2.1 System configuration

본 연구에서 계측을 위해 설계한 시스템은 그림 1과 같다. 먼저 SPF7070(LED & Photo Diode Module)에서 Raw Data를 계측한다. Raw Data 중 원하는 PPG 신호를 제외한 잡음 신호를 제거하기 위하여 LPF(Low Pass Filter)와 HPF(High Pass Filter)를 거쳐 약 0.3 ~ 40Hz 대역의 신호만을 필터링한다. 이후 증폭회로를 거쳐 약 220배가량 증폭한 후 신호의 안정화를 위한 Buffer 회로를 구성하였다. 아날로그 필터를 거친 데이터는 MCU의 ADC를 거쳐 Digital 신호로 변환된 후 UART 통신을 이용하여 PC로 전송된다. 전송된 데이터는 0~3.3V 전압 범위에 맞게 Mapping 작업을 거친 후 PPG 신호 주파수에 맞게 설정된 IIR Coefficient Value에 따라 디지털 필터 처리 과정을 거친다. 이후 VPG 신호를 검출하기 위해 1차 미분을 진행한 후 Smoothing Algorithm에 따라 변환한 뒤 Peak 점을 검출하는 알고리즘을 적용하여 최종 처리가 된 시리얼 데이터를 그래프로 도시하는 것이 전체적인 시스템의 구성이다.

2.2 Photoplethysmogram Measurement

신체의 혈관의 피는 심장의 수축과 이완에 따라 전신을 반복해서 순환하게 된다. 이때 손가락의 말초혈관에 흐르는 혈액량은 규칙적으로 증가와 감소를 반복하는데 PPG 센서는 빛이 물체를 투과 혹은 반사된 이후에 빛이 지나간 경로에 있는 피부, 조직, 혈액의 양에 비례하여 변화되는 광량을 변화를 측정하는 센서이다. ⁽⁶⁾

측정 방식에는 투과와 반사 두 가지 방식이 존재하며 투과방식의 경우 그림 2와 같이 발광부와 수광부가 조직을 사이에 두고 반대편에 위치하며 발광부에서 나오는 빛이 신체 조직을 투과한 후 수광부에 흡수되는 빛의 양을 측정하는 방식이다. 반사 방식의 경우 그림 2와 같이 발광부와 수광부가 동일 평면상에 위치하며 신체 조직에 접하여 발광부에서 나오는 빛이 신체 조직에 반사되어 되돌아 나온 후 수광부에 흡수되는 빛의 양을 측정하는 방식이다.

일반적인 PPG 파형은 그림 3과 같으며 심방의 수축에 따라 S 점을 시작으로 하여 최대 수축 점에서 P 파형이 나타난 뒤 이완에 따라 T, C, D 점을 확인할 수 있다. 이때 본 연구에서 사용한 방식은 오른 검지의 말초혈관에서 반사 방식으로 측정을 진행하였으며 500~550nm 파장 영역대의 빛을 방출하는 2개의 LED와 1개의 Photo Diode가 포함된 SFH 7070 Module을 사용하였다.

2.3 Hardware Design

SFH7070에서 얻어진 Raw Data는 전원 노이즈 등 다양한 대역대의 노이즈가 혼합되어 원하는 PPG 신호만을 확인할 수 없다. 따라서 그림 4와 같이 OP Amp로 구성된 4차 필터를 설계하여 원하는 대역대의 신호만을 검출하였다.

설정한 Band pass Filter의 대역대는 0.3 ~ 40Hz로 설정하였으며 일차적으로 0.3Hz 이하 대역의 잡음을 제거하는 LPF를 거친 후 이차적으로 40Hz 이상 대역의 잡음을 제거하는 HPF를 통과시켰다. 필터 회로는 Sallen Key와Multiple Feedback 방식 중 Multiple Feedback 방식의 Single Ended를 채택하였다. 대역필터만을 거친 Raw data는 10~30mV 정도로 확인하기 어려운 미세한 전압이기 때문에 220배를 증폭시켜 주는 증폭회로를 구성하였으며 단전원으로 구동시키기 위하여 Reference 전압을 인가해주었다. Bandpass Filter를 통과한 후 증폭된 신호는 안정화와 전류 증폭을 위해 마지막 단에 Buffer 회로를 추가하였다.

아날로그 회로 이후에 PC와의 통신을 위한 MCU(Micro Controller Unit)는 ARM 사의 Cortex M4 라인의 MCU를 채택하였다. 해당 컨트롤러는 최대 100MHz로 구동할 수 있으며 SAR 방식의 ADC와 UART, SPI 통신 등이 가능하다. 또한, 부동소수점 연산 유닛인 FPU(Floating Point Unit)와 Timer 기능이 포함되어 있어 디지털 필터 처리가 가능하다.

그림 4의 아날로그 회로는 Breadboard 상에 구성한 뒤 동작을 실험을 진행했으며 케이블이나 Breadboard 등에서 발생 가능한 미묘한 잡음을 제거하고 최적화된 회로 동작을 구성하기 위해 PCB Artwork를 통해 Custom PCB로 설계하였다. 설계를 위해 Kicad를 사용하였으며 MCU 구동부와 Analog Filter Circuit을 분리하여 서로 다른 레귤레이터를 통해 전원을 공급하도록 설계하였다. 설계된 회로의 3D 모델링은 그림 5와 같다.

2.4 Infinite Impulse Response Filter

디지털 필터에는 크게 FIR(Finite Impulse Response) Filter와 IIR Filter 두 가지가 있는데 IIR Filter는 FIR Filter와 달리 출력에 대한 피드백 회로가 구성되어 적용된다는 차이점이 있다. 본 연구에서는 IIR Filter를 채택하였으며 IIR Filter의 구현을 위해서는 신호 계측의 길이, 샘플링 주기, 필터 차수, 설계 기법 등을 설정해야 한다.

P의 feed forward filter 차수와 Q의 feedback filter 차수를 가지는 디지털 시간 무한 임펄스 응답의 출력은 각각 i 차, j 차 지연된 입력값과 상관계수의 곱을 모두 합한 것과 같다. 그 수식을 정리하면 다음과 같다.

IIR Filter를 설계하는 방법은 여러 가지만 있지만 본 연구에서는 적은 차수로 효율적이며 정확한 연산이 가능한 Biquad Filter 필터의 Direct Form 2를 채택하여 설계를 진행하였다. 또한, 정확한 부동 소수점 연산을 위해 전치 형태로 변환된 구조를 사용하였다. Direct Form 2의 블록도는 그림 6과 같다.

설계조건은 0.3Hz의 중심주파수, 100Hz의 샘플링 주파수를 갖는 4차 HPF와 40Hz의 중심주파수 100Hz의 샘플링 주파수를 갖는 4차 LPF으로 설정하였다.

설계된 조건을 적용하기 위해 MCU의 Timer 기능을 활성화하고 원하는 SAR ADC를 Nyquist’s Theory를 만족하는 100Hz로 동작하게 설계하였다. 또한, 설정된 값에 의해 계산된 IIR Coefficient Value를 CMSIS-DSP 라이브러리를 적용해 구현하였다.

2.5 Velocity Photoplethysmogram(VPG)

VPG는 PPG 신호를 1차 미분한 신호로 일반적으로 그림 8과 같은 파형을 나타낸다. 본 연구에서는 Peak 점 검출을 위한 목적으로 아날로그 필터를 거친 PPG Data를 IIR Filter를 이용하여 필터링 후 1차 미분 과정을 거쳐 VPG 신호로 변환하였으며 신호를 미분할 때에는 Eq.(2)를 적용하여 계산하였다.

여기서 S[n]는 현재의 IIR Data, S[n-1]는 이전의 IIR Data, T는 샘플링 주파수를 의미한다. 미분 과정은 HAL Driver를 사용해 하드 코딩하였으며 미분 과정을 거친 Raw VPG Data는 연산과정에서 가우시안 노이즈의 발생이 확인된다. 이는 Eq.(2)과정을 거치면서 설정된 샘플링 주파수인 100Hz에 따라 곱해지는 앞의 상수에 의해 발생되며 이를 제거하기 위하여 Smoothing Algorithm을 적용하여 최종적으로 안정되고 연속적인 VPG 신호로 변환하였다. 적용한 Smoothing Algorithm의 수식은 Eq.(3)과 같다.

이때 y[n]는 Raw VPG Data이며 N은 윈도우의 개수를 의미한다. 본 연구에서는 N=10으로 설정하여 설계를 진행하여 Smooth VPG Data로 변환하였다.

2.6 Peak to Peak Interval Detection

피크 검출기는 하드웨어가 아닌 소프트웨어의 코딩으로 구현하였으며 측정된 PPG 신호에서 PPI를 검출하는 알고리즘에는 IIR Data와 Smooth VPG Data에 대한 조건을 적용하였으며 그 알고리즘은 그림 9와 같다.

PPG 신호는 2개의 변곡점을 갖는데 이때 Peak 점인 P 지점의 경우 볼록 변곡점을 갖는다. 따라서 2가지 조건을 만족할 때 Peak 점을 검출하는 알고리즘을 설계하였는데 첫 번째는 IIR Data가 일정 수준의 Threshold Voltage보다 클 때이며 두 번째는 Derivative Data(Smooth VPG Data)의 절댓값이 0일 때이다. 이 두 가지의 조건이 모두 충족될 때에만 Peak 점이 검출되도록 설계하였다. 이후 Peak 점이 검출되면 1개의 데이터를 검출하는데 걸리는 시간은 0.01초로 계산할 수 있으므로 Eq.(4)를 통해 PPI를 계산할 수 있다.

Data Length는 6000으로 설정하였으며 Timer의 동작에 따라 SAR ADC는 100Hz로 동작하도록 설계되었기 때문에 정확하게 1분 동안 측정을 진행한다. 이후에 대중화된 통계자료와의 비교를 위해 PPI를 BPM(Beats Per Minute)로 변환하였는데 Eq.(5)을 적용해 계산하였다.

3.1 Experiment Method

실험자는 20대 성인 남성 8명과 여성 2명을 대상으로 진행하였으며 안정된 데이터 검출을 위해 5분간 편안하게 의자에 앉은 상태로 휴식 후 측정을 진행하였다. 측정시간은 상기에 언급한 대로 1분 동안 진행하였으며 변인 통제를 위해 모두 같은 상온의 조건에서 센서 바닥에는 A4용지를 배치하였으며 최대한 오른 검지의 중앙의 말초혈관에 위치하여 같은 실험조건을 성립시켰다. 본 연구는 PPI를 계측하기 때문에 남녀 혹은 나이에 따라 발생하는 신체 특성의 편차는 최종적인 데이터를 판별하는 장애요소로 판단하지 않았다. 디지털 데이터는 100Hz를 주기로 6000개의 값을 수신하여 사용하였으며 센서측정 환경과 계측 사진은 그림 10과 같다.

3.2 Experiment Result

그림 11에서 제시하는 파란선 그래프는 아날로그 회로의 신호를 MCU의 ADC를 통해 12bit 0~4096단계로 수신한 후 Float Mapping을 통해 0~3.3V의 실수형태로 변환하여 출력한 Raw Data 그래프이며 1.1V의 Reference 전압을 기점으로 신호가 출력되는 것을 확인할 수 있다. 빨간 선 그래프는 0.3~40Hz로 설정한 IIR Coefficient Value에 따라 필터링 되어 출력한 IIR Data 그래프이다. 그래프를 보면 Raw Data의 경우 양자화 잡음으로 인해 신호의 중간중간 끊어지거나 튀어오르는 현상을 확인할 수 있다. 반면 IIR Filter를 거친 데이터(IIR Data)는 신호가 매끄럽고 규칙적인 것을 확인할 수 있다.

IIR Filter의 정확한 성능 분석을 위해 Matlab을 사용하여 FFT(Fast Fourier Transform)를 적용해 확인하였다. 이는 그림 12과 같으며 IIR Data는 불필요한 저대역의 전원 노이즈와 고대역대의 신호를 필터링하고 원하는 0.3~40Hz의 신호만을 포함하고 있는 것을 확인할 수 있다.

그림 13에서 제시하는 빨간 선 그래프는 IIR Data를 Eq.(1)에 따라서 1차 미분하여 출력한 Raw VPG 그래프이며 비교를 위해 IIR Data를 파란선 그래프로 표시하였다. 그러나 Raw VPG Data에서 약간의 가우시안 노이즈의 형태가 나타나 Smoothing Algorithm을 적용하여 최종적으로 는 Smooth VPG Data로 변환하였는데 그림 14를 통해 확인할 수 있다.

그래프를 보면 Raw VPG Data에 존재했던 가우시안 노이즈가 Smooth VPG Data에서 상단수준 제거된 것을 확인할 수 있다. 마지막으로 그림 15에서 제시하는 그래프는 Raw Data, Smooth VPG Data와 함께 피크 검출 알고리즘을 적용하여 Peak 점을 검출한 그래프를 표시하였다. 이때 Peak 점은 검은색 Flag 신호로 도시하였다.

최종적으로 Eq.(4) 적용하여 계산된 피실험자의 Data Length는 6000개, 즉 60초로 설정하여 측정하였으며 평균 PPI로 계산하였다. 또한, Eq.(5)를 적용하여 BPM을 계산하였다.

PPI를 통해 계산한 피실험자들의 BPM을 보면 65~74의 값을 갖는다. 피실험자들은 모두 20대의 남성과 여성으로 남성의 평균 휴식기 심박 수는 70-73이며 여성의 평균 휴식기 심박 수는 74-78이다. 결과적으로 실험을 통해 얻은 BPM이 평균 휴식기 심박 수에 부합하는 것을 확인할 수 있다.