[논문 리뷰] UbiBreathe: A Ubiquitous non-Invasive WiFi-based Breathing Estimator

Heba Abdelnasser, Khaled A. Harras외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 05. 10.

Non-Invasive Vital Sign Monitoring참고 문헌 35인용 수 24

한 줄 요약

UbiBreathe는 기존 장비를 사용하여 호흡 주수를 추정하고 무호흡을 탐지하기 위해 비침습적인 WiFi 기반 시스템을 제안한다. 이는 호흡 중 가슴 운동으로 인해 발생하는 수신 신호 강도(RSS)의 변조를 분석함으로써 이루어지며, 호흡 주수 추정에서 1 bpm 이내의 정확도와 다수의 액세스 포인트를 사용할 경우 96% 이상의 무호흡 탐지 정확도를 달성한다.

ABSTRACT

Monitoring breathing rates and patterns helps in the diagnosis and potential avoidance of various health problems. Current solutions for respiratory monitoring, however, are usually invasive and/or limited to medical facilities. In this paper, we propose a novel respiratory monitoring system, UbiBreathe, based on ubiquitous off-the-shelf WiFi-enabled devices. Our experiments show that the received signal strength (RSS) at a WiFi-enabled device held on a person's chest is affected by the breathing process. This effect extends to scenarios when the person is situated on the line-of-sight (LOS) between the access point and the device, even without holding it. UbiBreathe leverages these changes in the WiFi RSS patterns to enable ubiquitous non-invasive respiratory rate estimation, as well as apnea detection. We propose the full architecture and design for UbiBreathe, incorporating various modules that help reliably extract the hidden breathing signal from a noisy WiFi RSS. The system handles various challenges such as noise elimination, interfering humans, sudden user movements, as well as detecting abnormal breathing situations. Our implementation of UbiBreathe using off-the-shelf devices in a wide range of environmental conditions shows that it can estimate different breathing rates with less than 1 breaths per minute (bpm) error. In addition, UbiBreathe can detect apnea with more than 96% accuracy in both the device-on-chest and hands-free scenarios. This highlights its suitability for a new class of anywhere respiratory monitoring.

연구 동기 및 목표

• 특수 하드웨어나 환자 부착 장치 없이 광범위하게 활용 가능한 비침습적 호흡 모니터링을 가능하게 하기 위해.
• 실생활 환경에서 노이즈가 많은 WiFi RSS 측정값에서 정확한 호흡 신호를 추출하기 위해.
• 기기 부착 및 손 자유 모드 모두에서 높은 정확도로 무호흡 이벤트를 탐지하기 위해.
• 다수의 사용자 모니터링과 간섭 및 사용자 이동 상황에서도 견고한 운영을 지원하기 위해.
• 표준 WiFi 기기에서 소프트웨어만으로 구현 가능한 저지연 솔루션을 제공하기 위해.

제안 방법

• 호흡 중 가슴 패턴의 주기적 변조로 인해 발생하는 WiFi RSS의 변조를 활용한다.
• 노이즈 및 간섭 상황에서도 신호 추출을 안정화하기 위해 로버스트니 향상 모듈을 포함한 다중 모듈 아키텍처를 사용한다.
• 무호흡 탐지 신뢰도를 향상시키기 위해 여러 수신 가능한 액세스 포인트(APs) 간의 다수결정법을 적용한다.
• 신호 강도 감소 기반으로 정상 호흡과 무호흡을 구분하기 위해 임계값 비율(τ)을 적용한다.
• 실시간으로 RSS 데이터를 처리하여 호흡 주수를 추출하고 이상 징후를 탐지한다.
• 하드웨어 수정 없이 표준 WiFi 인프라를 활용하여 노트북, 스마트폰 및 AP 등에서의 배포를 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실생활 환경에서 가슴 운동으로 인한 WiFi RSS 변화를 신뢰할 만하게 추출하여 호흡 주수를 추정할 수 있는가?
• RQ2 UbiBreathe는 다양한 거리, 방향 및 환경 조건에서 호흡 주수를 얼마나 정확하게 추정할 수 있는가?
• RQ3 기기 부착 및 손 자유 모드 모두에서 높은 민감도와 낮은 거짓 양성/음성 비율로 무호흡 이벤트를 탐지할 수 있는가?
• RQ4 여러 수신 가능한 액세스 포인트를 사용할 경우 호흡 및 무호흡 탐지 정확도와 견고성이 어떻게 향상되는가?
• RQ5 동일한 환경에서 여러 사용자가 동시에 호흡할 경우 성능을 유지할 수 있는가?

주요 결과

• UbiBreathe는 기기 부착 및 손 자유 모드 모두에서 호흡 주수 추정 오차가 1 bpm 이내이다.
• 선형 시야 조건에서는 최대 11미터, 벽을 통과할 경우 최대 8미터까지 높은 정확도를 유지하며, 앞면 방향에서 가장 우수한 성능(최악 기준 2.6 bpm 오차)을 기록한다.
• 다섯 대의 수신 가능한 액세스 포인트를 사용할 경우 무호흡 탐지 정확도가 96%를 초과하며, 거짓 양성 및 음성 비율이 4% 미만이다.
• 손 자유 모드에서 다섯 대의 AP를 사용할 경우 무호흡 탐지의 거짓 음성 비율이 0%이며, 단일 AP 사용 시 92%의 정확도를 달성한다.
• 기본 설정을 사용할 경우 약 50초 이내에 신뢰할 수 있는 신호 읽기를 확보하여 환자 기록 기록에 적합하다.
• 다른 주수(12, 18, 24 bpm)를 가진 다수의 사용자가 동시에 호흡하고 있어도 간섭 없이 정확하게 모니터링되며, 오차는 0.9 bpm이다.