[논문 리뷰] Study of Vital Data Analysis Platform Using Wearable Sensor

Yoji Yamato|arXiv (Cornell University)|2017. 06. 06.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 25인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 스마트폰 또는 클라우드 시스템에서 스트림 및 마이크로배치 처리를 활용하여 실시간으로 심전도 및 가속도 데이터를 분석하는 웨어러블 센서 기반의 실시간 생체 데이터 분석 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼은 네트워크 비용을 줄이고 위험한 자세나 피로도 변화에 대한 즉각적인 경고를 가능하게 하며, 구현이 완료되었고 현장 테스트가 진행 중이다.

ABSTRACT

In this paper, we propose a vital data analysis platform which resolves existing problems to utilize vital data for real-time actions. Recently, IoT technologies have been progressed but in the healthcare area, real-time actions based on analyzed vital data are not considered sufficiently yet. The causes are proper use of analyzing methods of stream / micro batch processing and network cost. To resolve existing problems, we propose our vital data analysis platform. Our platform collects vital data of Electrocardiograph and acceleration using an example of wearable vital sensor and analyzes them to extract posture, fatigue and relaxation in smart phones or cloud. Our platform can show analyzed dangerous posture or fatigue level change. We implemented the platform and we are now preparing a field test.

연구 동기 및 목표

• 의료 IoT에서 실시간 조치 가능성의 부족을 해결하여 생체 데이터에 대한 즉각적인 반응을 가능하게 한다.
• 원시 생체 데이터의 지속적인 전송과 관련된 네트워크 비용을 줄인다.
• 스트림 및 마이크로배치 처리 기법을 사용하여 생체 신호를 처리하는 확장 가능한 플랫폼을 개발한다.
• 웨어러블 센서 데이터를 이용해 피로도 및 자세의 변화를 감지하고 경고한다.
• 실제 의료 모니터링을 위해 스마트폰 또는 클라우드 인프라에 배포할 수 있도록 한다.

제안 방법

• 플랫폼은 웨어러블 센서로부터 실시간 심전도(ECG) 및 가속도 데이터를 수신한다.
• 스마트폰 또는 클라우드에서 스트림 및 마이크로배치 처리 기법을 적용하여 데이터를 분석한다.
• 수집된 센서 데이터를 바탕으로 신호 처리 알고리즘을 사용해 자세, 피로도 및 이완 수준을 추출한다.
• 시스템은 장치 내에서 사전 처리를 수행하여 데이터 전송을 최소화하도록 아키텍처가 설계되어 있다.
• 플랫폼는 엣지 및 클라우드 배포에 적합한 분산 컴퓨팅 모델을 사용하여 구현된다.
• 현장 테스트를 준비하여 실제 환경에서의 성능과 사용성 검증을 진행 중이다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 웨어러블 센서 데이터는 어떻게 실시간으로 처리하여 피로도 및 자세의 변화를 감지할 수 있는가?
• RQ2 네트워크 비용을 최소화하면서도 즉각적인 건강 통찰을 제공할 수 있는 처리 아키텍처는 무엇인가?
• RQ3 하이브리드 엣지-클라우드 처리 모델은 이완 및 피로도와 같은 임상적으로 유의미한 상태를 효과적으로 추출할 수 있는가?
• RQ4 심전도 및 가속도 데이터의 통합은 자세 및 피로도 감지에 어떻게 기여하는가?
• RQ5 실제 의료 환경에 이러한 플랫폼을 구현하는 데 실현 가능성이 있는가?

주요 결과

• 플랫폼은 스트림 및 마이크로배치 처리 기법을 사용하여 심전도 및 가속도 데이터의 실시간 분석을 성공적으로 구현하였다.
• 피로도 및 자세 변화는 모바일 또는 클라우드 시스템에서 처리된 센서 데이터를 통해 감지 및 시각화 가능하다.
• 장치 내에서 데이터를 사전 처리함으로써 네트워크 부하를 줄이고 대역폭 사용을 최소화하였다.
• 위험한 자세나 피로도 변화에 대한 즉각적인 경고 기능을 제공하여 사전 예방적 건강 간병을 지원한다.
• 구현이 완료되었으며, 시스템은 이제 실제 환경 성능 평가를 위한 현장 테스트 준비 단계에 있다.
• 다른 프리프린트(arXiv:1704.05573)와 상당한 텍스트 중복이 있어 방법론의 연속성과 검증이 가능하다.