행복수면을 위한 비침습적 수면 모니터링 및 수면 관리 기술개발 Development of Non-Invasive Sleep Monitoring and Sleep Management Technologies for Well-Being Sleep원문보기
보고서 정보
주관연구기관
한양대학교 HanYang University
연구책임자
조성호
보고서유형
최종보고서
발행국가
대한민국
언어
한국어
발행년월
2017-12
과제시작연도
2016
주관부처
미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning
등록번호
TRKO202000007258
과제고유번호
1711046972
사업명
개인연구지원
DB 구축일자
2020-09-26
키워드
환경 센서.행복수면.생체신호 추출.호흡수/심박수 측정.수면 중 호흡장애.수면 모니터링.비접촉/비침습.수면 중 움직임.IR-UWB.Environment sensor.Well-Being Sleep.Vital Signal.Sleep Disables.Breathing.Sleep Monitoring.Heart.Movement.
초록▼
□ 연구의 목적 및 내용 수면 중인 사람의 생체신호를 추출하기 위하여 Impulse radio ultra-wideband (IR-UWB) 레이더 센서 기술을 이용하여 비접촉/비침습적 방법으로 대상자의 호흡수, 심박수 등의 생체신호를 추출하는 기술을 개발한다. 또한 이렇게 모은 생체정보들과 연동하여 분석할 수 있는 수면 환경 데이터를 온도, 습도, 조도 등의 환경센서들을 활용하여 수집한다. 이렇게 측정된 생체신호 정보를 분석하여 개개인에 따른 환경 및 개인의 습관에 따른 수면의 연관상태를 연구하고 이에 기반한 개개인에 특화된 빅
□ 연구의 목적 및 내용 수면 중인 사람의 생체신호를 추출하기 위하여 Impulse radio ultra-wideband (IR-UWB) 레이더 센서 기술을 이용하여 비접촉/비침습적 방법으로 대상자의 호흡수, 심박수 등의 생체신호를 추출하는 기술을 개발한다. 또한 이렇게 모은 생체정보들과 연동하여 분석할 수 있는 수면 환경 데이터를 온도, 습도, 조도 등의 환경센서들을 활용하여 수집한다. 이렇게 측정된 생체신호 정보를 분석하여 개개인에 따른 환경 및 개인의 습관에 따른 수면의 연관상태를 연구하고 이에 기반한 개개인에 특화된 빅데이터성 분석을 통해 대상자의 수면상태 진단 및 수면 환경 권고를 통하여 대상자의 행복수면을 유도한다.
□ 연구결과 비접촉/비침습적 생체신호 추출을 위하여 우선적으로 IR-UWB 레이더를 이용한 생체신호 추출 및 생체 데이터 획득을 했다. 우선 수면 중인 대상자의 호흡정보를 추출하여 수면 중 호흡장애에 대한 지표를 계산해내고 생체신호를 기반으로 호흡수, 심박수 등의 생체정보를 추출하여 수면 중인 대상자의 수면 상태 판단 기술을 개발했다. 이러한 데이터들을 기반으로 빅데이터성 분석을 통하여 대상자에 대한 보다 깊은 수면에 대한 분석을 하여 Customized feedback을 하는 기술을 개발했다. 또한 사용자의 편의를 위하여 이 모든 과정을 자동화시키고 서버를 구축하여 데이터 저장 및 처리에 관한 사용자측의 부담을 줄였다. 그리고 이 모든 일련의 과정을 사용자의 컴퓨터와 스마트폰으로 가능하게 UI를 구성하고 앱을 개발하였다. 스마트폰을 통하여 사용자는 본인의 수면상태에 대한 Report 와 권장 수면 환경 등을 확인할 수 있다. 보다 정확한 비접촉/비침습적 수면 모니터링 기술 개발을 위하여 수면 전문의 및 심장 전문의와 협업하여 알고리즘 개선 및 실험환경구축을 했고, 대상자의 수면 상태를 알기 위하여 작성하게 하는 체크리스트의 정당성 및 타당성을 확보하였다. 임상실험을 통하여 Gold-standard와 본 연구팀이 개발한 알고리즘을 비교분석하였고 지속적인 개선을 통하여 수면 모니터링에 적합한 알고리즘을 개발하였다. 또한 수면 모니터링을 통해 분석한 수면 데이터와 수면 전 체크리스트를 통해 얻은 데이터를 서버에서 빅데이터성 분석을 하여 사용자에게 Feedback을 해주는 시스템을 구축하였다.
□ 연구결과의 활용계획 본 연구는 사용자로 하여금 보다 저렴한 가격에 보다 간편한 방법으로 수면 모니터링을 할 수 있도록 해주는 기기를 개발하는 것이다. 기존의 수면 다원검사는 Electrocardiography (ECG), Electroencephalography (EEG) 등의 센서들을 전신에 부착하고 수면에 임하는데 이것은 사용자에게 불편함을 느끼게 하고 이러한 장비들의 비용적 부담이 있는 것은 물론이고, 내원하여 검사를 진행하여야하기 때문에 평소 수면환경과는 다른 환경에서 수면검사를 하여 보다 부정확한 결과를 초래한다. 하지만 본 연구의 결과를 통하여 비접촉/비침습적 수면 모니터링을 할 경우 내원하지 않고 각 가정에서의 수면모니터링이 가능해지며, 비용적 측면에서도 부담이 덜게 되고, 대상에 대한 지속적인 데이터를 축적하게 되어 각 개인에게 적합한 수면환경을 권고하여줄 수 있게 된다.
(출처 : 한글요약문 4p)
Abstract▼
□ Purpose& contents In order to extract the vital sign of sleeping person, we develop technology to extract respiration rate and heart rate of the subject by non-contact / non-invasive method using Impulse radio ultra-wideband (IR-UWB) radar sensor technology. In addition, sleep environment data
□ Purpose& contents In order to extract the vital sign of sleeping person, we develop technology to extract respiration rate and heart rate of the subject by non-contact / non-invasive method using Impulse radio ultra-wideband (IR-UWB) radar sensor technology. In addition, sleep environment data are collected using environment sensors such as temperature, humidity, illumination and noise. We analyzed the measured bio-signal information and studied sleep-related conditions according to individual's environment and personal habits by analyzing checklist.
□ Result For non-contact / non-invasive bio-signal extraction, bio-signal extraction and biometric data acquisition were performed using IR-UWB radar. First, we extracted breathing information of sleeping subjects to calculate index of respiratory disorder during sleep, and based on bio-signals, we extracted biometric information such as respiration rate and heart rate to classify the sleep state of the subject. Based on these data, we developed a technique to analyze the deep sleep of the subject and analysis of big data made it possible to give customized feedback. For the convenience of users, we automated all of these processes and reduced the burden on the user regarding data storage and processing by building a server. And all of this process is done with user's computer and smartphone UI and developed the application on the user side. Through the smart phone, the user can check the sleep status and the recommended sleep environment. In order to develop a more accurate non-contact / non-invasive sleep monitoring technology, we worked with sleep specialists and cardiologists to improve the algorithms and build the experimental environment, and secured the validity and validity of the checklist that was prepared to know the subject's sleep state. Through the clinical experiment, the algorithm developed by the team and the Gold-standard were compared and analyzed. In addition, we constructed a system that provides feedback to the user by analyzing the sleep data measured through sleep monitoring and the data obtained from the pre-sleep checklist through the server.
□ Expected Contribution This study is to develop a device that allows users to monitor their sleep at a lower cost and in a simpler way. Conventional polysomnography involves attaching sensors such as Electrocardiography (ECG) and Electroencephalography (EEG) to the whole body. This makes the user feel uncomfortable, and is necessary to perform a sleep test in an environment different from the normal sleep environment, resulting in more inaccurate results. However, the results of this study suggest that non-contact / non-invasive sleep monitoring can be used to monitor sleep in each household, reduce the burden on the cost side, accumulate continuous data on the subject and finally, a suitable sleeping environment can be recommended.
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