RingConn은 IEEE ISCAS 2024에 참가해 혈압 모니터링 및 수면 무호흡에 관한 최신 연구 결과를 선보였습니다.

최근 2024 IEEE 국제 회로 및 시스템 심포지엄(IEEE ISCAS)이 싱가포르에서 성대하게 개최되었습니다. ISCAS는 IEEE의 대표 학회이자 회로 및 시스템 분야에서 세계 최고 수준의 포럼입니다. 매년 전 세계의 저명한 학자와 연구자들이 한자리에 모여 최신 기술 발전을 논의하고 공유하며, 회로 및 시스템 혁신의 지속 가능한 발전을 촉진합니다.

2024년 ISCAS의 주제는 “지속 가능한 발전을 위한 회로 및 시스템”으로, 인공지능과 딥러닝, 생체의료 회로 및 시스템, 빅데이터 처리, 디지털 집적 회로 및 시스템, 사물인터넷 등 다양한 주제를 다뤘습니다.

Ninenovo Technology의 획기적인 연구

Ninenovo Technology는 선전대학교와 공동으로 “Transformer 기반 수면 무호흡증 감지 딥러닝 모델 및 RingConn 스마트 링 적용”과 “PPG 신호를 활용한 혈압 추정을 위한 주파수 영역 특징 기반 클러스터링 알고리즘”이라는 두 편의 논문을 발표했습니다. 이 논문들은 학회에서 채택되었으며, 혁신적인 RingConn 스마트 링을 통한 지능형 건강 모니터링 분야에서 회사의 최신 기술 성과를 선보였습니다.

첫 번째 논문인 “Transformer 기반 수면 무호흡증 감지 딥러닝 모델 및 RingConn 스마트 링 적용”은 RingConn 스마트 링을 활용해 폐쇄성 수면 무호흡 저호흡 증후군(OSAHS)을 감지하는 새로운 방법을 연구했습니다. OSAHS는 심한 코골이, 수면 중 반복적인 호흡 중단, 과도한 주간 졸림, 아침 두통 및 기억력 저하를 특징으로 하는 흔한 수면 장애입니다. 심한 경우 야간 질식과 심혈관 질환으로 이어질 수도 있습니다.

기존의 OSAHS 검사는 병원에서 부피가 큰 수면다원검사(PSG) 장비를 사용해 밤새 진행해야 합니다. 이 논문에서는 RingConn 스마트 링의 다중 모드 생리 신호를 활용해 OSAHS를 감지하는 Transformer 기반 딥러닝 모델을 제안했습니다.

이 모델은 공개 데이터셋에서 F1 점수 76.6이라는 뛰어난 감지 성능을 보였습니다. 또한 RingConn 스마트 링을 사용해 산소 포화도 저하 사건(DESAT)을 감지할 때 신호 조합의 성능도 평가했습니다. 특히 현재까지 스마트 링을 기반으로 OSAHS 모니터링을 검증한 연구는 없습니다. 따라서 본 연구에서는 RingConn 스마트 링으로 수집한 데이터를 사용해 검증을 수행하고 PSG-AHI를 추정했습니다.

결과적으로 RingConn 스마트 링으로 계산한 AHI와 PSG-AHI 사이에 높은 상관관계(ρ=0.96)가 나타났으며, 이는 의료 및 건강 모니터링에서 RingConn 스마트 링의 높은 정확도와 편의성을 입증합니다.

두 번째 논문인 “PPG 신호를 활용한 혈압 추정을 위한 주파수 영역 특징 기반 클러스터링 알고리즘”은 광용적맥파(PPG)의 주파수 영역 특징을 활용하는 클러스터링 알고리즘을 제안했습니다. 많은 연구에서 PPG 파형을 통해 혈압을 추정하는 방법을 연구해 왔습니다. 그러나 PPG 맥박은 대략 1초마다 생성되며 연속적인 맥박의 특징은 서로 유사합니다. 따라서 반복적인 신호를 분류하기 위해서는 자동화된 지능형 클러스터링 방법이 필요합니다. 또한 차이가 큰 PPG 신호를 각각의 클러스터로 분류하려면 비지도 학습 방법이 필요합니다.

제안된 클러스터링 알고리즘은 PPG 주파수 영역 특징을 사용해 PPG 맥박을 특정 클러스터로 분류합니다. PPG 신호에 고속 푸리에 변환을 적용해 처음 네 개 주파수 성분의 주파수, 진폭, 위상, 실수부 및 허수부를 추출했습니다. 제안된 K-Means 알고리즘에서는 두 맥박 사이의 차이를 평가하기 위해 새로운 거리 함수를 개발했습니다. 또한 K값 선택 문제를 해결하기 위해 클러스터 중심 병합 프레임워크를 제안했습니다. 실험에는 MIMIC-II 데이터셋을 사용했으며, 맥박을 17개 클러스터로 분류하고 병합했습니다.

결과적으로 제안된 클러스터링 방법은 서로 다른 혈압 범위에 해당하는 PPG 맥박 클러스터를 성공적으로 식별했습니다. 이는 PPG 맥박 형태가 혈압과 상관관계가 있다는 점을 뒷받침하며, 맥파 분석을 기반으로 한 혈압 추정의 정확도와 해석 가능성을 높입니다. 이 기술은 현재 RingConn 스마트 링을 활용한 혈압 모니터링 연구에 적용되고 있습니다.

RingConn 스마트 링과 건강 관리

이러한 연구 성과는 건강 관리 분야에서 RingConn 스마트 링의 혁신성과 기술력을 보여줄 뿐만 아니라, Ninenovo Technology의 “인류의 건강을 위해 독창적인 가치를 지닌 제품과 서비스를 제공한다”는 사명을 더욱 확고히 합니다. 또한 혁신 연구에 대한 우리의 헌신과 지원을 온전히 반영합니다.

RingConn 팀은 앞으로도 지능형 웨어러블 기술의 한계를 계속해서 넓혀 가며, 기술 혁신을 통해 인류의 건강을 향상하겠습니다. 지속적인 기술 발전이 사용자에게 더욱 정확하고 편리하며 전문적인 건강 관리 경험을 제공하고, 더 건강한 미래를 만드는 데 기여할 것이라고 믿습니다.