스마트 쿠션 기반 실시간 심박수 모니터링

초록

본 논문은 마이크로벤딩 광섬유 센서를 내장한 스마트 쿠션을 제안한다. 피부와 전극이 접촉하지 않는 볼리스토카디오그램(BCG) 신호를 광학 트랜시버를 통해 증폭·디지털화하고, 2‑10 Hz 대역통과 FIR 필터와 적응형 임계값 기반 알고리즘으로 실시간 심박수를 3 초마다 업데이트한다. 5명의 피험자를 대상으로 상용 SpO₂ 장치와 비교한 결과 95 % 이상 정확도를 달성하였다.

상세 분석

이 연구는 비접촉식 심박수 측정을 위해 마이크로벤딩 광섬유 센서를 활용한 스마트 쿠션 시스템을 설계·검증하였다. 마이크로벤딩 센서는 두 개의 미세 변형부 사이에 멀티모드 광섬유를 고정시켜, 사용자의 몸에서 발생하는 미세 진동(심장 박동 및 호흡)으로 인한 광섬유 굴절률 변화를 광 강도 변조로 변환한다. 변조된 광 신호는 내장된 LED와 포토다이오드가 포함된 광학 트랜시버에서 전기 신호로 변환되며, 증폭·필터링·아날로그‑디지털 변환(ADC) 과정을 거쳐 USB를 통해 PC로 전송된다.

신호 전처리는 2 Hz~10 Hz 대역통과 FIR 필터(40 dB 감쇠)로 저주파 호흡 성분과 고주파 잡음을 제거하고, 필터링된 신호에 세제곱(x³) 연산을 적용해 피크 진폭을 강조한다. 이어서 0.06 s(3샘플) 이동 평균으로 순간적인 급등·급락을 평탄화하고, 절대값을 취한 뒤 0.3 s(15샘플) 이동 평균을 적용해 최종 피크 검출용 신호를 만든다.

핵심 알고리즘은 적응형 임계값을 사용한다. 초기 300샘플의 최대값을 기준으로 25 %를 초기 임계값으로 설정하고, 이후 검출된 8개의 피크 평균값의 25 %를 새로운 임계값으로 업데이트한다. 급격한 진폭 변동을 방지하기 위해 새 피크가 이전 피크의 2배를 초과하면 제한하고, 일정 구간(J‑J 간격) 동안 피크가 검출되지 않으면 임계값을 10 % 감소시켜 잠금 현상을 방지한다. 피크 검출은 상승 에지(연속적인 증가)와 0.25 s 이내의 하강 에지를 동시에 만족하는 구간을 찾아 수행한다. 인접 피크가 0.3 s 이내에 존재하면 진폭이 낮은 쪽을 폐기해 거짓 검출을 최소화한다.

실험에서는 5명의 자원봉사자를 대상으로 5분간 데이터를 수집했으며, 상용 SpO₂ 장치와 비교해 평균 민감도 96 %99 %를 기록했다. FP(거짓 양성)와 FN(거짓 음성) 비율이 낮아 검출 오류율(DER)이 0.010.08%에 머물렀다. 이는 기존의 파형 변환, 머신러닝, 템플릿 매칭 기반 방법보다 연산 복잡도가 현저히 낮으며, ASIC 구현에 적합한 저전력 설계가 가능함을 의미한다. 다만, 실험 환경이 정적인 상태에 한정됐으며, 움직임이 큰 상황이나 다중 사용자의 동시 측정에 대한 검증은 부족하다. 향후 동작 아티팩트 억제와 다채널 센서 배열을 통한 신호 품질 향상이 필요하다.