1. 서 론
수면은 인생에 있어 가장 중요한 부분이어서 숙면은 인 간의 질병을 완화 시킬 수 있는 가장 좋은 방법이다. 숙면 을 취하지 못하게 되면 각종 안전사고의 원인이 되어 만족 스럽지 못한 일상 생활 및 여러 질환들을 유발하는 요인이 된다. 한국의 2009년 수면장애 환자는 26만 2천명에서 2013년도에는 38만 1천여명으로 약 45%증가하였다. 특 히 40대에서 50대의 연령층에서 수면 장애를 가장 많이 보이고 있다. 40대에서 50대의 장년들은 가장 활발히 경 제활동을 하는 연령층임과 동시에 가장 스트레스가 높은 연령층으로 이로 인한 수면장애가 가장 높은 것으로 나타 나고 있다[1]. 수면 장애로 오는 대사증후군은 대부분 수 면이 부족하거나 너무 많은 경우 모두 45% 이상 증가 한 다고 발표하고 있다[2]. 특히 수면 무호흡증으로 인하여 알츠하이머병이 수면 무호흡증이 없는 사람보다 빨리 온 다는 연구 결과도 발표되고 있다[3]. 또한 숙면을 취하는 사람은 숙면은 취하지 못하는 사람보다 뇌졸중의 위험이 50%가량 낮다는 연구결과도 있다[4]. 한국 청소년들은 과도한 입시경쟁으로 수면부족이 많이 오는데 이는 비만 을 초래 할 수 있다고 한다. 이러한 이슈들을 해결하기 위 기 위해 정확한 수면의 질을 측정하여야 한다. 또한 정확 한 수면 단계를 측정한 후 문제가 되는 부분의 정확한 원 인을 찾아 개선하는 것이 필요하다. 이는 일반 병원에서 수면 클리닉 서비스로 일반 환자들에게 제공하고 있다. 병 원에서 수면 클리닉은 일반적으로 수면다원검사라는 방법 을 사용하는데 이는 인체에 많은 센서들을 부착하여 측정 을 하는 것이다. 일반 병원에서 이러한 장비를 갖추는데 드는 비용은 대략 1억원 정도 소요된다. 이런 장비가 갖추 어진 수면시설에서 피험자에게 수면을 취하게 하여 뇌파, 혈압, 안구운동, 호흡 수, 코골이, 그리고 수면 동안의 움직 임을 분석하여 종합적인 수면 상태를 검사한다. 피검자가 검사를 받으려면 1회 검사에 70∼80만원 정도로 비용이 소요된다. 4차산업혁명 시대에 ICT 기술로 특정 데이터 를 수집하여 정확한 분석을 할 수 있게 되었고 분석된 정 보를 바탕으로 개인 맞춤형 진단과 해결방법을 제시하게 되었다. 그러나 아직까지 생체 신호를 측정하기 위해서는 피검자에게 측정기구를 부착여야 하는 번거로움이 있다.
생체신호는 생체에서 발생하는 여러 가지 형태의 신호 를 의미한다. 생체신호는 3가지로 분류된다. 전기적 신호 인 뇌전도, 심전도와 기계적 신호인 혈류 속도, 유량이 있 고 화학적인 변수인 산소포화도, 폐하 등이 있다.
생체 신호의 측정변수들을 얼마나 정확하고 쉽게 측정 하는가에 대한 연구가 진행되고 있다. 또한 측정된 결과로 부터 유용한 결과를 얻기 위하여 어떠한 신호의 처리 및 분석 방법이 적용되어야 하는가에 대하여 연구가 진행되 고 있다. 이러한 생체신호 검출 및 기술은 의학의 임상 분 야로 생체계측공학으로 발전하고 있다[13].
본 연구는 UWB(Ultra Wide Band) 레이더를 이용하 여 1m 정도 거리에서 신체의 호흡수와 심박수를 측정하 는 연구로서 피검자에게 불쾌함을 주지 않고 정확한 생체 정보를 획득할 수 있는 연구이다.
2. 이론적 배경
수면다원검사(Polysomnography)는 수면 중에 발생 하는 생리적 변화를 연속으로 기록하는 임상 신경생리학 적 검사 방법이다. 수면다원검사를 통하여 호흡수, 심박 수, 혈압, 산소포화도, 심전도, 뇌파, 안구운동 등을 모니터 링하고 비디오로 기록한다. 수면다원검사를 통하여 수면 중에 발생하는 여러 가지 상황을 모니터링하고 얻어진 데 이터의 분석을 통하여 가능한 질병을 진단하여 치료할 수 있게 한다. 이런 검사를 수면상태에서 생리적인 상태를 확 인하는 검사 방법 중에 하나라고 한다[5].
2013년 한국인터넷정보 학회 학술발표대회 논문집에 게재된 ‘수면장애 모니터링을 위한 수면감지 시스템’의 논 문에서는 상용화되어 있는 다양한 센서를 모듈로써 개발 하여 비접촉 형태의 시스템 구축을 제안하였다. 시스템을 구성하고 있는 센서는 수면 중 움직임 감지, 진동, 소리 감지 센서 들이고 개인 침실 주변에 설치하여 수면 상태를 모니터링하고 수면 중 이상 상태 발생 시에는 모니터링 카 메라를 이용하여 촬영된 영상을 확인할 수 있는 기술이다. 수면상황과 관련 센서 간의 정의를 살펴보면 정상적인 상 태에서의 수면 상황을 침대 위와 수면 중으로 정의하였다. 비 정상 상태의 수면은 수면 무호흡, 경련, 울음, 코골이, 침대이탈이라는 상황으로 정의하였다. 관련 센서는 활동 감지센서, 진동센서, 근접센서, 소리센서를 적용하였다. 이 러한 센서를 통해 측정된 데이터는 무선통신을 이용하여 수집되며 단말기에 전달되어 활용될 수 있다고 하였다[14].
수면다원검사의 표준은 1968년에 정립되었고 여기서 표준용어, 표준기술 및 수면상태의 판정 기준이 정립되었 다. 수면 중에 근육의 긴장도에 따라 안구의 움직임이 다 르다는 것은 1953년도에 발견하였다[6]. 미국 수면학회 인 ASDA(American Sleep Disorders Association)에 서는 1990년 수면 장애를 처음으로 분류하여 개인별 수 면장애에 대한 질환과 수면다원검사에 대한 견해를 정리 하였다[7].
또한 1999년에는 국제 임상 신경 생리 학회인 IFCN (International Federation of Clinical Neurophysiology) 에서 수면다원검사에 대한 검사 지침을 정립하여 현재까 지 사용하고 있다[8].
지금까지의 수면다원검사는 피검자가 직접 병원에 내 방하여 수면검사실에서 수면다원검사 장비를 피검자 신체 에 부착하고 수면을 수 시간동안 취하게 한다. 측정 장비 는 뇌파측정기(EEG: Electroencephalogram), 근전도 측정기(EMG: Electromyography), 심전도 측정기(ECG: Electrocardiogram), 그리고 안구운동 측정기(EOG: Electrooculogram)가 있다. 수면 중 코골이나 무호흡 상 태 등을 측정하는 장치는 따로 있으며 수면자세나 사지운 동에 대한 측정은 비디오를 사용한다. 그리고 동맥의 산소 포화도를 측정하는 장비가 있다. 이를 통해 얻어진 측정값 인 EEG, EMG, EOG의 데이터에 따라서 수면의 상태를 1기에서 4기로 구분하고 안구운동 단계는 REM 수면기로 구분한다. 또한 잠이 들지 못한 상태를 W(Wakefulness), 잠이 들었으나 계속 뒤척이는 상태는 MT(Movement Time)로 구분한다[5,9].
현재 병원에서 시행중인 수면다원검사는 측정 장비를 직접 피검자에 부착하는 방식을 사용한다. 이는 자연스러 운 수면을 취하지 못하게 함으로 정확한 데이터를 얻는데 신뢰성 측면에서 그 정확도가 낮다.
본 연구에서 사용하는 UWB는 광대역 주파수 대역을 가 지며, 아주 짧은 신호의 주기를 가지는 임펄스 신호이고, 피코 초(Pico-Second)에서 나노 초(Nano-Second)의 신호 주기를 가진다.
일반적으로 UWB는 3.1GHz~10.6GHz 대역에 이르는 넓은 주파수 대역으로 낮은 전력 세기로 신호를 주고받는 근거리 통신 기술이다. 대부분 한 개의 안테나를 통하여 송신과 수신을 받으나 특별한 상황에서는 안테나를 분리 하여 사용하기도 한다[9].
2001년도까지 UWB는 군사적 목적으로 사용되었다. 2002년부터 미국 FCC는 UWB 칩을 통신 및 레이더 기술 에 상업용으로 사용할 수 있게 허가 하였다. 현재는 UWB 칩으로 초고속 근거리 무선 통신에 주로 사용하고 있으며, 보이지 않는 벽이나 지면을 투시하여 벽 뒤의 물체를 탐지 하거나 땅속에 있는 물체의 모양을 탐지하는데 사용하기 도 한다. 현재 자동차에서 주변 상황을 감지하기 위하여 여러 가지 센서와 카메라를 사용하고 있으나 미래 자율 주 행 자동차에는 차량의 전방, 후방, 측면의 물체 및 움직임 을 감지할 수 있는 차량용 레이더 용도로 적용 범위가 넓 어지고 있다[10, 11,12].
본 연구는 신체 비접촉으로 UWB 레이더를 통하여 기 존에 일반 병원에서 피검자에게 접촉식으로 수면다원검사 를 진행하는 것을 비접촉식으로 가능하게 하는 결과를 도 출하였다.
3. 분석방법
본 연구의 분석방법은 수많은 센서를 인체에 접촉하지 않고 피검자의 주변에 UWB 레이더를 두고 신체 비접촉 식으로 수면상황을 모니터링 한다. 수집되는 데이터는 호 흡수, 심박수, 수면 상태에 대한 정보를 측정한다. 데이터 수집방법은 UWB 레이더 파장을 활용하여 비접촉식으로 생체 정보를 수집한다.
신체 비접촉식으로 생체정보를 수집하기 위해 사용된 장비는 다음과 같다. [Figure 1]과 같이 UWB 칩과 안테 나 그리고 NCB(Non-Contact Biological Signal) 모듈 로 구성되어 있다. 이 모듈에는 생체신호를 검출하기 위해 여러 가지 알고리즘이 구현되어 있다.
UWB 안테나는 측정하고자하는 피검자의 1m 주변에 위치시켜 UWB 안테나 범위 안에 피검자의 호흡, 심박 측 정이 가능한 부위가 오도록 위치한다. [Figure 1]에 나타 난 바와 같이 UWB 안테나의 크기는 60 x 50 x 8mm³이 고 재질은 FR-4이다.
[Figure 2]와 [Figure 4]는 안테나에 방출되는 빔폭으 로 상, 하, 좌, 우 모두 50도이다. UWB 안테나 타입은 비 발디이며, 안테나 이득은 8dBi 이상이다.
비접촉식으로 생체신호를 검출하는 중요 연구는 NCB 센서에 대한 모듈 연구와 생체신호 검출 알고리즘이 중요 하다. NCB 센서란 비접촉 방식으로 호흡수, 심박수, 그리 고 심박변이도의 생체정보를 레이더 기술을 활용하여 데 이터를 취득하는데 사용된다. NCB 센서 모듈은 [Figure 3]과 같이 UWB Front-End 모듈, 신호처리 MPU, HW Interface로 구성한다.
NCB 센서 모듈 구성요소의 각각의 기능들에 대해서는 <Table 1>과 같이 정리된다. UWB Front-End 모듈은 임펄스 신호를 송신하고 반사 신호를 수신하여 증폭하고 여러 가지 필터 처리 후에 샘플링한 디지털 정보를 MPU 에 전달하는 기능을 담당한다. 신호처리 MPU는 Front- End Module로부터 받은 디지털 데이터를 기반으로 신호 처리를 한 후, 얻어진 생체 정보를 통신 모듈이나 하드웨 어 인터페이스를 통해서 전달하는 기능을 담당한다. 그리 고 하드웨어 인터페이스는 외부 호스트와 연결하는 기능 을 담당한다.
UWB 안테나를 설계하는데 본 연구를 위해 중요한 것 은 미세한 생체 신호(호흡, 심박수)를 감지하기 위해서는 반드시 안테나의 이득은 커야 하고 빔폭은 작아야 한다. NCB모듈은 UWB Radar의 변복조 및 Baseband를 지원 하는 Novelda사의 NVA6201을 사용하여 설계 제작하였 다. UWB 안테나는 TX, RX 공통 사용이고, 8.2(GHz)기 준으로 50Ω 임피던스로 설계하였다.
4. 분석결과
4.1 호흡 측정 방식
호흡과 심박수를 측정하는 프로세스는 [Figure 5]와 같다. UWB 레이더를 통하여 생체신호를 수신 받은 후 신 호를 구분하는 방식을 사용하게 된다. 구분된 파장은 심박 수와 호흡 파장으로 처리한다. 생체신호를 추출하면 [Figure 6(a)]처럼 여러 생체 정보가 표시된다. 여기에 ALE(Adaptive Line Enhancer) 필터를 이용하여 노이 즈 성분을 제거하면 [Figure 6(b)]와 같은 호흡 신호에 대한 그래프를 얻게 된다. 생체정보 측정모듈로 얻은 신호 에는 호흡 신호와 심박 신호가 포함되어 나타난다. 그러나 호흡 신호에 심박신호는 매우 약하게 표시됨으로 구분하 여 제거할 수 있다. 최종적으로 [Figure 6(c)]처럼 호흡 신호가 나타나게 되어 1분 동안 호흡 신호의 Peak 개수를 측정할 수 있게 된다. Figure 4
4.2 수면상태 감지 방식
수면 상태 감지 방식의 기본 개념은 다음과 같다. HRV(Heart Rate Variability)와 수면 중 움직임을 비교 하여 수면 여부와 수면 단계를 추정한다. 수면 상태 감지 방식은 수면 중인 사람은 일반적으로 움직임이 없거나 가 끔 뒤척이는 움직임을 보임으로 수면 여부를 확인할 수 있 다. 심박수는 수면하는 동안에 안정적으로 나타나기 때문 에 HRV를 수면 상태 감지에 사용할 수 있다. HRV와 수면 중 움직임을 비교하여 수면 여부와 수면 단계를 추정할 수 있다. 또한 수면 중 발생하는 다양한 상황에서 생체 신호 를 취득할 수 있어야 한다. 예를 들면 옆으로 자거나 엎어 져서 자는 경우처럼 움직이는 것이다. 이러한 경우에는 생 체 신호가 크게 나오는 부분(가슴 또는 등)을 탐색하여 생 체 신호를 취득하고, 수면 중 움직이는 경우에는 움직일 때 나오는 파장을 구분하여 이 부분의 파장을 제거하고 다 시 움직이는 않는 상태가 오면 생체 신호를 획득하는 방법 을 사용한다. 수면 상태 감지는 우선 노이즈 성분을 제거 하는 필터를 통해 정규화된 HRV를 측정하는 것이다. 도 출된 HRV와 수면과의 상관관계 분석을 수행하여 효율이 좋은 파라미터를 선정한다. 다음으로 [Figure 7]과 같이 수면 중 움직임을 측정하기 위하여 피검자의 주변에 UWB 레이더에서 수신되는 신호가 변화는 것을 양으로 환산하 여 움직임량을 측정한다. [Figure 8]은 HRV를 측정하는 단계로 HRV와 관련된 정보를 취득하여 측정한다. 여기서 한 심박내의 가장 큰 심박 시간의 간격을 측정하여 이 값 의 분산을 계산하여 HRV를 측정한다. [Figure 9]는 수면 중 피검자의 움직임량과 HRV를 결합하여 수면 여부와 수 면 상태의 단계를 그래프로 표시하게 한다.
[Figure 9]에서 세로측의 0은 아직 잠이 들지 않은 깬 상태를 의미한다. 1은 잠이 들기 시작하면서 안구가 이동 되는 상태이다. 2는 가벼운 수면 상태이고 3은 깊은 수면 상태를 의미한다.
5. 결론 및 향후 연구방향
X선 촬영기나 초음파 진단기기로 생체 정보를 획득하 는 방식은 인체에 유해한 방사선이나 과다한 외부 공급 에 너지를 사용함으로써 인체에 유해한 영향을 끼치게 된다. 특히 지속적으로 신체 정보를 모니터링 하는 경우는 인체 에 피폭되는 량이 초과 될 수 있어 매우 신중한 접근이 필 요하게 된다. 그러나 UWB는 평균 전력 –41.3dBm/MHz 로 미래부 고시 제2014-50호 무선설비 규칙 제32조에 서 제시하는 기준치 이하로 모바일 핸드폰 평균보다 7만 배 작은량으로 측정이 이루어진다. UWB 칩을 이용한 생 체정보 획득 기술은 인체에 보다 안전한 기기를 사용함으 로써 비접촉으로 생체 정보를 획득하는 기술이다. 그러므 로 본 연구는 UWB 칩을 사용하여 수면상태를 확인 할 수 있는 방식을 구현하여 피검자에게 비접촉으로 생체 정보 를 획득하고 피검자의 수면의 질을 확인 할 수 있게 하였 다. 여기에서 얻어지는 생체정보는 여러 가지 헬스 케어 시스템을 통하여 분석되어 질 수 있고 개인 맞춤형 수면진 단이 가능하게 된다. 또한 이러한 분석 시스템은 여러 분 야에서 사용될 수 있는데 특히 차량속에서 운전하고 있는 운전자의 생체 정보 획득, 경비를 수행하고 있는 개인, 독 거노인, 개인 활동이 많은 전문인에게 필요할 것이다. 4차 산업의 발달로 여러 센서와 시스템이 결합되면 개인 맞춤 형 헬스 케어용으로 확대 될 수 있다.
측정된 생체정보는 빅 데이터 분석을 통하여 다양한 서 비스 모델을 가져올 수 있으며 더 이상 병원에 가지 않아 도 내 정보를 내가 직접 측정할 수 있게 될 것이다. 또한 측정된 정보를 의료용으로 사용하려면 병원 시스템과 연 결하는 새로운 비즈니스 분야가 생겨, 내게 맞는 정확한 처방을 얻을 수 있게 될 것이다. 이는 인간의 삶을 윤택하 게 해 줄 수 있을 것이다.
본 연구에서 개발한 측정 방식을 통하여 수면 단계를 확인 할 수 있었다. 특히 호흡 및 심박수와 수면 중에 움직 이는 상태를 비교 분석하여 수면의 품질을 그래프로 나타 내는 것이 연구의 특징이라 할 수 있다.
향후 연구방향으로는 피검자로부터 비접촉식으로 획득 한 수면의 단계를 활용하여 개인의 수면 질 향상을 도울 수 있는 다양한 환경을 연계하는 부분이 필요할 것이다.
코골이가 심하여 무호흡증이 나타나는 피검자에게 현 재 수면 방식이 아닌 다른 수면 환경을 제공하여 수면의 질을 높이고 수면 장애를 개선하는 여러 장치들이 개발 되 어야 할 것이다. 의료 전문인과 시스템 개발자와의 협업을 통하여 지속적이고 정확한 데이터를 바탕으로 질환에 대 한 예측과 진단을 가능하게 할 것이다.
