http://dx.doi.org/10.5369/JSST.2017.26.4.280 pISSN 1225-5475/eISSN 2093-7563
호흡 측정 수면베개 시스템
안도현1 · 쩐밍2 · 이종민1 · 박재희2,+
Respiration Measurement Sleeping Pillow System
Dohyun Ahn1, Tran Minh2, Jongmin Lee1, and Jaehee Park2,+
Abstract
This paper presents a respiration measurement sleeping pillow based on pressure sensors. The respiration measurement sleeping pil- low system consists of a sleeping pillow, an interface circuit, a respiration measurement system, and four force-sensitive resistor(FSR) sensors attached at the bottom of the sleeping pillow. The FSR sensors are used to detect the respiration signals induced by the body movement while breathing. The respiration signals of a twenty health man were measured and analyzed by utilizing the respiration mea- surement sleeping pillow system. The pillow system could detect the respiration signals and had similar characteristics to the chest type BIOPAC respiration sensor used by medical doctors. The respiration rates of ten subjects were also measured. The average measurement accuracy was about 98.8%. The research results showed that this pillow system can be used to detect and analyze the respiration signal when sleeping for the better sleep management.
Keywords: Respiration, Pillow, Sleep management
1. 서 론
수면 장애는 학습 장애, 일의 능률 저하, 교통 사고를 포함한 여러 종류의 안전 사고, 정서 장애, 및 사회 적응 장애 등의 원 인이 될 수 있다. 또한 수면 장애를 적절하게 치료하지 않으면 이미 앓고 있는 내과, 외과, 이비인후과, 신경과, 정신건강의학 과 질환의 회복이 지연되거나 악화될 수도 있다. 수면 중 발생 하는 모든 수면장애관련 문제들을 극복하기 위하여 많은 수면 장애 치료기술들이 개발되었다. 수면장애를 치료하기 위해서는 약물적인 방법과 비약물적인 방법이 있는데 약물적인 치료는 빠 른 효과는 있으나 장기적으로 볼 때 부작용을 유발하고 중독을 초래 할 수 있는 위험성을 크게 내포하고 있다. 비약물적으로 치료하는 방법 중에는 특정파장의 빛을 단계적으로 밝아지도록
조사하는 빛치료[1]와 편안한 잠을 유도하는 음악을 환자에게 들려줌으로써 치료하는 음향치료[2]가 가장 많이 사용되고 있다 . 하지만 이런 치료법들은 환자개인의 상황에 맞추어서 치료조 건들을 조절하는 능동적 조절방법이 아니고 환자개인의 상황에 관계없이 일방적으로 치료하는 수동적인 치료만을 제공한다. 환 자의 수면장애를 완벽하게 없애기 위해서는 환자개인의 상황에 맞추어 치료하는 능동적인 치료[3]가 매우 필요하다.
환자의 상황에 맞추어 치료하는 능동적인 치료를 하기 위해 서는 수면관련 생체신호를 모니터링 하는 기술이 매우 중요하 다. 모니터링 되는 신호로는 뇌파[4], 산소포화도와 ECG[5], 호 흡[6-7], 심장박동률[8-10]등이 있다. 뇌파 및 산소포화도를 모 니터링 하는 경우는 생체신호획득 센서들을 직접 수면자의 몸 에 부착하여야 되기 때문에 오히려 좋은 수면을 방해 할 수 있 다. 심장박동률과 ECG 신호들의 모니터링은 센서들을 직접 몸 에 부착하는 경우 혹은 침대 밑에 압력센서 등을 설치하는 경 우가 많다. 심장박동 신호 및 ECG 생체 신호는 센서로부터의 출력 신호가 매우 작고 주변 노이즈에 영향을 많이 받기 때문 에 정확한 생체 신호 모니터링에 어려움이 많이 있다. 그래서 많은 연구자들이 주변 노이즈에 강하고 신호 획득이 쉬우면서 신호의 크기가 큰 호흡신호를 모니터링 하여 수면의 질을 판단 하는 기술 개발에 많은 관심을 가져왔다
수면의 질 혹은 졸음 여부를 판단하기 위한 다양한 호흡신호 검출 기술들이 개발되었다. 다양한 광섬유 센서[11-12]들을 직 물에 삽입하여 호흡을 측정하는 기술들이 개발되었다. 하지만
1경북대학교 의용생체공학과(Department of Biomedical Engineering1, Radiology School of Medicine , Kyungpook National University , Daegu , South Korea)
2계명대학교 전자공학과 ((Department of Electric Engineering, , Keimyung University , Daegu , South Korea)
+Corresponding author: [email protected]
(Received: Jul. 11, 2017, Revised: Jul. 25, 2017, Accepted: Jul. 26, 2017)
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이들은 감도는 매우 좋으나 주변 환경에 반응을 잘하고 착용에 불편함이 있어 수면자에게 적용하기는 적절하지 못하였다. 침대 위 천장에 마이크로웨이브 안테나[13]를 부착하여 수면자의 호 흡을 모니터링 하거나 의복에 콘덴서형 센서[14-16]를 부착하여 호흡신호를 모니터링 하는 기술들이 개발되었다. 마이크로 안테 나의 경우 신뢰성 있는 측정이 불가능 하였고 콘덴서형 센서의 경우 착용의복이 수면자들에게 불편을 야기 시키기 문제점이 발 견되었다. 이런 문제들을 해결하기 위해서 수면자 의복에 직접 부착하는 대신 수면자의 침대에 센서[17]를 삽입하여 호흡을 측 정 분석한 연구결과들이 발표되었다. 이 방식은 사람의 수면 위 치에 따라 호흡신호 특성이 다르게 나타나는 단점이 있어 측정 신뢰성이 매우 낮았다. 그래서 본 연구에서는 수면자의 머리위 치에 상관없이 항상 수면자의 호흡 신호를 검출 분석할 수 있 는 지능형 호흡측정 수면 베개 시스템에 대한 연구를 수행 하 였다. 호흡측정 수면 베개 시스템은 4개의 force-sensing-resistor (FSR) 센서, 수면베개, interface 회로, 호흡측정시스템으로 구성 되어 있으며 4개의 FSR 센서는 베개에 아랫부분에 부착되어 있 다. 호흡 신호 검출은 베개에 부착된 FSR 센서들이 수면자가 호흡을 할 때 발생하는 미세 움직임을 감지하여 이 신호를 인 터페이스회로에 보내고, 인터페이스 회로는 FSR 센서에서 받은 신호로부터 호흡 신호만을 추출하여 호흡측정 시스템에 주며, 호흡 측정 시스템은 인터페이스회로에서 보내준 호흡신호를 분 석 한다.
2. 연구 방법
Fig. 1은 호흡 측정 수면베개의 블록 다이어그램이다. 호흡측 정 수면베개는 수면베개, 수면베개에 부착된 4개의 FS센서,
interface 회로, DAQ, personal computer(PC)로 구성되어있다. 수 면자의 호흡에 의한 미세한 움직임을 FSR 센서들이 감지하여 전기신호로 바꾼다. 바뀐 전기신호는 filt와 증폭기로 구성된 interface 회로에서 노이즈가 제거된 호흡 신호만 추출되고, 이 신호가 DAQ에서 디지털 신호로 변환된다. 디지털신호로 변환 된 호흡 신호는 PC로 전달되어 분석된다. 여기서 사용된 FSR 센서는 Interlink사의FSR-406이었고 DAQ는 National Instrument 사의 NI9215 이었다. 본 연구에서 사용된 DAQ의 sampling 주 파수는 약 10 Hz 이었다.
일반적으로 건강한 일반인은 1분에 16에서 20회 정도의 호흡 을 한다. 즉 1분에 16에서 20회 정도의 호흡 신호를 발생한다.
Fig. 2 는 FSR 센서에서 나오는 신호들 중 호흡신호만 추출하기 위해 사용된 Interface 회로이다. 호흡신호만 추출하는 역할을 하 는 Interface 회로는 high pass filter, low pass filter, 및 증폭기로 구성되어있다. 본 연구에서 사용된 interface 회로의 high pass filter와 low pass filter는 저항과 콘덴서로만 설계되었으며 high pass filter의 cutoff 주파수는 0.19 Hz, low pass filter의 cutoff 주 파수는 1.06 Hz이었다. 증폭기는 OP-AMP로 설계 제작되었으 며 신호 증폭도는 151이었다.
수면자 호흡 정보를 추출하기 위해 4개의 FSR 센서를 베개 에 부착하여 사용한다. 4개의 FSR 센서를 사용하는 이유는 수 면자의 수면 위치가 변하더라도 항상 일정한 호흡 신호를 검출 하기 위해서다. 수면자의 호흡신호는 수면자의 호흡에 의한 미 세한 어깨 움직임에 따라 센서 출력신호가 변화하다. 이 변화하
Fig. 1. Configuration of the respiration measurement sleeping pillow system.
Fig. 2. Interface circuit.
Fig. 3. Respiration count.
는 아날로그 신호는 아날로그-디지털 변환기(ADC)에 의해 디 지털 신호로 변환되고 호흡 측정 시스템에서 분석되어 호흡정 보를 추출한다. 호흡 정보 추출 은 두 단계으로 이루어진다. 첫 번째 단계는 4개의 FSR 호흡 센서 신호 중에 가장 큰 신호를 발생시키는 FSR 센서를 찾아내고 그 센서의 출력 호흡 신호를 기본으로 해서 중요한 호흡 관련 정보들을 추출한다. 두 번째 단계에서는 선택된 FSR 호흡 신호를 분석하여 분당 호흡수 ( 호흡률), 호흡신호 peak value(maximun respiration signal Amplitude) 등의 정보를 얻는다. 수면정보 추출 알고리즘의 첫 번째 단계에서 수행하는 가장 큰 호흡 신호를 발생시키는 FSR 센서를 선택하는 방법과 호흡 계수하는 법을 아래에 설명 하였 다. Fig. 3은 호흡신호로부터 호흡을 계수를 하는 방법을 설명 한 그림이다. FSR 센서 선택과 호흡 계수를 위해 제일 먼저 4 개의 FSR 센서 출력신호를 ADC에서 sampling을 수행한다. 연 속 3개의 sampling된 디지털 값(S
1, S
2, S
3)들이 threshold 값보 다 모두 클 경우 호흡 신호가 시작되었다고 판단한다. 한 개 이 상 FSR 센서들에서 연속 3개의 sampling 값이 threshold 보다 모두 큰 경우가 발생하면 세 번째 sampling 된 값에서 첫 번째 sampling 한 값을 빼서(S
3-S
1) 그 차이가 가장 큰 값을 발생시키 는 FSR센서가 호흡 신호 출력 신호가 가장 큰 값을 발생 하는 FSR 센서로 선택하여 호흡신호 분석에 이용한다. 호흡 신호의 시작은 선택된 FSR 센서 출력 신호의 3 연속 sampling 값들이 threshold보다 모두 클 때 호흡신호의 시작이 발생했다고 생각 하고, 호흡 신호의 끝은 선택된 FSR 센서 출력 신호의 3 연속 sampling 값들이 threshold보다 모두 적을 때 호흡신호의 끝이 발생했다고 생각한다. 즉 3연속 sampling 된 값이 threshold 보 다 모두 커졌다가 다시 3연속 sampling 값이 threshold보다 모 두 작으면 호흡이 1회 발생 되었다고 계수한다. 호흡신호의 시 작과 끝 사이에 sampling 된 값들을 계속 비교하면서 가장 큰 값의 호흡 신호 peak value를 찾는다. 일반적으로 코골이가 발 생하면 호흡 시 움직임이 더 커져 호흡신호가 코골이가 없을 때 보다 더 큰 신호를 발생 시킨다. 이 호흡 peak value를 이용하 면 코골이 발생 유무도 찾아낼 수 있다. 본 연구에서 사용된 threshold 값은 0.5[V]이었다.
3. 결과 및 고찰
제작된 호흡 측정 수면 베개를 사용하여 20대 중반의 건장 한 남자의 호흡 신호를 검출 하여 보았다. Fig. 4는 건장한 남 자의 호흡신호를 검출하기 위해 실험하고 있는 사진이다. Fig.
5는 베개에 사람이 정자세로 누워 있었을 때의 FSR1, FSR2, FSR3, FSR4 센서의 출력 호흡 신호들이고, Fig. 6는 머리를 왼쪽으로 45° 기울였을 때 Fig. 7은 머리를 오른쪽으로 45°
기울였을 때의 호흡 신호들이다. 그림들은 모든 센서가 동일 한 호흡 신호를 발생하지 않음을 보여주고 있다. 더 나아가 일
부의 센서 출력 신호들은 수면자의 호흡패턴과 동일한 모양을 보여주고 있고 다른 센서들의 출력 신호는 수면자의 호흡패턴 과 다른 모양의 신호들을 출력하고 있다. 실험결과들이 출력 신호의 크기가 가장 큰 출력신호를 선택 하여야 수면자 호흡 의 정확한 분석이 가능함을 알려주고 있다. 4개의 FSR 센서 로부터 수면자의 호흡 신호를 정확하게 검출하는 것으로 본 연구의 목적을 달성하는 데 충분하나 수면자의 머리위치 등의 Fig. 4. Picture of experiment setup and an experimentor.
Fig. 5. Respiration signals when the head was right to the ceiling.
Fig. 6. Respiration signals when the head was tilted 45° to the left.
더 많은 수면관련 정보가 있으면 수면의 질을 판단하는데 도 움이 될 것 같아 4개의 FSR 센서들을 이용하여 머리위치를 찾아내는 실험을 여러 번 수행하였다. 그러나 일관성 있는 결 과를 얻지 못하여 4개의 FSR 센서로부터 정확한 호흡 신호는 검출이 가능하나 수면자의 머리 위치를 찾는 것은 어렵다는 결론을 얻었다.
Fig. 8 은 수면자가 정자세로 눕고 코골이가 발생 했을 때의 호흡 신호이다. Fig. 5와 비교하면 호흡신호의 크기가 코골이 가 발생했을 때가 발생하지 않았을 때보다 더 큰 크기의 호흡 신호를 발생 시켰음을 알 수 있다. 이는 코골이의 발생이 사 람의 어깨 움직임을 크게 하여 더 큰 호흡신호를 야기시킴을 의미한다. 실험 결과들에 통해 보통 일반 호흡 경우에는 평균 전압은 약 2.1V 이었고 코골이가 발생하는 경우에는 약 3.1V 이었다. Fig. 8이 코골이가 발생 했을 때 1.5배 정도 호흡 신 호가 커짐을 보여주고 있다. 그리고 60 dB 정도의 음악소리
가 있는 환경에서도 호흡신호 검출 실험을 수행 하였다. 실험 결과 음악소리가 없는 조용한 환경과 동일한 결과를 얻었다.
이는 압력기반 수면 베개가 주변 소리 노이즈에 영향을 받지 않는 다는 것을 보여주고 있다.
본 논문에서 언급한 호흡 센서의 신뢰성을 알아보기 위해 현 재 임상의사들이 사용하고 있는chest형 BIOPAC 호흡 센서와 1 시간정도 비교특성 실험을 수행 하였다. Fig. 9는 두 센서의 특 성을 비교한 그림이다. Fig. 9(a)는 BIOPAC에서 얻은 호흡신호 이고 Fig. 9(b)는 베개에 부착된 FSR 센서에서 얻은 신호이다.
Fig. 9가 수면 베개에 부착된 FSR 센서에서 얻은 호흡 신호가 BIOPAC 센서에서 얻은 호흡 센서보다 신호의 크기는 크고 패 턴은 거의 유사함을 보여주고 있다. 이 결과가 수면베개에 부착 된 FSR센서를 사용하여 수면자의 호흡신호를 신뢰성 있게 검 출할 수 있음을 보여주고 있다.
압력센서 기반 호흡 측정베개의 호흡률 측정특성을 분석하 기 위해 체형이 다른 20대에서 30대 사이의 남성들의 호흡 신호를 검출하여 호흡수를 계수 하는 실험을 수행 하였다. 실 험자들은 정자세로 누워 호흡을 10분 동안 하게 한 뒤 본 논 문의 연구방법에서 소개한 호흡률 계수법이 프로그램 된 시 스템을 사용하여 호흡수를 계수하고, 그 계수된 결과를 가지 고 계수 정확도를 계산하였다. Table 1은 10명의 실험자를 정자세로 누워 10분간의 호흡신호를 획득 분석한 결과이다.
키가 크고 신체가 건장한 남자들의 호흡률 측정 정확도가 키 가 작고 왜소한 남자들의 호흡률 측정 정확도 보다 더 높았 다. 이는 키 크고 건장한 남자의 호흡 신호가 키 작고 왜소 한 남자의 호흡 신호보다 더 큰 호흡신호를 발생시켰기 때문 으로 판단된다. 호흡측정 베개로 측정된 호흡률 측정 정확도 는 모두 98% 이상의 호흡률 측정 정확도를 가졌으며 평균 98.8%의 정확도를 보였다. 이 모든 실험결과들은 본 연구에 서 개발된 압력 기반 호흡 측정 수면 베개가 수면 중에 있는 사람의 호흡 신호를 추출 분석 하여 사람의 수면 중 호흡에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보여주고 있다. 좀 더 좋은 특 성을 가지는 호흡측정이 가능한 수면베개를 개발하기 위해 Fig. 7. Respiration signals when the head was tilted 45° to the right.
Fig. 8. Respiration signals when the head was right to the ceiling and the snoring occurred.
Fig. 9. Respiration signals (a)BIOPAC, (b)FSR.
호흡검출 방법의 고도화 및 노이즈 저감기술 개발 등이 필요 하다. 그리고 연구결과들이 호흡신호로부터 코골이 검출 가 능성도 보여주고 있기 때문에 코골이 검출 방법에 대한 연구 도 수행해야 될 것으로 판단된다.
4. 결 론
수면 중인 사람의 호흡 신호를 측정할 수 있는 압력센서 기 반 스마트 호흡 측정 베개에 대한 연구를 수행 하였다. 호흡측 정 스마트 베게는 수면베개, 베개의 아래 부분에 부착된 4개의 FSR 센서들, interface 회로, 호흡 측정 시스템으로 구성되어 있 다. 실험결과들이 수면자의 수면 형태에 관계없이 4개의 FSR 센서 중 최소 한 개에서는 정확하게 호흡 신호를 검출할 수 있 어 수면 중의 사람들의 호흡신호를 정확하게 추출 할 수 있음 을 보였다. 또한 코골이가 발생 했을 때 발생하지 않았을 때 보 다 더 큰 크기의 신호가 발생 함도 보여 주고 있다. 이 결과가 지능형 호흡측정 수면베개에서 검출된 호흡 신호로 코골이 발 생 유무도 알아낼 수 있음을 보여 주고 있다. 센서 특성 및 신 뢰성을 알아보기 위해 현재 임상의사들이 사용하고 있는 BIOPAC 호흡 센서와 특성 비교 하였고, 체형이 다른 20대-30대 남자 10 명의 호흡 측정 신호를 수행하였다. 실험 결과들이 BIOPAC 센 서와 유사한 특성을 가지고 있음을 보여 주었고, 평균 호흡률 정확도가 98.8% 였음을 알려주었다. 모든 실험 결과들이 압력 센서 기반 호흡 측정 베개가 수면 중인 사람이 호흡 신호를 추 출 분석하여 수면관리가 가능함을 보여 주고 있다. 좀 더 좋은 특성을 가지는 호흡측정이 가능한 수면베개를 개발하기 위해 호 흡검출 방법의 고도화 및 노이즈 저감기술 개발 등이 필요하 다. 그리고 코골이 검출 방법에 대한 연구도 수행해야 될 것으 로 판단된다.
REFERENCES
