저비용 실시간 3D 영상으로 비접촉 천식 모니터링

초록

본 논문은 30 Hz 스테레오 카메라를 이용해 어린이의 호흡 움직임을 3차원 점군으로 변환하고, FFT 기반 밴드패스 필터링으로 노이즈를 제거하여 호흡 패턴을 실시간으로 추출한다. 깊은 호흡·얕은 호흡·보통 호흡·기침 등 네 가지 상황을 실험했으며, 상용 3dMD 시스템과 비교해 약 2 mm 수준의 깊이 차이와 유사한 민감도를 보였다. 저비용 비접촉 방식은 가정용 천식 모니터링에 적합하다.

상세 분석

이 연구는 기존의 접촉식 혹은 단일 RGB 카메라 기반 호흡 모니터링이 갖는 불편함과 정확도 한계를 극복하고자, 스테레오 비전 기술을 활용한 저비용 시스템을 설계하였다. 카메라 캘리브레이션은 7 × 10 체커보드(10 mm 정사각형) 20장을 이용해 MATLAB Stereo Calibration App으로 수행했으며, 이를 통해 얻은 내부·외부 파라미터로 좌·우 영상의 정렬(rectification)을 정확히 수행한다. 정렬된 이미지 쌍으로부터 disparity map을 계산하고, 이를 필터링한 뒤 3D 점군(point cloud)으로 변환한다. 여기서 중요한 점은 불필요한 무효 점(invalid points)과 잡음(salt‑and‑pepper, quantization, white noise)을 제거하고, Iterative Closest Point(ICP) 알고리즘을 이용해 모든 프레임을 첫 프레임(참조 프레임)과 동일한 좌표계에 정렬한다. 정렬된 점군을 표면 메쉬(surface mesh)로 변환하고, 각 프레임의 깊이(depth)를 참조 프레임과 차감함으로써 호흡에 따른 체적 변화를 추출한다.

원시 깊이 신호는 고주파 잡음과 저주파 드리프트가 혼재해 매우 노이즈가 심했으며, 이를 해결하기 위해 Fast Fourier Transform(FFT) 기반 밴드패스 필터를 설계하였다. 각 실험(깊은 호흡, 얕은 호흡, 보통 호흡, 기침)마다 최적의 주파수 대역이 달라졌으며, 이는 호흡 패턴이 개인·조건에 따라 변동성이 크다는 점을 시사한다. 또한 ROI(region of interest)를 전체 가슴 영역으로 설정했을 때 신호‑대‑노이즈 비가 크게 향상되었으며, 작은 ROI에서는 호흡 메커니즘 전환 시 일부 사이클이 누락되는 문제가 발견되었다.

시스템 성능 평가는 30 초 구간 내 호흡 횟수를 자동 카운트하고, 결과를 UI 다이얼로그에 표시하도록 구현했다. 실험에서는 30 Hz 샘플링이 최적이었으며, 6.7 Hz로 다운샘플링할 경우 노이즈가 급증했다. 최종적으로, 상용 3dMD 시스템과 동일한 실험 조건에서 최대 가슴 팽창 깊이를 비교했을 때, 3dMD가 36.07 mm(오차 1.78 mm)를 기록한 반면 제안 시스템은 38.40 mm(오차 1.54 mm)를 기록해 약 2 mm 차이와 비슷한 정확도를 보였다. 오차 차이는 카메라 캘리브레이션, 의복 두께, 초기 프레임 선택 등에 기인할 가능성이 있다.

전체적으로 이 시스템은 저비용(≈75 €) 스테레오 카메라와 MATLAB 기반 이미지 처리 파이프라인만으로 실시간 호흡 모니터링을 구현했으며, 비접촉·무침해성이라는 장점 덕분에 가정이나 학교 등에서 어린이 천식 관리에 활용될 수 있다. 다만, 주파수 대역 선택의 자동화, 어린이 대상 실험, 초기 프레임 독립성 확보 등 향후 연구 과제가 남아 있다.