[테크월드=정동희 기자] 24시간 동작하는 편리한 심박수 측정(Heart Rate Measurement, HRM) 기기들이 다양한 형태로 출시되고 있다. 소비자는 피트니스 밴드, 스마트워치, 손목밴드에 부착된 건강 모니터링 기기 등 수십 가지 모델 중 원하는 제품을 선택할 수 있는데, 이들 중에는 광학 HRM 기술이 탑재된 것들도 많다.
이런 제품 중 정교하게 설계된 것을 선택해 손목의 정확한 위치에 착용한다면, 가슴에 벨트로 착용하는 방식의 HRM 장치를 대체할 수 있다. 가슴에 착용하는 HRM 벨트는 심박수를 측정하는 검증되고 정확한 방법이다 하지만 장시간 사용하기에는 불편하며 피트니스 밴드나 스마트워치 같은 다른 유용한 기능과 통합할 수 없다. 손목밴드형 기기가 가슴 벨트 수준의 정확도를 제공할 수 있다면 소비자들은 틀림없이 손목밴드형 기기를 선택할 것이다.
그러나 실제로 지금까지 손목밴드에 구현된 HRM 기술에 대한 소비자들의 경험은 복합적이다. 광학 HRM의 기본 동작은 단순한 듯 보이지만, 손목에 착용하는 기기에 이 기술을 구현하려면 잡음, 약한 신호 강도, 사람의 움직임에 의한 노이즈, 사람마다 다른 손목 두께 등과 같은 기술적 과제들을 해결해야 한다.
이런 특성은 모두 심박 신호를 정확하고 깨끗하게 추출하는 것을 어렵게 만든다. 이 글에서는 이런 문제를 해결하는데 도움이 되도록 설계자가 새로운 손목밴드 제품을 구현할 때 고려해야 할 가장 중요한 기계적, 광학적, 전기적, 소프트웨어 설계 고려사항을 설명한다. 또한, 손목밴드에 탑재되는 심박 센서에서 달성할 수 있는 정확도 수준을 보여주는 테스트 결과를 살펴볼 것이다.
HRM의 동작 원리
광학 HRM 센서는 광혈류측정(PhotoPlethysmoGraphy, PPG) 원리를 기반으로 한다. 심장이 뛸 때마다 혈관은 압력 펄스에 의해 약간 팽창하면서 동맥 혈류량이 달라지는데, 이에 따라 광 투과율도 달라진다. PPG 기법은 LED 빛을 인체 조직에 비춘 다음, 이들 조직을 통과하는 혈액량을 포토다이오드가 측정하는 것이다. 심장 박동은 측정된 값에서 피크값으로 표시된다.
손목밴드에 PPG를 구현하기가 어려운 주된 이유는 측정된 신호가 너무 작기 때문이다. LED 빛은 혈관뿐 아니라 조직과 손목의 다른 부위도 통과한다. 혈관은 압력 펄스에 의해 약간 팽창하지만, 팽창으로 인한 광 투과율의 변화 역시 작다. 그에 따라 수신된 신호의 변조 깊이는 0.1%에 불과하다.
이처럼 포토다이오드에 전달된 빛의 세기에서 감지되는 미세한 변화는 잡음에 의해 쉽게 묻힌다. 가장 문제가 되는 잡음의 원인은 걷기 같은 동작에서 발생한다. 손가락이나 손이 움직일 때의 빛의 세기의 신호 변화는 팔을 움직일 때보다 오히려 더 크다. 이는 센서 바로 아래에 있는 힘줄의 움직임이나 손을 쥐고 펼 때 손목 지름의 변화가 모두 피부에 닿는 밴드의 압력을 변화시켜, 센서와 피부 표면과의 광 커플링을 향상 또는 약화하기 때문이다.
신호 절연과 잡음 최소화 기법
손목밴드에 PPG를 구현하는 데 있어 중요한 것은, 원하는 신호의 무결성을 유지하면서 다양한 잡음원의 영향을 최소화하는 것이다. 동작 잡음의 크기를 줄이는 가장 중요한 방법은 기계적 방법이다. 피부와 관련된 작은 움직임도 큰 동작 신호를 발생시키기 때문에, 센서는 피부 위에서 변화가 없는 위치를 유지해야 한다.
착용하는 밴드는 편안하면서 꼭 맞아야 한다. 또한, 손목에서 센서의 위치에 주의해야 하는데, 손목 관절에서 손가락 2개 너비 정도 거리가 좋다. 손목 관절 바로 위에 있거나 가깝게 있으면 센서에 많은 동작 잡음이 발생한다. 게다가 이 부분은 낮은 관류(perfusion)의 특징을 가지므로 PPG 신호를 특히 약하게 만든다.
물론 기계적 설계는 신체의 광범위한 차이를 고려해야 한다. 손목의 지름과 굴곡, 관류 깊이, 손목의 털과 색, 피부색 등이 모두 다른데, 이런 특성은 광 신호에 다양하게 영향을 미친다. 심지어는 문신조차 센서의 빛의 반사와 간섭을 일으킨다. 일반적으로 손목의 두께에 상관없이 작은 기기를 착용할 것을 권장하며, 큰 기기를 작은 손목에 맞추는 것은 바람직하지 않다.
이 밖에 OEM은 자신들이 선택한 손목밴드의 재료와 크기, 높이, 형태에 대해 다양한 실험을 해야 하며, 한편으로는 많은 시간을 들여서라도 PPG 센서 성능에 대한 요구와 스타일, 패션 및 미적 감각에 대한 요구 사이에서 균형을 맞추는 작업도 함께 진행해야 한다.
손목밴드 설계자는 동작 잡음이 PPG 신호와 간섭을 일으키는 유일한 잡음원이 아니며, 광 크로스토크의 영향 역시 면밀히 관리해야 한다는 점을 발견하게 된다. 어두운 피부는 밝은 피부보다 녹색광을 훨씬 많이 감쇄하기 때문에, 사용자의 피부색이 검은 경우 센서는 자동으로 녹색 LED의 밝기를 증가시킨다. 그러나 밝기가 높아지면 크로스토크가 센서를 포화 시킬 위험이 있다. 유리나 플라스틱으로 만들어진 센서 커버 안쪽과 바깥쪽 표면에서 반사된 LED 빛이 사용자의 피부를 통과하지 않고 포토다이오드에 도달할 때 크로스토크가 발생한다.
크로스토크를 완전히 제거할 수는 없지만, 손목밴드는 크로스토크를 안전한 수준 미만으로 유지하도록 설계할 수는 있다. AMS의 AS7000 광 바이오센서 시스템온칩(SoC) 사용자는 AMS가 수행한 광 시뮬레이션(광 추적)을 이용해 사용자가 의도한 설계의 광 성능에 대한 모델을 생성할 수 있다.
이들 모델은 손목밴드 설계자가 광 크로스토크를 안전한 수준으로 유지하기 위해 크게 두 가지 옵션을 활용할 수 있다는 점을 보여준다. 즉, 공기 간격을 매우 좁게 PPG 센서를 만들거나, 아니면 광 마스크(Optical mask: rubber)를 추가하는 것이다. AMS 고객사의 경험에 의하면, 이 두 가지 옵션 중 더 효과적인 것은 공기 간격을 최소화하는 첫 번째 방법이다. 이유는 광 마스크가 신호 강도를 감소시켜 센서를 동작 잡음과 같은 다른 잡음원에 더욱 취약하게 만들고, 이로 인해 LED의 전력 소모도 증가하기 때문이다.
크로스토크만이 유일한 광 잡음원은 아니다. 밝은 태양광선 역시 피부를 통과해 센서의 포토다이오드에 도달할 수 있다. AMS는 광선에서 비녹색 부분의 대부분을 반사시키기 위해 AS7000 바이오센서에 광 필터를 집적해 사용했다. 그러나 센서의 LED가 녹색이므로 필터는 광선의 녹색 부분을 포함해 녹색광이 통과하도록 한다.
광선(의 녹색 부분)으로부터 오는 간섭의 위험을 없애기 위해 AS7000은 LED의 빛 방사를 변조하고 포토다이오드에서 일치하도록 복조한다. 그러면 센서의 디지털 신호가 광선에 의해 변조되지 않은 광 잡음을 제거할 수 있다. 빛 변조는 시스템의 전기적 성능을 향상시키므로 이 SoC의 연산 증폭기의 잡음 성능은 변조 주파수에 대해서만 최적화하면 된다. 이는 1/f 잡음을 무시할 수 있다는 것을 뜻한다. 1/f 잡음은 주로 변조 주파수 미만의 주파수에서 잡음원이 되기 때문이다.
PPG에서 생성되는 미세 신호가 존재할 경우, 관심 있는 주파수 대역(통상 30~240bpm의 심박수를 나타내는 0.5~4Hz)의 신호를 추출하려면 전기적 설계를 신중히 조율하는 것이 필수다. 이와 동시에 주변장치에서 나오는 잡음도 최소화해야 한다. AS7000 디바이스에서는 소프트웨어 알고리즘이 PPG 신호를 심박수 측정으로 변환한다. 또한, 이 디바이스는 외부 가속도계에 의해 식별되는 동작으로 인한 신호를 제거한다. 가속도계는 동작 신호만 제공하지만, PPG는 동작과 심박 신호 모두로 구성된다. 따라서 PPG 신호에서 동작에 의한 부분을 제거하고 심박 부분만 남길 수 있다.
이런 ams 알고리즘의 연산은 전체 범위의 동작 조건에 대해 적용되어야 하기 때문에, 이 글의 설명보다 더 복잡하다. 예를 들면 동작 신호가 심박 신호와 정확히 일치하는 일은 생각보다 훨씬 일반적이다. 어떤 사람들은 자신의 심장 박동 시간에 맞춰 걷는 것처럼 보인다. 이런 이유로 AS7000에서 실행되는 AMS 알고리즘은 신호를 판독하는 사이사이에 호스트 프로세서가 슬립모드에 들어갈 수 있도록 한다.
손목밴드 HRM 센서 테스트 방법
앞서 살펴본 잡음 저감 방법을 통해 HRM 손목밴드는 정확한 측정을 생성할 수 있다. 테스트를 통해 이를 검증해 보기로 한다. 먼저 손목밴드의 초기 샘플을 이용해 정지 테스트를 수행한다. 이 테스트는 움직임이 없는 손목에서 센서의 성능을 검증하는 것이다. 손과 손가락은 테스트 시간 동안 테이블 위에 정지 상태로 놓는다. 생성된 결과를 센서 제조업체가 제공한 레퍼런스 키트의 결과와 비교한다.
이 테스트는 하나의 기기는 오른손에, 다른 기기는 왼손에 착용하고 레퍼런스 HRM 가슴 벨트와 동시에 수행해야 한다. 손목 관절에서 떨어진 위치가 정확한 측정에 더 유리하기 때문에, 2개의 기기를 동일한 손에 착용해서는 안 된다. AMS는 안드로이드 운영 환경을 사용하는 기기를 위한 앱을 제공한다. 이 앱을 사용해 AS7000 센서 기반의 손목밴드의 테스트를 블루투스 가슴 벨트에서 발생하는 HRM 신호와 동기화할 수 있다
정지 테스트가 통과됐다면 여러 종류의 동작을 포함해 시뮬레이트된 실제 조건에서 시스템 성능을 검증할 필요가 있다. 예를 들어 AMS는 러닝머신에서 수행하는 ‘걷기-조깅-달리기’(Walk-Jog-Run, WMR)’ 프로토콜을 적용한다.
PPG 신호는 시험에 참가하는 사람마다 매우 다르므로, 적어도 10명 이상을 표본에 포함해야 한다. 태양광선에서의 성능을 검증하려면 실내와 실외에서 수행된 테스트 결과를 비교해야 하며, 이들 사이에는 차이가 없어야 한다.모든 테스트 데이터를 수집했다면 성능 벤치마크를 설정할 필요가 있다. 예컨대 OEM은 측정된 심박수가 전체 테스트 시간 대비 가슴 벨트에서 생성되는 레퍼런스 HRM의 ±5% 이내에 있는 시간에 대해 기록을 백분율로 정의할 수 있다.
AS7000 SSoC에 기반한 AMS 레퍼런스 디자인에 대한 이 벤치마크 성능은 아래의 그림에서 볼 수 있다. 점선은 레퍼런스 심박수를 중심으로 ±5% 범위를 보여준다. 시스템은 WJR 프로토콜에 따라 테스트됐다. AS7000 기반 시스템에 의해 제공된, 측정된 심박수는 테스트 시간의 96%에서 이 범위 안에 들어 있다.
결론
지금까지 광학 PPG 센서를 사용하는 손목밴드의 HRM 성능은 다양한 동작원에 의해, 그리고 광학적 전기적 잡음을 어떻게 처리하는가에 의해 많은 영향을 받으며, 이와 함께 빛 측정을 분당 심장 박동수(beat per minute, BPM)의 심박수 측정으로 변환하는 알고리즘의 정교함에 의해 크게 좌우된다는 것을 볼 수 있었다. 제조사가 시스템의 기계적, 광학적, 전기적, 소프트웨어 요소를 신중하게 설계하고 최종 사용자가 센서를 적절한 위치에서 사용한다면, 이처럼 우수한 HRM 성능을 달성할 수 있다. 이 경우 가슴 벨트 방식의 HRM 기기는 대부분 경쟁력을 잃게 될 것이다.
자료원 :페터 트라틀러(Peter Trattler) | AMS 광학 제품 담당 수석 제품 매니저
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