심장 박동 변이율 측정 방법

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Abstract

본 발명은 1분 이하의 짧은 구간에서의 심박변이 신호를 구하여 이를 효율적인 계산방식을 이용하여 심박 변이 기준값과 비교하여 측정 대상자의 신체 상태를 정확하게 판별할 수 있도록 한 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 측정 대상자의 신체 상태를 판정하는 장치에 있어서,측정 대상자의 졸음 상태 판정시에 사용하기 위하여 적합도를 판정하여 기준값을 설정하는 기준값 설정부;졸음판단이 요구되는 상황에서 심박변이를 추출하여 1분 이하의 짧은 시간 동안의 평균을 구하고 이를 상기 기준값 설정부에서 설정한 기준값과 비교하여 1차 판정을 하고, 졸음 상태로 판정되면 설정 시간 동안의 특정 개수의 구간 심박변이를 선택하여 평균을 구하여 다시 2차 판정을 하는 졸음상태 판정부;를 포함한다.

심장박동 주기, 심박변이, HRV, 심전도, 졸음, 휴대형 기기, 부착형 기기

Description

짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템 및 방법{System and Method for determining drowsy state using alteration in period of heart rate variability}

본 발명은 심장 박동을 이용한 신체 상태 판단에 관한 것으로, 구체적으로 1분 이하의 짧은 구간에서의 심박변이 신호를 구하여 이를 심박 변이 기준값과 비교하여 측정 대상자의 신체 상태를 정확하게 판별할 수 있도록 한 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템 및 방법에 관한 것이다.

생활 중에서 졸음은 주의가 요구되는 환경에서 집중력을 떨어뜨리거나 심각한 위험에 처할 수 있는 상황을 초래할 수 있다.

특히, 졸음 운전이나 졸음으로 인한 기계조작 등은 심각한 사고를 일으키는 주요한 원인 중에 하나로써, 통계 자료에 의하면 고속도로 사망사고 원인의 약 30%를 차지하는 것으로 보고되고 있다.

졸음을 방지하기 위한 방안으로 최근에 다양한 바이오센서를 이용한 신체 신호 감지를 통해 운전자의 졸음이나 수면상태를 판단하는 기법이 연구 보고되고 있다.

종래 기술의 졸음 감지의 방법들은 운전자의 신체적 변화 즉, 눈꺼풀의 움직임, 눈의 응시방향, 끄덕거림 등을 카메라로 관측하고, 감지하여 영상을 분석하는 것이다.

이 방법은 운전자의 운전을 방해하지는 않지만, 정확도가 낮고, 운전자의 환경에 많은 영향을 받는다.

운전자의 졸음이나 수면상태를 판단하기 위한 또 다른 방법으로는 인체 생리 신호 감지기술이 있다.

이 방법은 운전자의 뇌파 (electroencephalogram), 전기안구도 (electrooculograph), 심전도 (Electrocardiogram) 등의 변화를 측정하는 분석이다.

졸음은 뇌와 심장 활동에 대한 상관성이 높기 때문에 이를 통한 분석이 졸음여부를 판단하는데 많이 이용될 수 있다.

그러나 이런 전기적인 신호를 얻기 위해서는 다양한 센서의 부착 방법과 행동상황이 발생될 수 있기 때문에 잡음이나 artifact가 포함되지 않는 깨끗한 신호를 얻기는 매우 힘들다.

생체 신호 중에서 심장박동 신호는 매우 강력한 전압의 차이로 발생되기 때문에 심장박동의 빠르기만을 측정하는 경우에는 잡음에 영향을 덜 받을 수 있다.

그래서 최근에는 심장박동의 주기를 이용해서 운전자의 졸음상태를 판별하는 방법들이 이용되고 있다. 주로 심장박동의 변동성을 일정시간 측정하여 주파수 분석을 통해 특정 주파수 영역의 파워의 변화를 통해 졸음 여부를 판단하는 방법도 제시되고 있다.

하지만, 이런 방법들이 가지고 있는 근본적인 문제는 정확한 판단을 위해서는 충분히 긴 정상(stationary) 데이터를 안정적으로 얻어야 한다는 문제점을 가지고 있다.

적어도 5분 이상의 안정된 데이터를 얻어야만 주파수분석 등을 적용할 수 있기 때문에 졸음 상태를 즉시 알려주는 장치에 적용할 때 문제점이 많다.

본 발명은 종래 기술의 운전자의 졸음이나 수면상태를 판단하기 위한 방법들의 문제를 해결하기 위한 것으로, 1분 이하의 짧은 구간에서의 심박변이 신호를 구하여 이를 심박 변이 기준값과 비교하여 측정 대상자의 신체 상태를 정확하게 판별할 수 있도록 한 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명은 기준상태에서 얻어지는 심박변이 데이터를 피검자의 조건에 최적화된 조건으로 변화시켜 적용하는 것에 의해 졸음 상태를 정확하게 판별할 수 있도록 한 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명은 운전자의 졸음이나 수면상태를 판단하기 위하여 매우 짧은 정상 또는 비정상(non-stationary) 심장박동 데이터를 이용하여 일상 생활 중의 심장 상태의 변화를 실시간으로 구분할 수 있도록 한 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명은 심전도 또는 맥파를 이용하는 것과 같이 여러 방법으로 얻어진 심박변이 신호라 할 지라도 심장박동의 간격을 측정할 수 있는 방법이면 졸음상태 판정에 적용하는 것이 가능하도록 한 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템은 측정 대상자의 신체 상태를 판정하는 장치에 있어서, 측정 대상자의 졸음 상태 판정시에 사용하기 위하여, 상기 측정 대상자의 심전도로부터 인접한 R피크 사이의 시간간격으로 정의되는 심박변이를 추출하여 심박변이의 평균값을 구하고, 구해진 심박변이 평균값이 축적된 정상 대조군의 심박변이 분포 내에 포함되는지의 여부를 판정하는 적합도 판정 결과에 따라 상기 심박변이 평균값을 졸음 상태 판정시에 사용하기 위한 기준값으로 설정하는 기준값 설정부;졸음판단이 요구되는 상황에서 심박변이를 추출하여 설정된 시간 동안의 평균을 구하고 이를 상기 기준값 설정부에서 설정한 기준값과 비교하여 1차 판정을 하고, 졸음 상태로 판정되면 설정 시간 동안의 복수개의 심박변이를 선택하여 평균을 구하여 다시 2차 판정을 하는 졸음상태 판정부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 기준값 설정부는,센서에서 얻어진 심전도나 맥파로부터 일정간격으로 신호를 수집하여 심박변이를 추출하는 심박변이 추출부와,설정된 횟수 만큼의 심박변이 추출이 이루어졌는지를 체크하는 측정 횟수 체크부와,상기 심박변이 추출부에서 설정된 횟수만큼 추출된 심박변이의 평균값을 계산하는 평균 심박변이 계산부와,동일한 연령 대와 성별, 시간대를 고려한 축적된 정상 대조군 자료를 기준으로 상기 심박변이 평균값의 적합도를 판정하는 기준값 적합도 판정부와,기준값 적합도 판정부의 판정 결과에 따라 상기 심박변이 평균값을 졸음상태 판정시의 기준값으로 사용하기 위하여 저장하는 기준값 저장부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 졸음상태 판정부는,측정 대상자의 심박변이를 추출하는 심박변이 추출부와,상기 추출된 심박변이 값에서 설정된 시간 동안의 심박변이를 선택하는 제 1 심박변이 선택부와,선택된 심박변이이 평균값을 구하는 심박변이 계산부와, 평균 심박 변이와 설정된 기준값을 비교하여 1차 졸음 상태를 평가하는 1차 상태 평가부와,상기 1차 상태 평가부의 평가 결과 졸음 상태로 판정되면 설정 시간 동안의 두개의 심박변이를 선택하는 제 2 심박변이 선택부와,상기 제 2 심박변이 선택부에서 선택된 두개의 심박변이의 평균을 구하고 2차 졸음 상태를 판정하는 2차 상태 평가부와,상기 2차 상태 평가부의 평가 결과도 정상 상태보다 큰 평균 심박변이 값을 갖는 다면 최종적으로 졸음상태로 판정하고 이를 외부에 알람이나 진동으로 출력하는 판정 및 결과물 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 심박변이를 추출하여 설정된 시간 동안의 평균을 구하는 단계에서 설정되는 시간은 1분을 넘지 않는 것을 특징으로 한다.

다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 방법은 R-peak 사이의 시간 간격으로 구해지는 심박 변이를 이용하여 측정대상자의 신체 상태를 판정하기 위하여,상기 측정 대상자의 상태 판정 단계에서 사용하기 위한 심박변이 기준값 설정하는 단계;상기 측정 대상자의 심박변이를 추출하고 설정된 시간 동안의 심박변이를 선택하여 평균을 구하여 기준값과 비교하여 1차 졸음 상태를 평가하는 단계;졸음 상태로 판정되면 설정 시간 동안의 복수개의 심박변이를 선택하여 평균을 구하고 2차 졸음 상태를 판정하는 단계;상기 2차 상태 평가에서 졸음 상태로 판정되면 이를 외부에 알리는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 심박변이를 추출하고 설정된 시간 동안의 심박변이를 선택하여 평균을 구하는 단계에서 설정되는 시간은 1분을 넘지 않는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 심박변이 기준값 설정하는 단계에서,구해진 심박 변이 평균값이 동일한 연령 대와 성별, 시간대를 고려한 축적된 정상 대조군 자료를 바탕으로 10초 동안 최소 3회 측정한 값의 평균이 정상범위에 속하면 측정된 심박 변이 평균값을 기준값으로 설정하고, 정상 범위를 벗어나는 경우라면 정상 대조군 자료를 기준값으로 설정하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 심박변이 기준값 설정하는 단계는,센서에서 얻어진 심전도나 맥파로부터 일정간격으로 신호를 수집하고, 심박변이 값을 추출하는 단계와,심박변이 추출 과정을 설정된 횟수만큼 진행하였는를 체크하는 단계와,측정된 심박변이 신호로부터 평균 심박변이를 계산해서 저장하는 단계와,적합도를 판정하여 상기 구해진 심박 변이 평균값을 기준값으로 설정하거나 정상 대조군 자료를 기준값으로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 1차 졸음 상태를 평가하는 단계는,센서에서 얻어진 심전도나 맥파로부터 일정간격으로 신호를 수집하여 심박변이를 추출하는 단계와,얻어진 심박변이에서 설정된 시간 동안의 심박변이를 선택하는 단계와,선택한 심박변이의 평균을 계산하고, 계산된 심박변이를 기준 값과 비교하여 1차 졸음 상태를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 2차 졸음 상태를 평가하는 단계는,1차 상태 평가 단계에서 졸음상태로 판정되면 설정 시간의 복수개의 심박변이를 선택하는 단계와,선택한 복수개의 심박변이의 평균을 구하는 단계와,구해진 평균 심박변이를 기준값과 비교하여 2차 졸음상태로 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이와 같은 본 발명에 따른 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.

첫째, 짧은 구간에서의 심박변이 신호를 구하여 이를 심박 변이 기준값과 비교하여 측정 대상자의 신체 상태를 정확하게 판별할 수 있다.

둘째, 기준상태에서 얻어지는 심박변이 데이터를 피검자의 조건에 최적화된 조건으로 변화시켜 적용하는 것에 의해 졸음 상태를 정확하게 판별할 수 있다.

셋째, 매우 짧은 정상 또는 비정상 (non-stationary) 심장박동 데이터를 이용하여 일상 생활 중의 심장 상태의 변화를 실시간으로 구분하여 측정 대상자의 신체 상태를 정확하게 판별할 수 있다.

넷째, 다양한 방법으로 얻어진 심박변이 신호를 졸음상태 판정에 적용하는 것이 가능하다.

이하, 본 발명에 따른 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템 및 방법의 바람직한 실시예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

본 발명에 따른 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.

도 1은 정상인의 24시간 심전도에서 추출한 심박변이 데이터 그래프이고, 도 2는 본 발명에 따른 심전도로부터 심박변이를 추출하는 과정을 나타낸 그래프이다.

그리고 도 3은 본 발명에 따른 24시간 심박변이 데이터에서 안정 구간에서의 평균을 구하는 과정을 나타낸 그래프이다.

본 발명은 짧은 구간에서의 심박변이 신호를 구하여 이를 심박 변이 기준값과 비교하여 측정 대상자의 신체 상태를 정확하게 판별할 수 있도록 한 것이다.

사람의 심박변이는 생활습관이나 연령, 측정 시간대에 따라 매우 다르게 변화하기 때문에 특정 집단에 의한 부분적인 데이터를 근거로 얻어진 심박변이에 대한 정보는 잘못된 판단을 가져올 수 있다.

도 1은 24시간 동안 휴대용 심전도 장지를 통해 얻어진 심박변이를 도식화한 것이다.

도 1에서 가로축은 시간의 변화를 나타낸 것이고, 세로축은 R-R 간격을 나타낸 것으로, 낮 시간대와 밤 시간 대의 심박변이의 크기가 매우 다르게 나타나는 것을 알 수 있다.

낮 시간대에서는 심박변이가 낮아지고, 밤 시간대에서는 높아지는 경향성이 있다. 이러한 차이는 각 개인별로 차이를 보인다. 따라서 졸음 상태를 정확하게 판별하기 위해서는 기준상태에서 얻어지는 심박변이 데이터를 피검자의 조건에 최적화된 조건으로 변화시켜 적용해야 한다.

본 발명에서는 10초 동안의 매우 짧은 정상 또는 비정상(non-stationary) 심장박동 데이터에 적용시켜서 일상 생활 중의 심장 상태의 변화를 실시간으로 구분할 수 있는 방법을 제시한다.

또한, 본 발명에서는 맥파를 이용하는 것과 같이 심전도와 다른 방법으로 얻어진 심박변이 신호라 할 지라도 심장박동의 간격을 측정할 수 있는 것이라면 졸음 상태 판정에 적용할 수 있다.

특히, 이러한 짧은 길이의 심장박동 데이터에 적용되는 방법은 졸음상태를 판별하는 다양한 장치에 적용될 수 있다.

심장박동을 이용하여 짧은 데이터로부터 졸음상태를 구분 가능하게 하기 위한 과정은 다음과 같다.

먼저, 심전도나 맥파 장치로부터 얻어진 신호에서 실시간으로 심박변이를 측정한다. 심전도와 맥파의 측정은 신체에 간편하게 부탁할 수 있는 센서와 휴대용 및 부착형 단말기로부터 실시간으로 얻어질 수 있다.

심박변이는 심장박동 리듬의 심실수축에서 발생하는 R-peak 사이의 시간 간격으로 구한다.

즉, 심박변이는 끊임없이 변화하는 심혈관계 제어 메커니즘에서 R-R간격의 변동 특징을 관찰하고 심장박동의 주기 또는 빠르기 변화 추이를 정량화한 것이라 정의할 수 있다.

도 2는 심전도 신호로부터 심박변이 신호를 추출하는 과정을 나타낸 것이다.

먼저 심전도 신호로부터 R피크를 검출한다.

R피크 검출방법은 우선적으로 심전도 신호를 저주파 영역 통과 필터와 고주파 영역 통과 필터를 사용하여 R피크 외에 무시할 수 있는 신호들을 제거한다.

그 후에 1차 미분하여 각 구간별 기울기를 계산하고, 구간별 기울기를 적당한 영역별로 누적해서 적분한다.

이때 적분하는 크기는 센서에서 얻어지는 표본화(sampling)의 크기와 버퍼링 시간에 따라 달라질 수 있다.

적분된 신호에서 R피크에 해당하는 부분만 선택하기 위해 적절한 문턱치를 설정한다.

이 문턱치값도 얻어진 신호의 조건에 따라 달라 질 수 있다. 적분된 신호에서 문턱치보다 큰 부분을 R피크의 위치로 설정한다.

그 후 설정된 위치값으로부터 원래 시간을 복원하고 복원된 시간값들을 별도로 저장한다.

각 R피크의 시간값의 차이를 계산하면 R-R 간격을 추출할 수 있다.

검출된 R-R 간격을 시계열 신호로 변환하여 시간축에 재배열하면 시간에 따라 변화하는 심박변이 신호를 얻을 수 있다.

이러한 심장박동의 간격은 비슷한 방법으로 맥파로부터 추출할 수 있다.

본 발명에서는 심박변이 데이터의 일정시간 동안의 평균값이 수면상태와 각성상태에서 정량적인 차이가 있음을 다음과 같이 확인한다.

즉, 통계적으로 조사하기 위해서 MIT-BIH PhysioNet 데이터베이스에 등록된 54명의 정상인의 24시간 Holter장치로 얻어진 심박변이 데이터를 이용한다.

도 3에서 나타난 것과 같이 24시간 심박변이 데이터 중에서 낮 시간 대와 밤 시간 대의 안정된 구간을 각각 추출한다.

추출된 데이터에서 1분을 선택하여 10초 크기의 구간 6개로 나누어서 각 구간의 평균을 계산한다. 이러한 방법으로 정상인 54명에 대해서 낮과 밤 시간대의 1분 데이터의 10초 구간 평균값의 통계적인 차이를 조사하기 위해 Matlab (Mathworks사) 7.6을 이용하여 전산 처리하고, 모든 비교는 Chi-square variance test를 이용하여 군별 variance를 체크하여 그 분포의 특징에 맞추어 Two-sample t-test 검정을 시행한다.

통계적인 유의수준은 p-value를 얻어서 표시하고, p-value값이 낮을수록 두 군 사이를 잘 구분할 수 있다는 것을 의미한다.

도 4는 정상인 54명에 대한 10초 구간 평균을 각성(wake)상태와 수면(sleep) 상태로 구분하여 나타낸 것이다.

도 4에서 같은 방식으로 계산된 심박변이의 표준편차(SDNN)과 RMSSD(Root Mean Squared Successive Differences of RR interval)를 평균심박변이(Mean)와 통계적인 유의성을 비교하면, 정상인의 경우 각성상태보다 수면 상태에서 훨씬 더 높은 평균심박변이를 보인다.

또한, SDNN이나 RMSSD에 비해서 높은 통계적인 유의성을 보인다.

이는 1분 정도의 매우 짧은 데이터의 구간 평균을 이용해서, 효율적이고 수면 상태 구분에 적절한 데이터 처리방식을 이용하면, 다양한 환경에서의 졸음상태 구분에 적용될 수 있음을 의미한다.

이하에서 본 발명에 따른 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템 및 방법을 더 구체적으로 설명한다.

본 발명에 따른 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템 및 방법에서 졸음 상태 판정은 크게 기준값 설정 단계와, 기준값을 바탕으로 졸음 상태를 판정하는 단계로 이루어진다.

먼저, 기준값 설정에 관하여 설명한다.

도 5a는 본 발명에 따른 졸음상태 판정 시스템의 심박변이의 기준값 설정부의 구성도이고, 도 5b는 본 발명에 따른 심박변이의 기준값 설정을 위한 플로우차트이다.

본 발명에 따른 졸음상태 판정 시스템의 심박변이의 기준값 설정부의 구성은 다음과 같다.

도 5a에서와 같이, 센서에서 얻어진 심전도나 맥파로부터 일정간격으로 신호를 수집하고 실시간 알고리즘으로 심박변이로 변환하여 심박변이를 추출하는 심박변이 추출부(51)와, 설정된 횟수 만큼의 심박변이 추출이 이루어졌는지를 체크하는 측정 횟수 체크부(52)와, 상기 심박변이 추출부(51)에서 설정된 횟수만큼 추출된 심박변이의 평균값을 계산하는 평균 심박변이 계산부(53)와, 동일한 연령 대와 성 별, 시간대를 고려한 축적된 정상 대조군 자료를 기준으로 상기 심박변이 평균값의 적합도를 판정하는 기준값 적합도 판정부(54)와, 기준값 적합도 판정부(54)의 판정 결과에 따라 상기 심박변이 평균값을 졸음상태 판정시의 기준값으로 사용하기 위하여 저장하는 기준값 저장부(55)를 포함한다.

이와 같은 졸음상태 판정 시스템의 심박변이의 기준값 설정부에서의 기준값을 설정하는 과정을 설명하면 다음과 같다.

도 5b에서와 같이, 먼저, 센서에서 얻어진 심전도나 맥파로부터 일정간격으로 신호를 수집한다.(S501)

수집된 신호의 간격은 10초 정도로 피검자가 불편함을 느끼지 못하는 짧은 시간을 요구한다. 만약 얻어진 데이터가 너무 짧을 경우 즉 10초 이내인 경우는 그 즉시 측정 가능한 조건이 되면 다시 측정한다.

여기서, 측정 기기의 성능 및 측정 상황에 따라 측정 간격은 다르게 설정될 수 있음은 당연하다.

그리고 심박변이 기준값을 구하기 위한 측정은 안정 상태에서 이루어져야 하고, 안정상태는 다양한 데이터 획득 환경에서 피검자가 특별한 움직임이 없는 상황이다.

이어, 얻어진 데이터를 실시간 알고리즘으로 심박변이로 변환하여 심박변이 값을 추출한다.(S502) 이 변환된 심박변이 값은 적절한 간격으로 계속 누적되어 저장된다.

이와 같은 심박변이 추출 과정을 설정된 횟수만큼(본 발명의 실시예에서는 3 회) 진행하였는지를 체크한다.(S503)

그리고 측정된 심박변이 신호로부터 평균 심박변이를 계산해서 동시에 저장한다.(S504)

이어, 구해진 심박 변이 평균값이 동일한 연령 대와 성별, 시간대를 고려한 축적된 정상 대조군 자료를 바탕으로 측정 초기에 10초 동안 3회 측정한 값의 평균이 정상범위에 속하는지 판단한다.(S505)

만일 정상 범위를 벗어나는 경우라면 정상 대조군 자료를 기준값으로 설정하고(S507), 정상 범위에 포함되는 경우라면 초기 측정값을 기준값으로 설정해서 데이터베이스나 별도의 저장장치에 실시간으로 기록한다.(S506)

이상에서 설명한 바와 같은 심박변이의 기준값 설정 과정을 운전시 발생하는 졸음방지에 대한 예로 설명하면 다음과 같다.

운전자가 생체신호 장치가 설치된 자동차에 탑승하는 경우, 자동차 핸들이나 등받이 등의 다양한 센서로부터 심전도나 맥파를 측정할 수 있다.

운전자의 상태가 평소와 다른 아주 피곤한 상태나 비정상적인 상태에서 운전을 시작할 수도 있다.

운전을 시작한 후 초기 10분 동안은 운전자의 움직임을 고려해서 센서의 접촉상태가 양호한 경우에 대해 3회 이상 10초 정도의 짧은 시간 간격으로 심전도를 측정한다.

심전도가 얻어지는 즉시 장치에서 심박변이를 추출하고, 평균 심박변이를 계산한다.

그리고 계산된 심박변이는 사전에 장치에 저장되어 있는 운전자의 연령과 성별, 운전 시간 대를 고려한 정상 대조군에서 얻어진 평균 심박변이와 비교된다.

만일, 측정 당시의 운전자의 상태가 좋지 못해서 정상 범위를 벗어나는 경우라면, 졸음 판단을 위한 기준값은 정상 대조군에서 얻어진 평균 심박변이로 설정된다.

또는 측정된 평균 심박변이가 정상 범위에 포함되는 경우라면, 운전하는 상황에 맞는 졸음 판단의 기준값으로 설정된다. 이러한 기준값들은 자동으로 장치를 통해 축적되고, 축적된 자료는 다음 기준값 설정에 이용된다.

이하에서 다양한 환경에서 얻어진 짧은 길이의 심박변이를 이용해서 졸음 상태를 판별하는 방법을 설명하면 다음과 같다.

도 6a는 본 발명에 따른 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정부의 구성도이고, 도 6b는 본 발명에 따른 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정방법을 나타낸 플로우차트이다.

기준값을 바탕으로 졸음 상태를 판정하는 것에 관하여 설명한다.

도 6a는 졸음상태 판정부의 구성을 나타낸 것으로, 졸음판단이 요구되는 상황에서 1분 동안 측정해서 심박변이를 추출하는 심박변이 추출부(61)와, 심박변이 추출부(61)의 추출된 심박변이 값에서 설정된 시간(본 발명의 실시예에서는 10초) 동안의 심박변이를 선택하는 제 1 심박변이 선택부(62)와, 선택된 심박변이이 평균값을 구하는 심박변이 계산부(63)와, 평균 심박 변이와 설정된 기준값을 비교하여 1차 졸음 상태를 평가하는 1차 상태 평가부(64)와, 상기 1차 상태 평가부(64)의 평 가 결과 졸음 상태로 판정되면 설정 시간 동안의 두개의 심박변이를 선택하는 제 2 심박변이 선택부(65)와, 제 2 심박변이 선택부(65)에서 선택된 두개의 심박변이의 평균을 구하고 2차 졸음 상태를 판정하는 2차 상태 평가부(66)와, 2차 상태 평가부(66)의 평가 결과도 정상 상태보다 큰 평균 심박변이 값을 갖는 다면 최종적으로 졸음상태로 판정하고 이를 외부에 알람이나 진동으로 출력하는 판정 및 결과물 출력부(67)를 포함한다.

이와 같은 졸음상태 판정부에서의 졸음 상태 판정 과정을 설명하면 다음과 같다.

먼저, 센서에서 얻어진 심전도나 맥파로부터 일정간격으로 신호를 수집하여(S601), 심박변이를 추출한다.(S602)

즉, 졸음판단이 요구되는 상황에서 1분 동안 측정해서 심박변이를 얻는다.

그리고 얻어진 심박변이에서 설정된 시간 동안(10초)의 심박변이를 선택한다.(S603)

선택한 심박변이의 평균을 계산하고(S604), 계산된 심박변이를 기준 값과 비교하여 1차 졸음 상태를 판정한다.(S605)

여기서, 기준 값은 앞에서 언급된 피검자의 초기 측정된 평균 심박변이나 사전에 장치에 저장된 정상 대조군에 대한 평균 심박변이를 이용한다.

그리고 측정 평균 심박변이가 정상상태에 비해 특정 문턱치 보다 큰 값을 가지면 1차 졸음상태로 판정한다.

이어, 1차 졸음상태로 판정되면 설정 시간의 2개의 심박변이를 선택하고(S606), 이의 평균을 구한다.(S607)

즉, 1차 졸음상태로 판정되면 20초 동안의 2개의 10초 데이터로부터 평균 심박변이를 계산한다.

이 경우에도 정상상태보다 큰 평균 심박변이 값을 가진다면(S608), 2차 졸음상태로 판정하고, 진동이나 알람 등과 같은 표시방법으로 알려준다.(S609)

이상에서와 같은 본 발명에 따른 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템 및 방법은 짧은 구간에서의 심박변이 신호를 구하여 이를 심박 변이 기준값과 비교하여 측정 대상자의 신체 상태를 정확하게 판별할 수 있도록 한 것이다.

이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.

그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

도 1은 정상인의 24시간 심전도에서 추출한 심박변이 데이터 그래프

도 2는 본 발명에 따른 심전도로부터 심박변이를 추출하는 과정을 나타낸 그래프

도 3은 본 발명에 따른 24시간 심박변이 데이터에서 안정 구간에서의 평균을 구하는 과정을 나타낸 그래프

도 4는 정상인의 수면 상태(sleep)와 각성 상태(wake)에서의 10초 구간의 평균(mean)과 표준 편차(SDNN),RMSSD의 분포와 통계적 유의성을 나타낸 그래프

도 5a는 본 발명에 따른 졸음상태 판정 시스템의 심박변이의 기준값 설정부의 구성도

도 5b는 본 발명에 따른 심박변이의 기준값 설정을 위한 플로우차트

도 6a는 본 발명에 따른 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정부의 구성도

도 6b는 본 발명에 따른 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정방법을 나타낸 플로우차트

도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

61. 심박변이 추출부 62. 제 1 심박변이 선택부

63. 심박변이 계산부 64. 1차 상태 평가부

65. 제 2 심박변이 선택부 66. 2차 상태 평가부

67. 판정 및 결과 출력부

Claims (10)

1. 측정 대상자의 신체 상태를 판정하는 장치에 있어서,

   측정 대상자의 졸음 상태 판정시에 사용하기 위하여, 상기 측정 대상자의 심전도로부터 인접한 R피크 사이의 시간간격으로 정의되는 심박변이를 추출하여 심박변이의 평균값을 구하고, 구해진 심박변이 평균값이 축적된 정상 대조군의 심박변이 분포 내에 포함되는지의 여부를 판정하는 적합도 판정 결과에 따라 상기 심박변이 평균값을 졸음 상태 판정시에 사용하기 위한 기준값으로 설정하는 기준값 설정부;

   졸음판단이 요구되는 상황에서 심박변이를 추출하여 설정된 시간 동안의 평균을 구하고 이를 상기 기준값 설정부에서 설정한 기준값과 비교하여 1차 판정을 하고, 졸음 상태로 판정되면 설정 시간 동안의 복수개의 심박변이를 선택하여 평균을 구하여 다시 2차 판정을 하는 졸음상태 판정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템.

2. 제 1 항에 있어서, 상기 기준값 설정부는,

   센서에서 얻어진 심전도나 맥파로부터 일정간격으로 신호를 수집하여 심박변이를 추출하는 심박변이 추출부와,

   설정된 횟수 만큼의 심박변이 추출이 이루어졌는지를 체크하는 측정 횟수 체크부와,

   상기 심박변이 추출부에서 설정된 횟수만큼 추출된 심박변이의 평균값을 계산하는 평균 심박변이 계산부와,

   동일한 연령 대와 성별, 시간대를 고려한 축적된 정상 대조군 자료를 기준으로 상기 심박변이 평균값의 적합도를 판정하는 기준값 적합도 판정부와,

   기준값 적합도 판정부의 판정 결과에 따라 상기 심박변이 평균값을 졸음상태 판정시의 기준값으로 사용하기 위하여 저장하는 기준값 저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템.

3. 제 1 항에 있어서, 상기 졸음상태 판정부는,

   측정 대상자의 심박변이를 추출하는 심박변이 추출부와,

   상기 추출된 심박변이 값에서 설정된 시간 동안의 심박변이를 선택하는 제 1 심박변이 선택부와,

   선택된 심박변이이 평균값을 구하는 심박변이 계산부와,

   평균 심박 변이와 설정된 기준값을 비교하여 1차 졸음 상태를 평가하는 1차 상태 평가부와,

   상기 1차 상태 평가부의 평가 결과 졸음 상태로 판정되면 설정 시간 동안의 두개의 심박변이를 선택하는 제 2 심박변이 선택부와,

   상기 제 2 심박변이 선택부에서 선택된 두개의 심박변이의 평균을 구하고 2차 졸음 상태를 판정하는 2차 상태 평가부와,

   상기 2차 상태 평가부의 평가 결과도 정상 상태보다 큰 평균 심박변이 값을 갖는 다면 최종적으로 졸음상태로 판정하고 이를 외부에 알리는 판정 및 결과물 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템.

4. 제 1 항에 있어서, 상기 심박변이를 추출하여 설정된 시간 동안의 평균을 구하는 단계에서 설정되는 시간은 1분을 넘지 않는 것을 특징으로 하는 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 시스템.

5. R-peak 사이의 시간 간격으로 구해지는 심박 변이를 이용하여 측정대상자의 신체 상태를 판정하기 위하여,

   상기 측정 대상자의 상태 판정 단계에서 사용하기 위한 심박변이 기준값 설정하는 단계;

   상기 측정 대상자의 심박변이를 추출하고 설정된 시간 동안의 심박변이를 선택하여 평균을 구하여 기준값과 비교하여 1차 졸음 상태를 평가하는 단계;

   졸음 상태로 판정되면 설정 시간 동안의 복수개의 심박변이를 선택하여 평균을 구하고 2차 졸음 상태를 판정하는 단계;

   상기 2차 상태 평가에서 졸음 상태로 판정되면 이를 외부에 알리는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 방법.

6. 제 5 항에 있어서, 상기 심박변이를 추출하고 설정된 시간 동안의 심박변이를 선택하여 평균을 구하는 단계에서 설정되는 시간은 1분을 넘지 않는 것을 특징으로 하는 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 방법.

7. 제 5 항에 있어서, 상기 심박변이 기준값 설정하는 단계에서,

   구해진 심박 변이 평균값이 동일한 연령 대와 성별, 시간대를 고려한 축적된 정상 대조군 자료를 바탕으로 측정 초기에 10초 동안 3회 측정한 값의 평균이 정상범위에 속하면 구해진 심박 변이 평균값을 기준값을 설정하고,

   정상 범위를 벗어나는 경우라면 정상 대조군 자료를 기준값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 방법.

8. 제 5 항에 있어서, 상기 심박변이 기준값 설정하는 단계는,

   센서에서 얻어진 심전도나 맥파로부터 일정간격으로 신호를 수집하고, 심박변이 값을 추출하는 단계와,

   심박변이 추출 과정을 설정된 횟수만큼 진행하였는를 체크하는 단계와,

   측정된 심박변이 신호로부터 평균 심박변이를 계산해서 저장하는 단계와,

   적합도를 판정하여 상기 구해진 심박 변이 평균값을 기준값으로 설정하거나 정상 대조군 자료를 기준값으로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 방법.

9. 제 5 항에 있어서, 상기 1차 졸음 상태를 평가하는 단계는,

   센서에서 얻어진 심전도나 맥파로부터 일정간격으로 신호를 수집하여 심박변이를 추출하는 단계와,

   얻어진 심박변이에서 설정된 시간 동안의 심박변이를 선택하는 단계와,

   선택한 심박변이의 평균을 계산하고, 계산된 심박변이를 기준 값과 비교하여 1차 졸음 상태를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 방법.

10. 제 5 항에 있어서, 상기 2차 졸음 상태를 평가하는 단계는,

    1차 상태 평가 단계에서 졸음상태로 판정되면 설정 시간의 복수개의 심박변이를 선택하는 단계와,

    선택한 복수개의 심박변이의 평균을 구하는 단계와,

    구해진 평균 심박변이를 기준값과 비교하여 2차 졸음상태로 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 짧은 심장박동 주기의 변화를 이용한 졸음상태 판정 방법.

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