비침습·실시간 의료 모니터링을 위한 센싱 및 예측

Sensing and prediction for unobtrusive and real-time medical monitoring

연구 내용

IoT 및 비침습 센싱 기반으로 수면·호흡·인지장애·심혈관 위험을 탐지·평가하는 연구

본 분야는 고령층 건강관리에서 조작 부담을 줄이면서도 임상 지표를 해석하기 위한 센싱 체계를 다룹니다. 침대 상의 고감도 accelerometer와 PIR 모션 센서로 수면-각성 상태를 모니터링하고, Wi-Fi 채널 상태 정보 기반으로 호흡 매개변수를 추정하는 접근을 포함합니다. 또한 웨어러블 ECG를 전제로 마이크로컨트롤러에서 실시간 심실세동 검출 알고리즘의 성능 영향 요인을 분석하여 임계값·창 크기·필터링의 상호작용을 고려합니다. 치매 영역에서는 웨어러블·비웨어러블 기술과 다중 위험요인 모델링을 통합하는 방향성을 검토합니다. 결과적으로 feature extraction과 머신러닝 기반 분류·탐지의 실용적 구현을 지향합니다.

관련 프로젝트

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연구 흐름

초기에는 고령층 환경에서 장기 모니터링이 가능한 비침습 센싱 구성을 제안하고, 수면 품질 평가를 위해 feature extraction과 분류 모델의 성능 비교를 수행했습니다. 이후에는 상용 Wi-Fi 장치에서 얻는 CSI로 호흡 파라미터와 상대적 tidal volume을 추정하는 신호처리 및 검증 실험으로 확장했습니다. 그 다음 단계에서는 실제 임베디드 환경을 가정하여 실시간 심실세동 검출 알고리즘의 경량화 조건에서 민감도와 연산 시간 등 성능 영향 요인을 정량적으로 분석했습니다. 최근에는 치매 조기 감지·예측·모니터링 관점에서 웨어러블과 비웨어러블 통합 솔루션의 필요성을 정리하고 향후 연구 방향을 도출하는 연구를 수행했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

장기 수면 상태 모니터링 시스템
비침습 호흡 추정 장치
가정형 위험도 조기 경보
실시간 심전도 이벤트 탐지 알고리즘
임베디드 의료 펌웨어 성능 최적화
다중 위험요인 기반 인지장애 관리
케어 영역 임상 의사결정 지원
환경 의존성 고려형 신호 분석
고령층 돌봄 통합 플랫폼 설계
저비용 의료 데이터 수집 체계