를 제작한다. 측정된 맥박은 블루투스 무선통신으로 스마트폰으로 전송된다. 스마트폰에서 입력받은 맥박을 분석하여 상황판단을 하고 비상알람, SNS(Social Network Service), SMS(Short Message Service)를 활용하여 상황전파를 한다.

In 2011, There were about 25,000 people died because of heart disease. The aim of this paper is to design a heart attack situation monitoring and spreading system for patients. Wearable computer with a sensor is used to monitor heart rate. Heart rate is transffered to smartphone with bluetooth. After analyzing heart rate, smartphone spread out the emergency situation by various service including emergency call, SNS and SMS.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

환자의 생존율을 높이기 위해서는 최초목격자에게 현재 환자는 심폐소생술을 받아야 한다는 것을 인식시켜줌과 동시에 심폐소생술법을 알려주는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상황을 감지하는 것을 포함하여 발생 후에 다양한 서비스를 통해 상황전파를 하는 기능을 추가하여 환자에 대한 신속한 응급 처치를 도모할 수 있는 시스템을 제작하였다. 그림 1에서는 실신한 환자에 대한 사람들의 상황인식을 나타낸다.
응급처치만 하더라도 환자의 생존율은 50%까지 올라가지만 실정은 올바른 응급처치가 시행되고 있지 않다. 따라서 본 논문은 환자의 맥박을 이용해 상시 모니터링을 함으로써 환자의 응급상황을 감지 및 주변 사람, 지인, 상황실 등 다양한 경로를 통해 전파를 하여 환자에 대한 빠른 응급처치를 요청하는 시스템을 제시하였다.
2011년 심장질환으로 사망하는 인구수가 약 25,000명에 이른다. 본 논문은 심장마비환자의 빠른 응급구제를 위해 심장마비의 발생을 감지하고 응급상황을 전파하는 시스템을 개발한다. 심장마비를 감지하기 위해 맥박센서가 부착된 wearable computer를 제작한다.

제안 방법

또, 진동 및 소리를 울려 사람들의 이목을 끌고 응급처치방법 영상을 출력한다. Eclipse IDE 환경에서 JAVA를 기반으로 개발하였다.
환자의 응급상황 감지 및 상황전파를 한다. wearable computer로부터 얻은 맥박수를 분석하고 가속도계로부터 현재 움직임을 감지하여 응급상황여부를 판별을 한다. 응급상황이 발생하면 119상황실 DB서버, 트위터, SMS로 환자정보와 GPS로부터 받은 현재위치 정보를 전송한다.
응급상황이 발생하면 119상황실 DB서버, 트위터, SMS로 환자정보와 GPS로부터 받은 현재위치 정보를 전송한다. 또, 진동 및 소리를 울려 사람들의 이목을 끌고 응급처치방법 영상을 출력한다. Eclipse IDE 환경에서 JAVA를 기반으로 개발하였다.
그림 2은 전체 시스템 구성도를 나타낸다. 맥박센서로부터 신호를 입력받아 분당 맥박수를 검출하는 wearable computer, 전송받은 맥박수를 분석하여 상황전파를 하는 안드로이드 어플리케이션, 모든 응급환자정보를 나타 내는 119상황실 프로그램과 DB서버가 전체 시스템을 구성한다.
위 특성들을 활용하여 응급상황인지 판별하는 것은 다음과 같은 과정을 거쳐 판별할 수 있다. 먼저 맥박 수에 대하여 최소임계값을, L1-norm에 대하여 최소, 최대 임계값을 정의하여 입력받은 두 파라미터들을 분석한다. 분석하는 것은 두 가지 방법으로 나누어 각기 따로 연산 및 판별을 한다.
사용자의 이동성을 고려해 착용이 가능한 맥박을 검출하는 장치를 제작하였다. 그림 3은 wearable computer의 구성요소를 보인다.
측정된 맥박은 블루투스 무선통신으로 스마트폰으로 전송된다. 스마트폰에서 입력받은 맥박을 분석하여 상황판단을 하고 비상알람, SNS(Social Network Service), SMS(Short Message Service)를 활용하여 상황전파를 한다.
본 논문은 심장마비환자의 빠른 응급구제를 위해 심장마비의 발생을 감지하고 응급상황을 전파하는 시스템을 개발한다. 심장마비를 감지하기 위해 맥박센서가 부착된 wearable computer를 제작한다. 측정된 맥박은 블루투스 무선통신으로 스마트폰으로 전송된다.
위 신호를 입력으로 하여 HIGH to HIGH time interval을 검출하여 맥박 수를 계산한다.
안드로이드는 DB서버로의 직접접근을 막아놓기 때문에 웹페이지를 통해 접근하여 결과물을 파싱하는 간접접근방식을 사용해야 한다. 이를 위해 웹 서버를 개설하였고 DB 접근용 웹페이지를 만들었다. 상기 웹페이지는 PHP로 개발되었다.
환자 위치정보 출력을 위해 C# 프로그램에 브라우저 형식으로 google map api를 활용한 웹페이지를 첨부하였다. 이 웹페이지는 Java Script로 구현하였다.
환자의 응급상황 감지 및 상황전파를 한다. wearable computer로부터 얻은 맥박수를 분석하고 가속도계로부터 현재 움직임을 감지하여 응급상황여부를 판별을 한다.

대상 데이터

마이크로프로세서는 이 값을 인터럽트로 받아 검출알고리즘을 거쳐 분당 맥박수를 블루투스를 통해 안드로이드 어플리케이션으로 전송한다. 마이크프로세서는 Atmega328칩을 탑재한 Arduino Fio를 사용하였다. C를 기반으로 구현하였다.
그림 3은 wearable computer의 구성요소를 보인다. 벨트형태로 사람의 가슴하단 명치부근에 착용하여 사용하며 센서부와 마이크로프로세서, 블루투스 모듈, 배터리로 구성되어있다. 센서는 환자의 심장박동에 따라 0 혹은 1의 디지털 값을 출력한다.

성능/효과

1) 입력받은 맥박 수의 값을 비교하여 임계값보다 낮다면 30초 동안 맥박수와 가속도 값의 변화를 분석한다.
2) 맥박수가 30초동안 최소 임계값보다 낮은 수치를 유지하는 가운데 가속도값의 변화가 0.5g 미만일 때 응급상황으로 판단한다.
2) 최대 임계값보다 높은 L1-norm이 들어오면 그 순간 후로 1초 동안 샘플들을 추가로 입력받는다.
3) 최대 임계값보다 높은 순간 전, 후로 샘플들을 비교하여 1g보다 낮은 샘플이 더 많다면 사용자가 쓰러진 것으로 판별한다. [4]
첫 번째로, 정상적인 맥박의 수치가 60~100인데 반해 심장마비에 걸린 환자는 미세하게 6~20으로 뛴다. 두 번째로, 가속도는 L1-norm으로 추출하는데 이 값은 정지상태일 때 1g을 유지한다. 위 특성들을 활용하여 응급상황인지 판별하는 것은 다음과 같은 과정을 거쳐 판별할 수 있다.
안드로이드 어플리케이션에서 맥박 수와 가속도는 응급상황인지 판별하는 파라미터로 사용된다. 첫 번째로, 정상적인 맥박의 수치가 60~100인데 반해 심장마비에 걸린 환자는 미세하게 6~20으로 뛴다. 두 번째로, 가속도는 L1-norm으로 추출하는데 이 값은 정지상태일 때 1g을 유지한다.

후속연구

향후 연구과제로 다른 센서들을 활용하여 심전도 및 산소포화도 등을 측정하여 병원과의 연계로써 Ubiquitous-Health 시스템으로의 연구를 진행할 예정이다.

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