실시간 잡음 억제와 ECG PCG 동시 측정 통합 시스템

초록

본 논문은 병원 환경의 비정상적이고 급격한 잡음에 대응하기 위해 버스트 적응형 정규화 LMS 알고리즘을 적용한 실시간 잡음 억제 파이프라인을 제안한다. ECG와 PCG를 동시에 획득하는 휴대형 장치에 구현했으며, 실제 병원 기록에서 PCG는 37 dB, ECG는 30 dB의 SNR 향상을 달성하였다. 또한 알고리즘의 연산 복잡도를 분석해 임베디드 구현이 가능함을 입증하였다.

상세 분석

본 연구는 심장 청진과 전기 신호 측정을 동시에 수행하면서 실시간으로 잡음을 억제하는 시스템을 설계·검증하였다. 핵심 알고리즘은 기존 정규화 LMS(NLMS)의 한계를 보완한 버스트‑적응형 NLMS(BA‑NLMS)이다. BA‑NLMS는 입력 잡음의 순간 에너지를 이동 평균으로 추정하고, 에너지 급증 시(step‑size scaling factor β) 를 적용해 적응 속도를 일시적으로 증가시킨다. 이를 통해 병원 복도·대기실 등에서 발생하는 고에너지 비정상 잡음에 빠르게 대응한다. 알고리즘 수식은 다음과 같다. 평균 에너지 (\bar E(n)=\alpha\bar E(n-1)+(1-\alpha)|r(n)|^2) 로 업데이트하고, (\mu_{eff}(n)=\mu_0) 혹은 (\mu_0\beta) 로 선택한다. 가중치 업데이트는 (w(n+1)=w(n)+\mu_{eff}(n)\frac{e(n)r(n)}{\epsilon+|r(n)|^2}) 로 수행된다.

하드웨어 측면에서는 24‑bit ΔΣ ADC(ADS1294)와 디지털 MEMS 마이크(CMM‑4030DT)를 이용해 각각 ECG와 PCG를 500 Hz·8 kHz 샘플링한다. MCU는 ARM Cortex‑M7 기반 STM32F746이며, DMA와 이중 버퍼링을 활용해 데이터 손실 없이 실시간 처리와 BLE 전송을 구현한다. 전원 설계는 3.7 V 1200 mAh 리튬폴리머 배터리를 사용해 평균 전류 90 mA, 13 시간 이상 동작한다.

성능 평가는 두 단계로 진행되었다. 첫 번째는 깨끗한 PCG와 실제 병원 잡음(562개 레코드)을 합성해 SNR을 -10 dB~5 dB 범위에서 변조한 데이터셋으로 실험하였다. BA‑NLMS는 기존 NLMS 대비 NMSE를 0.0229→0.0201, ΔSNR을 20.05 dB→4.98 dB(실제값)로 개선했으며, 특히 버스트 상황에서 적응 속도가 크게 향상되었다. 두 번째는 스리랑카 라디웨이 어린이 병원에서 수집한 실제 ECG‑PCG 동시 기록에 적용했으며, PCG SNR이 평균 37.01 dB, ECG SNR이 30.32 dB 상승했다.

복잡도 분석에서는 곱셈·덧셈 연산 수를 기준으로 BA‑NLMS가 기존 NLMS와 동일한 O(N) 수준이며, 추가적인 에너지 추정 및 조건 분기 연산이 미미함을 확인했다. 따라서 저전력 MCU에서도 실시간 처리에 충분한 여유가 있다. 전체 시스템은 저비용·휴대성을 갖추어 자원 제한 환경에서도 심장 스크리닝을 가능하게 한다.