웨어러블 의료기기의 생체신호 측정 센서가 노이즈를 줄이고 정확도를 높이는 신호 처리 기법은?
안녕하십니까.
움직임과 외부 간섭으로 신호가 쉽게 왜곡될 수 있습니다. 필터링이나 평균화, 알고리즘 보정 등으로 정확도를 끌어 올리는 디지털 신호처리 방식에 대하여 의견 부탁드립니다.
안녕하세요. 최정훈 전문가입니다.
웨어러블 의료기기 생체신호의 정확도를 높이려면, 기본적인 필터링으로 불필요한 고주파 및 기저선 노이즈를 먼저 제거해줘야 해요.
특히 움직임에 의한 잡음은 실시간으로 특성이 변하기 때문에, 가속도계 데이터 등을 활용하는 적응형 필터나 칼만 필터 같은 알고리즘을 사용해서 추적하고 제거하는 것이 중요합니다.
또한, 반복되는 생체 이벤트는 앙상블 평균화를 통해 신호 대 잡음비를 크게 개선할 수 있습니다. 이러한 디지털 신호 처리 기법들을 복합적으로 사용하여 외부 간섭에도 신뢰성 높은 데이터를 확보하고 있어요.
1명 평가안녕하세요. 박준희 전문가입니다.
결국 딥러닝 기술을 활용하는거죠.
실제로 이런 노이즈를 제거하는 데 엄청난 성 능을 보여주고 있는데 쉽게 예를들면 시끄러운 카페에서도 친구 목소리만 쏙쏙 골라 듣는 것처럼, 딥러닝은 바이오센서 신호에서 중요한 정보만 추출해내는 능력이 있다고 합니다.
감사합니다.
1명 평가안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
센서 신호는 흔들기 쉽기 때문에 필터로 잡음을 제거해 주고 평균화로 값을 안정화하며 보정 알고리즘을 사용해 실제 움직임에 가깝게 재구성해 정확도를 높이는 겁니다
1명 평가안녕하세요. 박재화 전문가입니다.
웨어러블 의료기기는 움직임으로 생기는 잡을을 줄이기 위해 다양한 것들이 적용되는 것으로 알고 있습니다. 저역통과필터나 칼만필터, 대역통과필터 등을 적용해 신호를 깨끗하게 만드는 것이죠. 그리고 여러번 측정한 값을 평균화하거나 적응형 필터를 사용해서 사용자 환경에 따라 이를 자동으로 보정한다고 보시면 됩니다.
1명 평가안녕하세요. 설효훈 전문가입니다. 웨어러블 기기의 경우 대부분 작게 만들어져서 인체에 밀착하여 소지하면 그 에 맞는 센서나 외부 데이터를 가지고 정보를 보여주게 됩니다. 이때 센서도 작아서 정확하지 않고 외부 환경에 따른 전자파에 의해서도 신호가 약해져서 왜곡이 발생될수 있습니다. 따라서 외부 환경에 의한 간섭을 줄이기 위한 차폐나 필터링 기술이 포함되어 설계가 되어야합니다. 또한 기본적인 데이터에 대한 보정기능이 있어야합니다. 센서의 신호가 약해서 정확한 정보를 못받을 경우 이전 데이터를 평균하거나 이를 보정해서 보여주는 알고림즘이 필요합니다.