KR101410989B1 - Methode for ECG and Stress Detection - Google Patents

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KR101410989B1
KR101410989B1 KR1020130000213A KR20130000213A KR101410989B1 KR 101410989 B1 KR101410989 B1 KR 101410989B1 KR 1020130000213 A KR1020130000213 A KR 1020130000213A KR 20130000213 A KR20130000213 A KR 20130000213A KR 101410989 B1 KR101410989 B1 KR 101410989B1
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신경민
김정환
조재형
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(주) 태웅메디칼
조재형
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    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]

Abstract

The present invention relates to an apparatus and a method for long term electrocardiogram acquisition and stress analysis which measures and records data continuously in real time for 168 hours (seven days) or more using an electrocardiogram and monitoring apparatus for a person under test and obtain only pure psychological stress states where stress signals caused by movements are eliminated. The present invention provides a long term electrocardiogram acquisition and stress analysis apparatus which comprises: an electrocardiogram sensor in contact with the skin of the person under test; a signal processor to continuously store electrocardiogram signals sensed by electrocardiogram sensor in real time; and a stress analysis device to analyze a psychological stress of the person under test from the electrocardiogram signals transmitted from the signal processor, wherein the signal processor comprises: a filtering and amplifying part to filter and analog-amplify the electrocardiogram signals sensed by the electrocardiogram sensor; an accelerometer to sense three axial acceleration data according to the movements of the person under test; a microcontroller to receive the analog-amplified electrocardiogram signals via a connection terminal from the filtering and amplifying part, converting the received signals into digital signals, acquiring and storing electrocardiogram data from the electrocardiogram signals, receiving the three axial acceleration data via the accelerometer, synchronizing the received acceleration data with the electrocardiogram signals in real time, and transmitting the synchronized data to the stress analysis device; and a memory part to synchronize the electrocardiogram data with the three axial acceleration data in a time domain and storing the synchronized data under the control of the microcontroller.

Description

장시간 심전도획득 및 스트레스 분석방법 {Methode for ECG and Stress Detection} [0001] METHOD FOR FORMING ECG AND STRESS DETECTION [0002]

본 발명은 무구속 무자각 상태에서의 장시간 스트레스 모니터링 시스템(Long Term Stress Monitoring System)에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 신체 부착형 장시간 스트레스 모니터링장치를 통해 측정된 심전도신호와 사용자의 움직임 및 자세를 측정하여, 움직임에 의한 스트레스 신호를 제거한 순수한 정신적 스트레스 신호만을 획득하도록 하는 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석방법에 관한 것이다.The present invention relates to a long-term stress monitoring system in a non-restrained state, and more particularly, to a long-term stress monitoring system in which an electrocardiogram signal measured by a body- And obtaining only a pure mental stress signal from which the stress signal due to the motion is removed, and a stress analysis method for obtaining the long time electrocardiogram.

일반적으로 정신적 스트레스는 혈중 스트레스 호르몬을 증가시키거나, 교감신경을 항진시킴으로써 다양한 증상과 결과를 초래하고, 스트레스 및 불안, 우울, 적대감 등 스트레스와 관련된 감정상태는 체내의 호르몬에 영향을 주는데, 특히 아드레날린과 같은 호르몬을 분비시켜서 만성질환을 악화시킬 뿐 아니라, 심장질환의 발병율도 증가시킬 있다. 즉, 정신적 스트레스는 당뇨병을 비롯한 고혈압, 고지혈증, 심혈관질환, 우울증과 같은 다양한 만성질환의 원인으로 보고 있다.In general, mental stress increases the blood stress hormones or increases the sympathetic nerves, resulting in various symptoms and consequences. Emotional states such as stress and anxiety, depression, and hostility affect the hormones in the body, To secrete hormones such as chronic diseases not only worsen, but also increase the incidence of heart disease. In other words, mental stress is a cause of various chronic diseases such as diabetes, hypertension, hyperlipidemia, cardiovascular disease and depression.

피검자로부터 획득된 심전도, 근전도, 맥박, 피부온도, 피부전기저항, 호흡수 등 다양한 생체정보는 피검자의 정신적 스트레스와 건강상태를 분석하는데 중요한 파라미터로 활용되고 있다.Various bioinformation such as electrocardiogram, electromyogram, pulse, skin temperature, skin electrical resistance and respiration rate obtained from the subject are used as important parameters for analyzing the mental stress and health condition of the subject.

여기서, 심전도는 심장에서 흥분도가 발생되고 소실될 때 생기는 전위의 변화를 체표면에서기록하는 것으로 P-QRS-T와 같은 고유의 파형정보를 가지고 있으며, ECG 또는 EKG이라고 한다.Here, electrocardiogram (ECG) is recorded on the surface of the body by a change in dislocation that occurs when excitation occurs in the heart and disappears. It has unique waveform information such as P-QRS-T and is called ECG or EKG.

또한, 맥파는 광용적맥파측정법(photoplethysmograph, PPG)를 이용하여 획득되며, 생체조직의 광학적 특성을 이용하여 혈관에 흐르는 혈류량을 측정함으로써, 심박활동 상태를 추정하는 신호로 사용된다.Pulse waves are acquired using a photoplethysmograph (PPG), and are used as a signal for estimating the state of the heartbeat activity by measuring the blood flow flowing through the blood vessel using the optical characteristics of the living tissue.

이와 같이, 획득된 심전도 또는 맥파로부터 심박동과 박동 사이의 간격(RRI: R-R interbals)를 추출하고, 상기 RRI로부터 심박변이도(HRV : Heart Rate Variability)을 산출하게 된다. In this way, the heart rate and heartbeat interval (RRI: R-R interbals) are extracted from the obtained electrocardiogram or pulse wave, and heart rate variability (HRV) is calculated from the RRI.

상기 HRV는 건강유지와 질병 예방에 필요한 생체신호 정보 분석기술로서 활발하게 연구되고 있으며, 특히 상기 심박수변화량을 분석하여 신체의 자율신경계(교감신경과 부교감신경)의 작용 정도를 판단할 수 있으며, 이를 파라미터로 피검자의 정신적 스트레스를 정량화하게 된다.The HRV has been actively studied as a bio-signal information analysis technique for health maintenance and disease prevention. Particularly, it is possible to determine the degree of action of the autonomic nervous system (sympathetic and parasympathetic nerves) of the body by analyzing the heart rate change amount, The psychological stress of the subject is quantified by the parameter.

최근 심전도측정장치는 병원 등의 심전도 검사실에 비치되어 피검자가 침대에 누운상태에서 측정하는 고정식이 있으며, 소형화하여 환자가 휴대가 간편하도록 하여, 언제 어디서나 심전도를 측정할 수 있는 휴대용으로 간편하게 측정할 수 있는 휴대형이 있으며, 가슴에 파스형태로 부착하여 원격으로 측정된 심전도신호를 휴대폰 또는 컴퓨터로 무선신호로 전송가능하도록 하는 부착형이 있다.Recently, the electrocardiogram measuring device is provided in the electrocardiogram examination room of the hospital, so that there is a fixed type which is measured when the patient is lying on the bed, and it is made portable so that the patient can carry it easily and can easily measure the electrocardiogram There is a portable type, which is attached to the chest in the form of a pace, so that remotely measured electrocardiogram signals can be transmitted to a mobile phone or a computer as a wireless signal.

도 1은 종래기술에 따른 심전도측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 블록 구성도로서, 국내 특허등록 제10-1006534호에 개시되어 있다.FIG. 1 is a block diagram of a stress monitoring apparatus using electrocardiogram measurement according to the related art, and is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1006534.

즉, 도 1에 도시된 바와 같이 스트레스 모니터링 장치(10)는 전극(11)을 포함하여 구성되며, 전극(11)은 사용자의 인체에 부착된다. That is, as shown in FIG. 1, the stress monitoring apparatus 10 includes an electrode 11, and the electrode 11 is attached to the user's body.

또한, 스트레스 모니터링 장치(10)는 휴대가 용이한 사이즈로 제작되며, 전극(11)을 통해 수집된 심전도 데이터를 실시간으로 기록하여 심박동 변이(HRV) 신호를 분석하고, 스트레스 지수를 계산하여 스트레스 지수를 디스플레이 창을 통하여 출력한다.In addition, the stress monitoring device 10 is manufactured in a size that is easy to carry. The electrocardiogram data collected through the electrode 11 is recorded in real time to analyze the HRV signal, and the stress index is calculated, Through the display window.

상기 스트레스 지수는 사용자의 이동통신 단말기(20), 즉 휴대폰으로 전송되고, 휴대폰은 수신한 스트레스 지수를 다시 무선으로 병원 내에 구축된 서버로 전송한다.The stress index is transmitted to the user's mobile communication terminal 20, that is, the mobile phone, and the mobile phone transmits the received stress index again to the server built in the hospital wirelessly.

이와 같이 구성된 종래기술에 따른 심전도 측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치 및 방법은 기존의 스트레스 분석방법을 응용한 고유의 스트레스 지수를 추출함으로써 좀더 정확하게 스트레스 정도를 정량화할 수 있는 효과가 있으며, 또한, 기존에는 어려웠던 스트레스를 객관적으로 실시간 측정하고 이를 병원 진료시스템과 공유함으로써 스트레스와 관련된 다양한 질환, 예를 들면 당뇨병, 심근경색, 소화기능장애, 우울증 등에 응용하여 스트레스 정도를 파악하고 이로 인한 질병악화를 예방하는데 기여할 수 있는 효과가 있다.The apparatus and method for monitoring a stress using the electrocardiogram according to the related art have the effect of accurately quantifying the degree of stress by extracting the inherent stress index using the existing stress analysis method, By measuring the stress in real time objectively and sharing it with the hospital medical system, it can be applied to various diseases related to stress such as diabetes, myocardial infarction, digestive dysfunction, depression and so on to understand the degree of stress and to prevent disease deterioration There is an effect.

그러나, 이러한 종래기술에 따른 무구속 무자각상태의 심전도 획득을 위하여 피검자의 신체에 부착하여 측정할 때, 휴대폰과의 통신등에 소요되는 전력소비로인해 발생된 구동전원의 한계로 인하여 단시간의 심전도만을 획득할 수 있을 뿐, 일주일 이상의 장시간 지속 심전도는 획득하지 못하는 문제점이 있었다.However, due to the limitation of the driving power generated due to the power consumption required for communication with the mobile phone when measuring the electrocardiogram of the subject in order to acquire the electrocardiogram of the non-restrained unconscious state according to the related art, only a short time electrocardiogram And can not acquire a long-lasting ECG for more than a week.

또한, 스트레스 모니터링 장치(10)와 전극(11)을 연결하기 위한 전선들로 인해 이를 착용하고 일상생활을 하기에는 매우 불편함이 있어, 피검자의 일상생활에서의 심전도를 측정하는데 한계가 있었다.In addition, since the wires for connecting the stress monitoring device 10 and the electrode 11 are worn, they are very inconvenient for daily life, and thus there is a limit in measuring the electrocardiogram in the daily life of the subject.

뿐만 아니라, 피검자가 신체일부에 부착 또는 착용하여 측정할 경우 피검자가 움직임 또는 자세변화로 인한 발생된 스트레스 신호와 순수한 정신적 스트레스를 분별하지 못해 정신적 스트레스만을 산출하는데 어려움이 있었다. In addition, when the subject is attached to or worn on a part of the body, the subject can not distinguish the generated stress signal due to the movement or posture change and the pure mental stress, so that it is difficult to calculate only the mental stress.

따라서, 본 발명은 심전도 및 움직임 모니터링장치를 168시간(7일) 이상의 연속 측정 및 기록이 가능하도록 하고, 신체일부에 패치형태로 부착하여 무구속, 무자각 상태에서 피검자가 착용감을 최소화하도록 초소형, 초경량화한 자율신경계(ANS : Autonomic Nervous System) 분석기법을 이용한 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석장치를 제공하는데 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention provides an electrocardiogram and motion monitoring device capable of continuous measurement and recording for 168 hours (7 days) or more, and is attached to a part of the body in a patch form to provide an ultra-small, And to provide a long-term electrocardiogram acquisition and stress analysis apparatus using an ultra-lightweight autonomic nervous system (ANS) analysis technique.

본 발명의 다른 목적은 패치 형태의 장시간 심전도획득장치에 가속도센서(Accelerometer)를 구비하여 심전도와 시간영역으로 동기된 사용자의 움직임 또는 자세변화를 측정하여, 움직임에 의한 스트레스 신호를 제거한 순수한 정신적 스트레스 상태만을 획득하도록 하는 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.It is another object of the present invention to provide a patch type long-term electrocardiogram acquiring device which includes an accelerometer to measure the movement or attitude change of a user synchronized with the electrocardiogram in the time domain, and to obtain a pure mental stress state And to provide a long-term ECG acquisition and stress analysis apparatus and method.

본 발명의 목적을 달성하기 위한 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석장치는 피검자의 피부에 접촉하는 심전도센서와, 상기 심전도센서로부터 검지된 심전도신호를 실시간으로 연속 저장하는 신호처리장치와, 상기 신호처리장치로부터 전송된 심전도신호로부터 피검자의 정신적 스트레스를 분석하는 스트레스분석장치로 구성된 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석장치에 있어서, 상기 신호처리장치는 상기 심전도센서로부터 검지된 심전도신호를 필터링 및 아날로그 증폭하는 필터링 및 증폭부; 상기 피검자의 움직임에 따른 3축 가속도데이터를 검지하는 가속도센서; 상기 필터링 및 증폭부에서 아날로그 증폭된 심전도신호를 접속단자를 통해 입력받아 디지털신호로 변환하고, 상기 심전도신호로부터 심전도데이터를 획득 및 저장하고, 상기 가속도센서를 통해 입력된 3축 가속도데이터를 입력받아 상기 심전도신호에 실시간 동기시켜 저장하고, 상기 스트레스분석장치로 전송하는 마이크로콘트롤러; 및 상기 마이크로콘트롤러의 제어에 의해 상기 심전도데이터 및 3축 가속도데이터를 시간영역으로 동기시켜 저장하는 메모리부;를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.In order to accomplish the object of the present invention, there is provided an apparatus for acquiring and analyzing long-term electrocardiogram, comprising: an electrocardiogram sensor for contacting the skin of a subject; a signal processor for continuously storing electrocardiogram signals detected from the electrocardiogram sensor in real time; And a stress analysis device for analyzing the mental stress of the subject from the transmitted electrocardiogram signal, wherein the signal processing device comprises a filtering and amplifying part for filtering and analog-amplifying the electrocardiogram signal detected from the electrocardiogram sensor, ; An acceleration sensor for detecting three-axis acceleration data according to the motion of the subject; The electrocardiogram signal amplified by the filtering and amplifying unit is input through a connection terminal and converted into a digital signal. The electrocardiogram data is acquired and stored from the electrocardiogram signal, and the 3-axis acceleration data input through the acceleration sensor is input A microcontroller for synchronously storing the electrocardiogram signal in real time and transmitting the electrocardiogram signal to the stress analyzer; And a memory unit for synchronously storing the ECG data and the three-axis acceleration data in a time domain under the control of the microcontroller.

여기서, 심전도센서는 상기 신호처리장치와 결합되어 피검자의 신체에 부착하는 패치형태로 구성되며, 상기 피검자의 피부에 접촉하여 미세전류신호를 검지하는 3점 심전도전극; 및 상기 3점 심전도전극에 신호라인으로 연결되고, 상기 신호라인의 다른 끝단을 상기 신호처리장치와 전기적으로 접속함과 아울러 상기 패치형태의 심전도센서에 고정하기 위한 도전체의 고정부재;를 포함하되, 상기 고정부재는 상기 심전도센서와 신호처리장치가 착탈가능하도록 형성된 것을 특징으로 한다.Here, the electrocardiogram sensor comprises a three-point electrocardiogram electrode formed in a patch shape attached to the body of the subject in combination with the signal processing apparatus and detecting a minute current signal in contact with the skin of the subject. And a fixing member of a conductor connected to the three-point electrocardiogram electrode by a signal line and electrically connecting the other end of the signal line to the signal processing apparatus and fixing the electrode to the electrocardiogram sensor of the patch type, The electrocardiograph sensor and the signal processing device are detachably attached to the fixing member.

상기 스트레스분석장치는 상기 신호처리장치로부터 전송된 피검자의 심전도데이터 및 3축 가속도데이터를 분석하여 동잡음 스트레스를 제거한 정신적 스트레스만을 추출하는 프로그램이 탑재된 스마트폰 또는 개인용컴퓨터를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.The stress analyzing apparatus includes a smartphone or a personal computer equipped with a program for extracting only mental stress by removing electrocardiographic stress by analyzing electrocardiogram data and triaxial acceleration data of the subject transmitted from the signal processing apparatus do.

상기 마이크로콘트롤러는 상기 필터링 및 증폭부로부터 입력된 아날로그 심전도신호를 디지털신호로 변환하는 아날로그/디지털변환부; 상기 가속도센서를 구동 및 3축 가속도데이터를 입력받는 직렬통신부; 상기 아날로그/디지털변환부를 통해 심전도신호에서 심전도데이터를 획득 및 저장하고, 상기 가속도센서를 통해 입력된 3축 가속도데이터를 입력받아 상기 심전도신호에 시간영역으로 동기시켜 저장하는 중앙처리장치; 상기 중앙처리장치에 실시간 클럭을 제공하는 RTC; 및 상기 메모리부에 저장된 상기 심전도데이터 및 3축 가속도데이터를 상기 스트레스분석장치로 전송하기 위한 외부통신부; 상기 중앙처리장치의 제어에 의해 상기 접속된 메모리부에 데이터를 저장 또는 엑세스하는 메모리콘트롤러; 상기 신호처리장치의 온/오프 동작 선택을 감지하고, 동작 및 전원상태 표시제어신호를 통신하는 외부입출력부;를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
The microcontroller includes an analog / digital converter for converting the analog electrocardiogram signal input from the filtering and amplifying unit into a digital signal; A serial communication unit for driving the acceleration sensor and receiving 3-axis acceleration data; A central processing unit for acquiring and storing electrocardiogram data from the electrocardiogram signal through the analog / digital converter, receiving the three-axis acceleration data input through the acceleration sensor, and storing the synchronous data in the time domain in the electrocardiogram signal; A RTC for providing a real time clock to the central processing unit; And an external communication unit for transmitting the electrocardiogram data and the three-axis acceleration data stored in the memory unit to the stress analysis apparatus; A memory controller for storing or accessing data in the connected memory unit under the control of the central processing unit; And an external input / output unit for sensing the on / off operation selection of the signal processing apparatus and communicating an operation and a power status display control signal.

본 발명의 목적을 달성하기 위한 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석과정은 일정기간 동안 지속 심전도신호를 피검자로부터 획득하고, 심전도신호로부터 산출된 RRI와, 상기 RRI에 시간영역으로 동기된 피검자의 3축 가속도 데이터를 신호처리장치에 저장하고, 상기 신호처리장치에 저장된 심전도데이터 및 3축 가속도데이터를 상기 스트레스분석장치에서 전송받아 피검자의 정신적 스트레스를 분석하는 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석방법에 있어서, 상기 신호처리장치에 저장된 심전도데이터 및 3축 가속도데이터를 상기 스트레스분석장치로 전송하는 제1과정; 상기 스트레스분석장치는 상기 제1과정에서 전송받은 심전도데이터로부터 시간영역별 스트레스지수를 산출하는 제2과정; 상기 제2과정을 통해 산출된 스트레스지수에서 피검자의 스트레스 정도를 판단하는 제3과정; 상기 제1과정에서 전송된 3축 가속도데이터로부터 시간영역별 피검자의 움직임 및 자세를 분석하는 제4과정; 상기 제4과정을 통해 분석된 피검자의 자세별로 움직임이 없는 시간영역을 측정하는 제5과정; 및 상기 제5과정에서의 산출된 피검자의 움직임이 없는 자세별 시간영역과 상기 제3과정의 시간영역별 스트레스지수를 비교하여, 피검자의 움직임이 없는 자세별 정신적 스트레스상태를 판단하는 제6과정;을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.In order to achieve the object of the present invention, a long-term ECG acquisition and stress analysis process is performed by acquiring a continuous electrocardiogram signal from a subject for a predetermined period of time, calculating RRI from the electrocardiogram signal, And a stress analysis method for analyzing a mental stress of a subject by receiving the electrocardiogram data and the three-axis acceleration data stored in the signal processing device in the stress analysis device, the method comprising the steps of: A first step of transmitting the electrocardiogram data and the three-axis acceleration data stored in the memory to the stress analysis device; A second step of calculating a stress index for each time domain from the electrocardiogram data received in the first step; A third step of determining a degree of stress of the subject in the stress index calculated through the second process; A fourth step of analyzing the motion and posture of the subject in the time domain from the three-axis acceleration data transmitted in the first step; A fifth step of measuring a time domain in which there is no movement according to the posture of the subject analyzed through the fourth process; And a sixth step of comparing the time domain of the posture without motion of the subject calculated in the fifth step with the stress index of the time domain of the third process to determine a state of mental stress according to posture without movement of the subject; And a control unit.

본 발명에 따른 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석방법은 신호처리장치를 패치형태의 전극을 이용하여 신체에 부착하도록 초소형, 초경량화하고, 전력소비를 초저전력화하여 무구속, 무자각 상태에서 168시간(7일)이상의 RRI를 획득할 수 있는 효과가 있으며, 신호처리장치 내부에 가속도센서를 구비하여 심전도와 시간영역으로 동기된 사용자의 움직임 및 자세를 측정하여 움직임에 의한 스트레스신호를 측정할 수 있으며, 움직임에 의한 스트레스를 제외한 고정된 자세에서의 스트레스를 분석하여 순수한 정신적 스트레스만을 측정할 수 있는 효과가 있다.The long-term electrocardiogram acquisition and stress analysis method according to the present invention is a method for obtaining a long-term electrocardiogram (ECG) and analyzing the stress using a patch-type electrode, 7 days) or more, and an acceleration sensor is provided in the signal processor to measure the movement and posture of the user synchronized with the electrocardiogram in the time domain to measure the stress signal due to the motion, It is possible to measure only pure mental stress by analyzing the stress in the fixed posture excluding the stress due to the motion.

도 1은 종래기술에 따른 심전도측정을 이용한 스트레스 모니터링 장치의 블록 구성도이고,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석장치를 착용한 실시예를 보인도이고,
도 3은 본 발명의 실시예 따른 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석장치의 전체 개략 구성도이고,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 신호처리장치의 블록 구성도이고,
도 5는 도 4에서 마이크로콘트롤러의 블록 구성도이고,
도 6은 도 5에서 아날로그/디지털변환부의 동작 흐름도이고,
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 신호처리장치의 동작 흐름도이고,
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 장시간 스트레스 분석과정의 흐름도이고,
도 9는 스트레스분석장치에서 스트레스지수를 산출하기 위한 과정을 표시한 그래프이고,
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 가속도센서가 내장된 신호처리장치의 위치에 따른 3축 설정값을 표시한 도이고,
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 가속도센서로부터 산출된 3축 가속도데이터를 분석하여 피검자의 움직임 및 자세를 분석 판단한 그래프 표시도이고,
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 x축 가속도 그래프 및 스트레스지수 그래프 표시도 이다.1 is a block diagram of a stress monitoring apparatus using electrocardiogram measurement according to the prior art,
FIG. 2 is a view showing an embodiment in which a long-term ECG acquisition and stress analysis apparatus according to an embodiment of the present invention is worn.
FIG. 3 is a schematic configuration diagram of an apparatus for obtaining long-term electrocardiogram and a stress analyzer according to an embodiment of the present invention,
4 is a block diagram of a signal processing apparatus according to an embodiment of the present invention,
FIG. 5 is a block diagram of a microcontroller in FIG. 4,
FIG. 6 is a flowchart of the operation of the analog / digital converter in FIG. 5,
7 is a flowchart illustrating an operation of a signal processing apparatus according to an embodiment of the present invention,
FIG. 8 is a flowchart of a long-term stress analysis process according to an embodiment of the present invention,
9 is a graph showing a process for calculating a stress index in a stress analysis apparatus,
FIG. 10 is a graph illustrating a 3-axis set value according to a position of a signal processing apparatus incorporating an acceleration sensor according to an embodiment of the present invention,
FIG. 11 is a graphical representation of an analysis and analysis of movement and posture of a subject by analyzing 3-axis acceleration data calculated from an acceleration sensor according to an embodiment of the present invention,
12 is an x-axis acceleration graph and a stress index graph according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따른 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석장치 및 방법의 구성 및 작용에 대하여 첨부된 도면을 참고하여 상세히 설명하면 다음과 같다.The construction and operation of an apparatus and method for obtaining long-term electrocardiogram and stress analysis according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석장치의 전체 구성도로서, 피검자의 신체에 부착하는 패치형태의 심전도센서(100)와, 상기 심전도센서(100)에 결합고정되고, 전기적으로 접속되어 심전도센서(100)에서 감지된 전기신호를 증폭 및 필터링하여 심전도(ECG)를 획득하고, 상기 심전도로부터 RRI를 산출하여 저장하며, 내장된 가속도센서로부터 3축 가속도데이터를 획득하여 저장하는 신호처리장치(200)와, 상기 신호처리장치(200)로부터 RRI 및 3축 가속도데이터를 전송받아 피검자의 전체 스트레스를 분석하고, 피검자의 움직임으로 인한 스트레스를 제거하여 순수한 정신적인 스트레스만을 획득하도록 하는 스트레스분석장치(300)로 구성된다.FIG. 3 is an overall block diagram of an apparatus and method for obtaining long-term electrocardiogram according to an embodiment of the present invention. The apparatus includes a patch-type electrocardiogram sensor 100 attached to a body of a subject, Acquires an ECG by amplifying and filtering an electric signal sensed by the electrocardiogram sensor 100, calculates and stores an RRI from the electrocardiogram, acquires 3-axis acceleration data from the built-in acceleration sensor, And the three-axis acceleration data is received from the signal processing device 200 to analyze the entire stress of the subject, and the stress due to the movement of the subject is removed to obtain purely mental stress And a stress analysis device 300 for analyzing the stress.

여기서, 심전도센서(100)는 도 2, 도 3에 도시된 바와 같이 상기 신호처리장치(200)와 전기적으로 결합 및 고정되어, 상기 신호처리장치를 감싸안은 상태로 피검자의 신체에 부착하도록 패치형태로 구성되며, 상기 피검자의 피부에 접촉하여 미세전류신호를 감지하는 3점 심전도전극(101~103)과, 상기 3점 심전도전극(101~103)에 신호라인(104)으로 연결되고, 상기 신호라인(104)의 다른 끝단을 상기 신호처리장치(200)와 전기적으로 접속함과 아울러 상기 패치형태의 심전도센서에 고정하기 위한 도전체의 고정부재(105)로 구성하되, 상기 고정부재(105)는 바람직하게는 상기 심전도센서(100)와 신호처리장치(200)가 착탈이 용이하도록 스냅단추로 구성된다.Here, the electrocardiogram sensor 100 is electrically coupled with and fixed to the signal processing device 200 as shown in FIGS. 2 and 3. The electrocardiogram sensor 100 is provided with a patch shape Point electrocardiogram electrodes 101 to 103 for sensing a minute current signal in contact with the skin of the subject and a signal line 104 connected to the three-point electrocardiogram electrodes 101 to 103, And a conductive member (105) for electrically connecting the other end of the line (104) to the signal processing device (200) and for fixing the electrocardiograph sensor to the patch type, wherein the fixing member (105) The electrocardiogram sensor 100 and the signal processing device 200 are preferably configured as snap buttons to facilitate detachment.

상기 신호처리장치(200)의 외부는 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 패치형태의 심전도센서(100)의 각 고정부재(105)와 전기적 도전 및 고정하기 위한 3점 연결단자(201)가 구비되고, 전원상태 및 전원 온/오프 상태를 표시하기 위한 각 표시부(225)가 구비되고, 상기 신호처리장치와 상기 스트레스분석장치를 유선으로 연결하기 위한 커넥터(202)로 구성된다.
As shown in FIG. 3, the outside of the signal processing apparatus 200 includes a three-point connection terminal 201 for electrically conducting and fixing the respective fixation members 105 of the electrocardiogram sensor 100 of the patch type And a connector 202 for wired connection between the signal processing device and the stress analysis device, each of which is provided with respective display portions 225 for indicating a power state and a power on / off state.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 신호처리장치의 상세 블록 구성도로서, 상기 심전도센서(100)로부터 감지된 심전도를 설정된 대역으로 필터링 및 설정 레벨로 증폭하는 필터링 및 증폭부(210)와, 상기 신호처리장치(200)에 내장되어 피검자의 움직임에 따른 3축 가속도신호를 측정하는 가속도센서(221)와, 상기 필터링 및 증폭부(210)에서 아날로그 증폭된 심전도신호를 접속단자를 통해 입력받아 디지털신호로 변환하고, 상기 심전도신호로부터 심전도데이터를 획득 및 저장하고, 상기 가속도센서(221)를 통해 입력된 3축 가속도데이터를 입력받아 상기 심전도신호에 실시간 동기시켜 저장하고, 상기 스트레스분석장치(300)로 전송하는 마이크로콘트롤러(230)와, 상기 마이크로콘트롤러(230)의 제어에 의해 상기 심전도데이터 및 3축 가속도데이터를 시간영역으로 동기시켜 저장하는 메모리부(223)와, 사용자에 의해 상기 신호처리장치(200)의 온/오프 제어를 위한 버튼부(224)와, 상기 신호처리장치(200)의 동작상태 및 배터리충전상태를 표시하는 표시부(225)와, 상기 신호처리장치(200)의 각 부에 구동전원을 공급하는 배터리부(222)로 구성된다.FIG. 4 is a detailed block diagram of a signal processing apparatus according to an embodiment of the present invention. The signal processing apparatus includes a filtering and amplifying unit 210 for filtering the electrocardiogram sensed by the electrocardiogram sensor 100 to a predetermined band, An acceleration sensor 221 built in the signal processing apparatus 200 for measuring a 3-axis acceleration signal according to the motion of the examinee, and an electrocardiograph signal amplified by the filtering and amplifying unit 210 through a connection terminal Acquires and stores the electrocardiogram data from the electrocardiogram signal, receives the 3-axis acceleration data input through the acceleration sensor 221, stores the 3-axis acceleration data in synchronism with the electrocardiogram signal in real time, A microcontroller 230 for transmitting the electrocardiogram data and the three-axis acceleration data to the time domain under the control of the microcontroller 230; A button unit 224 for on / off control of the signal processing apparatus 200 by the user, and a control unit 223 for controlling the operation state of the signal processing apparatus 200 and the battery charging state And a battery unit 222 for supplying driving power to the respective units of the signal processing apparatus 200. The display unit 225 displays the display unit 225,

상기 필터링 및 증폭부(210)는 상기 심전도센서(100)로부터 입력된 심전도신호를 검지하는 패치커텍터(211)와, 상기 패치커넥터(211)를 통해 입력된 심전도신호를 설정된 이득으로 1차증폭하는 정밀계측증폭기(212)와, 상기 정밀계측증폭기(212)에서 1차증폭 후 설정된 대역으로 필터링 및 2차 증폭하는 제1대역필터 및 증폭기(213)와, 상기 2차증폭 및 대역필터링 후 교류전원 노이즈를 제거하는 노치필터(214)와, 상기 노치필터(214)를 통과한 심전도신호를 설정된 대역으로 필터링 및 3차 증폭한 후 상기 신호처리장치(200)로 전송하는 제2대역필터 및 증폭기(215)로 구성된다.The filtering and amplifying unit 210 includes a patch connector 211 for detecting an electrocardiogram signal input from the electrocardiogram sensor 100 and a controller 211 for controlling the electrocardiogram signal input through the patch connector 211 to a primary amplification A first band-pass filter and an amplifier 213 for performing filtering and second-order amplification in a band set after the first amplification in the precision measurement amplifier 212, and a second band- A notch filter 214 for removing power supply noise, a second band filter for filtering and thirdly amplifying the electrocardiogram signal passed through the notch filter 214 to a predetermined band and then transmitting the amplified signal to the signal processor 200, (215).

상기 메모리부(223)는 플래시메모리를 내장하거나, 외부 착탈 가능한 마이크로 SD메모리카드 형태로 구성이 가능하며 바람직하게는 플래시메모리로 상기 신호처리장치(200)내부에 내장되도록 한다.The memory unit 223 may include a flash memory or an external detachable micro SD memory card. Preferably, the memory unit 223 is embedded in the signal processing apparatus 200 as a flash memory.

상기 메모리부(223)는 심전도 또는 RRI 데이터를 저장하되, 바람직하게는 상기 중앙처리장치(250)에서 상기 심전도에서 RRI만을 획득하여 저장하도록 하므로 메모리 용량을 줄이도록 한다.The memory unit 223 stores ECG or RRI data. Preferably, the central processing unit 250 acquires and stores only the RRI in the ECG, thereby reducing the memory capacity.

상기 배터리부(222)는 상기 신호처리장치(200) 내에 내장하거나, 외장형 페이퍼 배터리 형태로 상기 패치형 심전도센서(100)에 부착가능하도록 하며, 외장형 페이퍼의 경우 배터리를 내장할때 보다 신호처리장치(200)의 크기를 줄일 수 있다. The battery unit 222 may be built in the signal processing apparatus 200 or may be attached to the patch electrocardiogram sensor 100 in the form of an external paper battery. In the case of an external paper, 200 can be reduced in size.

도 5는 상기 마이크로콘트롤러(230)의 상세 블록 구성도로서, 상기 필터링 및 증폭부(210)로부터 입력된 아날로그 심전도 신호를 디지털 데이터로 변환하는 아날로그/디지털변환부(ADC)(231)와, 상기 가속도센서(221)를 구동 및 3축 가속도데이터를 입력받는 직렬통신부(240)와, 상기 아날로그/디지털변환부(231)를 통해 입력된 심전도에서 RRI 데이터를 산출 및 저장하고, 상기 가속도센서(221)를 통해 입력된 3축 가속도데이터를 입력받아 상기 심전도신호에 시간영역으로 동기시켜 저장하는 중앙처리장치(250)와, 상기 중앙처리장치(250)에 실시간 클럭을 발생하여 제공하는 RTC(Real Time Clock)(233)와, 상기 메모리부(223)에 저장된 상기 심전도데이터 및 3축 가속도데이터를 상기 스트레스분석장치(300)로 전송하기 위한 외부통신부(234)와, 상기 중앙처리장치(250)의 제어에 의해 상기 접속된 메모리부(223)에 데이터를 저장 또는 엑세스하는 메모리콘트롤러(235)와, 상기 신호처리장치(230)의 온/오프 동작 선택을 감지하고, 동작 및 전원상태 표시제어신호를 통신하는 외부입출력부(238)와, 상기 신호처리장치(200)의 운영프로그램, 통신프로그램, 심전도에서 RRI를 획득하는 프로그램 등이 탑재된 ROM(236) 및 RRI획득을 위한 각종 데이터를 일시저장하도록 하는 RAM(237)으로 구성된다.5 is a detailed block diagram of the microcontroller 230. The microcontroller 230 includes an analog / digital converter (ADC) 231 for converting an analog electrocardiogram signal input from the filtering and amplifying unit 210 into digital data, A serial communication unit 240 for driving the acceleration sensor 221 and receiving the 3-axis acceleration data, and a controller 240 for calculating and storing the RRI data from the electrocardiogram input through the analog / digital converter 231, A central processing unit 250 for receiving the 3-axis acceleration data input through the central processing unit 250 and storing the 3-axis acceleration data in the time domain in synchronism with the ECG signal, and a RTC An external communication unit 234 for transmitting the electrocardiogram data and the three-axis acceleration data stored in the memory unit 223 to the stress analysis apparatus 300; In control A memory controller 235 for storing or accessing data in the memory unit 223 connected to the memory unit 223, and a memory controller 235 for detecting the on / off operation selection of the signal processing unit 230, An external input / output unit 238, a ROM 236 on which an operating program, a communication program, a program for acquiring RRI from the electrocardiogram of the signal processing apparatus 200, and the like are stored, and a RAM (237).

상기 신호처리장치(200)에 저장된 심전도데이터 및 3축 가속도데이터는 USB, UART, RF, 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), NFC(Near Field Communication) 등의 유,무선 통신방식으로 상기 스트레스분석장치(300)로 전송 가능하며, 바람직하게는 USB통신방식으로 전송되도록 구성한다.The electrocardiogram data and the three-axis acceleration data stored in the signal processing device 200 are subjected to the stress analysis using USB or a wireless communication method such as USB, UART, RF, Bluetooth, Zigbee, NFC To be transmitted to the device 300, and preferably to be transmitted through the USB communication method.

상기 스트레스분석장치(300)는 상기 신호처리장치(200)로부터 심전도데이터 와 동기된 3축 가속도데이터를 전송받아 피검자의 시간별 전체 스트레스상태를 분석하고, 상기 3축 가속도데이터에 의해 판단된 피검자의 움직임에 의해 발생된 스트레스를 상기 전체 스트레스 상태에서 제거하여 정신적 스트레스만을 획득하되, 상기 심전도데이터는 심전도신호를 디지털로 변환한 심전도 및 RRI(R-R Interval) 또는 HRV(Heart Rate Variability)이며, 바람직하게는 상기 중앙처리장치(250)에서 RRI 데이터를 획득저장하고, 상기 스트레스분석장치(300)로 전송하도록 한다. The stress analysis device 300 receives the 3-axis acceleration data synchronized with the electrocardiogram data from the signal processing device 200, analyzes the total stress state of the subject by time, and calculates the motion of the subject determined by the 3-axis acceleration data, The electrocardiogram data is an electrocardiogram and an RRI (RR interval) or a heart rate variability (HRV) converted into a digital signal by the electrocardiogram signal, and preferably the heart rate variability The central processing unit 250 acquires and stores the RRI data and transmits the RRI data to the stress analysis device 300.

한편, 상기 스트레스분석장치(300)는 상기 신호처리장치(200)로부터 전송받은 RRI로부터 스트레스 분석을 위한 파라미터(HR, SDNN, LF, HF, LF/HF)를 산출 및 피검자의 시간영역별 스트레스 분석하고, 3축 가속도데이터로부터 실시간 움직임 및 자세 데이터를 산출하여 움직임이 없는 상태의 상기 스트레스만을 획득하는 알고리즘이 탑재된, 스마트폰, 스마트패드, 개인용컴퓨터 등으로의 구성이 가능하다.
The stress analysis device 300 calculates the parameters (HR, SDNN, LF, HF, LF / HF) for stress analysis from the RRI received from the signal processing device 200, A smart pad, or a personal computer equipped with an algorithm for calculating the real-time motion and attitude data from the three-axis acceleration data and acquiring only the stress in the motionless state.

이와 같이 구성된 본 발명의 작용을 첨부된 도 2 내지 도 12를 참조하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, the operation of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 2 to 12. FIG.

먼저, 본 발명은 상기 패치형 심전도전극(100)의 고정부재(105)와 상기 신호처리장치(200)의 연결단자(201)를 체결하고, 상기 신호처리장치(200)의 측면에 버튼부를 온(ON)시킨 후, 피검자의 신체에 부착하면, 신호처리장치(200)가 정상적으로 동작하게 되어 심전도신호를 획득하는 한편, 내장된 상기 가속도센서(221)를 통해 3축 가속도데이터를 획득하게 된다.First, the present invention is characterized in that the fixation member 105 of the patch-type electrocardiogram electrode 100 is fastened to the connection terminal 201 of the signal processing apparatus 200, and the button unit is turned on at the side of the signal processing apparatus 200 The signal processing apparatus 200 operates normally to acquire an electrocardiogram signal while acquiring three-axis acceleration data through the built-in acceleration sensor 221. The three-

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석장치의 동작 흐름도로서, 상기 신호처리장치(200)가 온(ON)된 상태에서 상기 스트레스분석장치(300)가 접속되어 있으면, 상기 중앙처리장치(250)는 상기 외부통신부(234)를 통해 접속을 감지하고, 상기 메모리콘트롤러(235)를 제어하여 상기 메모리부(223)에 저장된 심전도데이터 및 3축 가속도데이터를 상기 스트레스분석장치(300)로 전송한다. FIG. 6 is a flowchart illustrating an operation of the apparatus for obtaining long-term electrocardiogram and analyzing stress according to an embodiment of the present invention. When the signal analysis apparatus 300 is connected with the signal processing apparatus 200 turned on, The central processing unit 250 detects the connection through the external communication unit 234 and controls the memory controller 235 to transmit the electrocardiogram data and the triaxial acceleration data stored in the memory unit 223 to the stress analysis apparatus 300).

여기서, 상기 외부통신부(234)가 USB통신 모듈일 경우 상기 스트레스분석장치(300)로 USB통신방식으로 심전도데이터 및 3축 가속도데이터를 전송하며, 상기 외부통신부(234)가 블루투스, 지그비 또는 NFC방식의 무선통신모듈일 경우에는 해당 무선통신방식으로 상기 스트레스분석장치(300)로 데이터를 전송한다. When the external communication unit 234 is a USB communication module, the external communication unit 234 transmits electrocardiogram data and three-axis acceleration data to the stress analysis apparatus 300 through a USB communication method. The external communication unit 234 transmits data, such as Bluetooth, The data is transmitted to the stress analysis device 300 using the wireless communication method.

또한, 상기 중앙처리장치(250)는 상기 전원관리부(239)를 통해 현재 배터리부(222)의 충전 상태를 체크한 후, 방전상태이면 전원을 오프시키고 종료한다.In addition, the central processing unit 250 checks the state of charge of the battery unit 222 through the power management unit 239, and turns off the power when the battery unit 222 is in the discharge state.

상기 배터리부(222)의 충전상태가 정상이면, 상기 중앙처리장치(250)는 상기 아날로그/디지털변환부(231)을 통해 심전도신호를 획득하기 시작한다.If the state of charge of the battery 222 is normal, the central processing unit 250 starts acquiring the electrocardiogram signal through the A / D converter 231.

즉, 상기 심전도센서(100)로부터 감지된 전기신호는 필터링 및 증폭부(210)에서 입력받아 일정 레벨로 증폭함과 아울러 동잡음 등의 외부노이즈를 필터링하여 안정된 심전도신호를 획득한다.That is, the electric signal sensed by the electrocardiogram sensor 100 is input to the filtering and amplifying unit 210, amplified to a predetermined level, and filtered to obtain a stable electrocardiogram signal by filtering external noise such as motion noise.

이를 위하여 먼저, 패치 커넥터(211)를 통해 입력된 심전도신호는 정밀계측증폭기(212)를 통해 설정된 이득(Gain = 10)으로 증폭한 후 상기 제1대역필터/증폭기(213)에서 설정된 대역(DC Gain = 2 ~ 68)으로 AGC 아날로그 증폭을 수행하고, 설정된 대역(0.36~48Hz)으로 필터링을 수행한다.The electrocardiogram signal input through the patch connector 211 is amplified to a predetermined gain (Gain = 10) through the precision measurement amplifier 212 and then amplified by the first band filter / amplifier 213 Gain = 2 ~ 68), and filtering is performed in the set band (0.36 ~ 48Hz).

상기 제1대역필터/증폭기(214)를 통과한 심전도신호를 노치필터(214)를 통해 60Hz 전원 노이즈를 추출한다.The ECG signal passed through the first bandpass filter / amplifier 214 is extracted through a notch filter 214 to a 60 Hz power supply noise.

상기 노치필터(214)를 통해 전원 노이즈를 제거한 후 제2대역필터/증폭기(215)를 통해 설정된 이득(DC Gain = 22)로 3차 증폭하고, 설정된 대역(5.9 ~ 48Hz)으로 2차 필터링을 수행한다.After power supply noise is removed through the notch filter 214, the signal is subjected to third-order amplification with a gain (DC Gain = 22) set through the second band-pass filter / amplifier 215 and secondary filtering is performed with the set band (5.9-48 Hz) .

이와 같이 제2대역필터/증폭기(215)에 의한 2차 대역필터링을 통해 신호입력단에서 외부 노이즈를 제거하고 베이스라인(Base Line)이 흔들리지 않도록 하여 안정된 신호를 획득할 수 있게 되어, 상기 마이크로콘트롤러(230)에서 왜곡되지 않은 RRI를 검출할 수 있게 된다. Thus, the second band-pass filter / amplifier 215 removes external noise at the signal input terminal and prevents the base line from being shaken, thereby obtaining a stable signal. Thus, the micro- 230 to detect undistorted RRIs.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 마이크로콘트롤러의 상세 블록 구성도로서, 상기 필터링 및 증폭부(210)에서 출력된 심전도신호는 상기 마이크로콘트롤러(230)의 아날로그/디지털변환부(231)를 통해 심플링한 후 알고리즘을 통해 유효한 R-peak 및 RRI를 획득하는 한편, 가속도센서(221)를 통해 입력된 3축 가속도데이터를 상기 심전도와 시간영역에 동기되어 저장하게 된다.FIG. 5 is a detailed block diagram of a microcontroller according to an embodiment of the present invention. The electrocardiogram signal output from the filtering and amplifying unit 210 is input to an analog / digital converter 231 of the microcontroller 230 And then the valid R-peak and RRI are obtained through the algorithm. Meanwhile, the three-axis acceleration data input through the acceleration sensor 221 is stored in synchronism with the electrocardiogram in the time domain.

상기 아날로그/디지털변환부(231)는 도 7에 도시된 바와 같이 스킵단계(Skip)(231a)를 통해 유효한 심전도데이터를 획득하기 위해 선형회귀분석(Linear Regression)을 사용하여 기울기를 연산하고 일정 수준으로 평평해 지지 않으면 스킵(Skip)하고, 평평해지면 유효한 심전도로 결정한다.As shown in FIG. 7, the analog-to-digital conversion unit 231 calculates a slope using linear regression to obtain valid electrocardiogram data through a skip step (Skip) 231a, If it does not become flat, it skips, and when it becomes flat, it is decided by effective electrocardiogram.

이득조절단계(Gain Control)(231b)를 통해 2초간 심전도블록을 처리하며, 최대값(MAX)이 Y좌표(-2,048 ~ 2,2048)에서 1,000정도에 위치하도록 하며, 이득을 상향 또는 하향 조정하여, 규격화된 신호가 획득된다.The ECG block is processed for 2 seconds through the gain control step 231b and the maximum value MAX is positioned at 1,000 from the Y coordinate (-2,048-2,2048), and the gain is adjusted up or down And a standardized signal is obtained.

다음 노멀과정(Normal)(231c)을 통해 R-peak를 획득하는데, 이를 위해 무빙윈도우(Moving Window)를 통해 최대(Max)와 최소(Min)값을 산출한다. 여기서 윈도우의 크기는 실험적으로 산출되며, 상기 최대/최소값과 기울기를 가지고 R-peak를 결정하게 된다.The R-peak is obtained through the following normal process (Normal) 231c. For this, the maximum (Max) and minimum (Min) values are calculated through a moving window. Here, the size of the window is experimentally calculated, and the R-peak is determined with the maximum / minimum value and the slope.

신호와 노이즈 구분은 현재 값과 이전 값(일정 개수 값 저장)을 참고하며, 중간값(Median)을 사용하여 R-peak 기준값의 ±30% 이내일 경우 R-peak로 판단한다.The signal and noise classification refers to the current value and the previous value (to store a certain number of values), and if it is within ± 30% of the R-peak reference value using the median, it is determined as R-peak.

한편, R-peak값은 산출될 시간을 예측하고, 그 이후 구간에서 ±50%까지 R-peak로 간주한다. 여기서, R-peak 비율 ±30% 및 ±50%은 많은 실험을 통해 변경이 가능하다.On the other hand, the R-peak value predicts the time to be calculated, and the R-peak value is regarded as ± 50% in the subsequent section. Here, the R-peak ratio of ± 30% and ± 50% can be changed through many experiments.

상기 중앙처리장치(250)는 250Hz로 샘플링된 심전도데이터를 심전도버퍼로 버퍼링하여, 상기 R-peak를 결정하고, 상기 결정된 R-peak들로부터 RRI값을 산출하여 메모리부(223)에 상기 RTC(233)로부터 공급받은 시간영역에 맞추어 저장한다.The central processing unit 250 buffers the electrocardiogram data sampled at 250 Hz into an electrocardiogram buffer to determine the R-peak, calculates an RRI value from the determined R-peaks, and outputs the RRI value to the memory unit 223, 233 in accordance with the time zone.

한편, 중앙처리장치(250)는 상기 직렬통신부(240)을 통해 상기 가속도센서(221)로부터 피검자의 움직임과 자세에 따른 3축 가속도데이터를 0.5Hz단위로 획득하여 상기 메모리콘트롤러(235)를 통해 상기 메모리부(223)에 저장하되, 상기 RTC(233)로부터 제공된 시간영역에 맞추어 저장하게 된다. Meanwhile, the central processing unit 250 acquires three-axis acceleration data in units of 0.5 Hz according to the movement and attitude of the subject from the acceleration sensor 221 through the serial communication unit 240, and transmits the three-axis acceleration data to the memory controller 235 And stored in the memory unit 223 according to the time zone provided from the RTC 233. [

즉, 상기 메모리부(223)는 상기 피검자로부터 획득된 RRI값과 3축 가속도데이터가 시간영역에 동기되어 실시간으로 저장하게 된다. That is, the memory unit 223 stores the RRI value and the three-axis acceleration data acquired from the subject in real time in synchronism with the time domain.

만약, 중앙처리장치(250)에서 상기 전원관리부(239)를 통해 상기 배터리부(222)의 충전상태가 방전상태(Low)일 경우 또는 상기 버튼부(244)를 통해 전원 오프가 감지될 경우 신호처리장치(200)의 동작을 정지한다.If the state of charge of the battery unit 222 is discharged (Low) through the power management unit 239 in the central processing unit 250 or when power off is detected through the button unit 244, The operation of the processing apparatus 200 is stopped.

상기 중앙처리장치(250)는 상기 외부통신부(234)를 통해 상기 스트레스분석장치(300)가 커넥터(202)에 접속된 것이 감지되면 되면, 상기 과정을 통해 메모리부(223)에 저장된 RRI 및 3축 가속도 데이터를 상기 커넥터(202)를 통해 전송하게 된다.The central processing unit 250 detects that the stress analyzer 300 is connected to the connector 202 through the external communication unit 234 and transmits the RRI stored in the memory unit 223, And transmits the axial acceleration data through the connector 202.

예를 들어, 상기 신호처리장치(200)의 외부 커넥터(202)에 컴퓨터(301)가 USB통신방식에 의해 접속되면, 상기 중앙처리장치(250)는 상기 메모리콘트롤러(235)를 통해 상기 메모리부(223)에 저장된 데이터를 엑세스하여 상기 외부통신부(234)를 통해 상기 컴퓨터(301)로 전송된다. For example, when the computer 301 is connected to the external connector 202 of the signal processing apparatus 200 by the USB communication method, the central processing unit 250 transmits, via the memory controller 235, And accesses the data stored in the external storage unit 223 and is transmitted to the computer 301 through the external communication unit 234. [

상기 컴퓨터(301)는 내장된 스트레스분석 알고리즘에 의해 정신적 스트레스만을 획득하게 된다.
The computer 301 acquires only mental stress by a built-in stress analysis algorithm.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 장시간 스트레스 분석과정의 흐름도로서, 상기 컴퓨터(301)는 상기 신호처리장치(200)로부터 RRI, 3축 가속도데이터를 전송완료하면, RRI로부터 스트레스분석을 위한 파라미터(HR, SDNN, LF, HF)를 시계열분석 및 주파수분석 과정을 통해 산출하게 된다.8 is a flowchart of a long-term stress analysis process according to an embodiment of the present invention. When the computer 301 has completed transmission of RRI and three-axis acceleration data from the signal processing apparatus 200, parameters for stress analysis (HR, SDNN, LF, HF) through time series analysis and frequency analysis.

상기 산출된 LF, HF로부터 스트레스지수(LF/HF)를 산출하여 시간영역의 스트레스 정도를 분석/판단하게 된다.
The stress index (LF / HF) is calculated from the calculated LF and HF, and the degree of stress in the time domain is analyzed / judged.

도 9는 스트레스분석장치에서 스트레스지수를 산출하기 위한 과정을 표시한 그래프로서, (a)는 신호처리장치(200)로부터 수신된 RRI에서 분당평균심박수(HR)값을 산출한 그래프이고, (b)는 RRI를 시간영역분석하여 산출된 SDNN 값을 표시한 그래프이고, (c)는 RRI를 주파수분석(FFT, PSD)과정을 통해 산출된 교감활성도(LF: Low Frequency), 부교감활성도(HF: High Frequency)를 표시한 그래프이고, (d)는 상기 교감활성도(LF) 및 부교감활성도(HF)로부터 산출된 스트레스지수(LF/HF)를 표시한 그래프이다.FIG. 9 is a graph showing a process for calculating the stress index in the stress analysis apparatus. FIG. 9 (a) is a graph showing an average heart rate (HR) value per minute in the RRI received from the signal processing apparatus 200, (RLRI) is a graph showing SDNN values calculated by time domain analysis of RRI, (c) is a graph showing RRI, LF (Low Frequency) and parasympathetic activity (HF: (LF / HF) calculated from the sympathetic activity (LF) and the parasympathetic activity (HF). FIG.

이와 같이 피검자의 시간영역의 전체 스트레스지수(LF/HF)를 산출하게 된다.
Thus, the total stress index (LF / HF) in the time domain of the subject is calculated.

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 가속도센서(221)가 내장된 신호처리장치(200)의 위치에 따른 3축(x,y,z) 설정값으로, 피검자가 상기 신호처리장치(200)를 착용했을 때 (a)는 x = +1, y = 0, z = 0 으로 피검자가 거꾸로 서있는 상태이고, (b)는 x = -1, y = 0, z = 0 으로 피검자가 서있거나, 앉아있는 상태이고, (c)는 x = 0, y = -1, z = 0 으로 피검자가 좌측으로 누워있는 상태이고, (d)는 x = 0, y = +1, z = 0 으로 피검자가 우측으로 누워있는 상태이고, (e)는 x = 0, y = 0, z = -1 이며 피검자가 바로 누워있는 상태이고, (f)는 x = 0, y = 0, z = +1로 피검자가 엎드려있는 상태로 설정된다.10 is a graph showing a relationship between a set value of three axes (x, y, z) according to the position of a signal processing apparatus 200 having an acceleration sensor 221 according to an embodiment of the present invention, The subject is standing upside down with x = +1, y = 0 and z = 0, (b) the subject is standing with x = -1, y = 0, z = 0, (C) is a state in which the subject is lying to the left with x = 0, y = -1, z = 0, and (d) (F) is a state in which x = 0, y = 0, z = +1, and the subject is lying on the right side. Is set to be in a prone state.

이와 같이 설정된 신호처리장치(200)를 피검자가 착용하고 일상생활을 할 때, 상기 각 3축 가속도값의 변화에 따라 피검자의 자세 및 움직임 상태를 판단할 수 있다.The attitude and motion state of the subject can be determined according to the change of the three-axis acceleration value when the subject is wearing a daily life with the signal processing device 200 set as described above.

도 11은 본 발명의 실시예에 따른 가속도센서로부터 산출된 3축 가속도데이터를 분석하여 피검자의 움직임 및 자세를 분석 판단한 그래프 표시도로서, (a),(b),(c)는 각 x, y, z축 가속도데이터를 그래프로 표시한 도이다.11A and 11B are graphical representations of analysis and determination of the motion and attitude of the subject by analyzing the 3-axis acceleration data calculated from the acceleration sensor according to the embodiment of the present invention. FIGS. 11A, y, and z-axis acceleration data.

상기 각 그래프(a~b)에서 x,y,z값을 참조하여 피검자가 누워있는지, 앉아있는지, 걷는지, 아니면 누워있는지 등의 피검자의 움직임 및 자세를 판단하게 된다.In the graphs (a) and (b), the x, y, and z values are referenced to determine the subject's movement and posture such as whether the subject is lying down, sitting, walking, lying down or the like.

즉, x = 0, y = 0, z = -1인 상태는 피검자가 누워있는 상태이고, x = -1, y = 0, z = 0 이며, 각 축의 값이 진동이 있으면 피검자가 걷고 있는 것으로 판단한다.That is, when x = 0, y = 0 and z = -1, the subject is lying, x = -1, y = 0, z = 0, .

도 12는 본 발명의 실시예에 따른 스트레스 지수(a)와 x축 가속도데이터(b)를 시간영역으로 동기화시킨 그래프이다.12 is a graph in which the stress index (a) and the x-axis acceleration data (b) according to the embodiment of the present invention are synchronized in the time domain.

이에 도시된 바와 같이, 그래프 (a)의 구간 1에서 x축 값이 대부분 '0'이므로, 피검자가 누워있다고 판단되며, 시간상으로 수면중임을 알 수 있다.As shown in the figure, since the x-axis value is substantially '0' in the interval 1 of the graph (a), it is determined that the subject is lying down, and it is known that the person is sleeping in time.

상기 구간 1의 마스킹된 스트레스지수 그래프(b)를 보면, 피검자의 수면중 스트레스 상태를 파악할 수 있다.The masked stress index graph (b) of section 1 can be used to determine the stress state of the subject during sleep.

상기 스트레스지수 그래프(b)에서 피검자의 스트레스 상태 판단은 스트레스 지수의 최소값(min)과 최대값(C)의 평균값(B)을 기준으로 피검자의 스트레스 상태여부를 판단한다. 즉, 평균값(B)보다 높은 스트레스지수는 피검자가 스트레스를 받고 있다고 판단되는 스트레스 상태이다.In the stress index graph (b), the subject's stress state is determined based on the minimum value (min) of the stress index and the average value (B) of the maximum value (C). That is, a stress index higher than the average value (B) is a stress condition in which the subject is judged to be under stress.

즉, 수면중에 스트레스지수가 높게 나타난 부분들이 있는데, 이때 스트레스 지수는 "수면 중 정신적 스트레스 구간"임을 판단하게 된다.In other words, there are areas where stress index is high during sleep, and the stress index is judged to be "mental stress interval during sleep".

상기 스트레스상태의 판단을 위한 기준값 설정의 다른 실시예로 스트레스 지수에 영향을 줄 수 있는 연령, 남녀, 체지방, 건강상태 등으로 분류된 다수의 피험자들의 스트레스 지수를 임상을 통해 산출 및 평균표준분포로 데이터베이스화함으로 피검자의 조건에 따라 기준값을 제공한다. As another example of setting the reference value for determining the stress state, the stress index of a large number of subjects classified into age, male, female, and health condition that can affect the stress index is calculated through clinical evaluation and the average standard distribution A database is used to provide the reference value according to the subject's condition.

상기 x축 가속도그래프(a)의 구간 1이 외의 구간에서는 'x = -1'에서 일정 진폭(A) 이상으로 변화하고 있는데, 이 시간대(0시~오전11시20분)에 피검자는 서서 움직이고 있는 것으로 판단되는 구간이다.In the time period (0:00 to 11:20 am), the subject stands and moves while the interval 1 of the x-axis acceleration graph (a) changes beyond the constant amplitude (A) at 'x = -1' It is judged that there is.

또한, 구간 2 및 구간 3를 살펴보면, x축 가속도그래프(a)는 일정진폭(A)이내의 변화량으로 피검자가 앉아있거나 서서 움직이지 않고 있는 상태로 판단된다.In section 2 and section 3, the x-axis acceleration graph (a) is determined to be in a state in which the subject is not sitting or standing with a variation amount within a certain amplitude (A).

이때의 스트레스지수 그래프(b)의 동일 시간대를 마스킹하여 보면, 구간 2에서는 스트레스지수가 스트레스 기준값(B)보다 작은 것으로 보아, 정신적 스트레스를 받고 있지않다고 판단된다.When the same time zone of the stress index graph (b) at this time is masked, it is judged that the stress index is less than the stress reference value (B)

그러나, 구간 3을 살펴보면, 피검자가 앉아있거나 서서 움직이지 않고 있는 상태인데, 스트레스 지수가 설정된 기준 스트레스지수(B)보다 높게 나타나 피검자가 스트레스를 받고 있다고 판단된다.However, in section 3, the subject is sitting or standing and does not move. The stress index is higher than the set baseline stress index (B), indicating that the subject is under stress.

한편, 구간 4는 x축 가속도그래프(a)를 살펴보면 일전진폭(A) 이상의 변화량큰 상태로 피검자가 걷거나 뛰는 등의 상태로 판단되며, 이때 스트레스 지수 그래프(b)도 스트레스 지수가 설정된 기준 스트레스지수(B)보다 높게 나타나나, 피검자의 정신적 스트레스 상태가 아닌, 운동에 따른 스트레스 지수로 판단된다.In section 4, when the x-axis acceleration graph (a) is examined, it is judged that the subject is walking or running with a large change in the amount of change over the previous amplitude A. In this case, the stress index graph (b) (B), but it is not the mental stress state of the subject, but the stress index according to the exercise.

구간 5는 x축 가속도그래프(a)를 살펴보면 '0'에서 '-1'로 변화되고, 다시 '0'으로 변화된 것으로 보아 피검자가 수면에서 일어나 활동한 후 다시 누워 수면을 취한 것으로 판단된다.In section 5, the x-axis acceleration graph (a) is changed from '0' to '-1' and changed to '0' again.

결론적으로 x축 가속도그래프(a)에서 도시된 바와 같이 움직임 없는 누워있는 구간 1(구간 5 제외) 및 앉거나 서있는 구간 2, 구간 3을 동일 시간영역인 스트레스지수 그래프(b)에 마스킹해 보면 피검자의 순수한 정신적 스트레스 상태를 판단할 수 있다. In conclusion, when masking the motion-free lying section 1 (excluding section 5) and the standing and standing sections 2 and 3 in the same time domain graph (b) as shown in the x-axis acceleration graph (a) Can be judged in terms of pure mental stress.

즉, 구간 1(구간 5 제외) 및 구간 3에서 기준값 이상의 스트레스 지수가 획득된 시간영역에서 피검자는 정신적 스트레스를 받고 있는 것으로 판단된다. That is, it is judged that the subject is under mental stress in the time domain in which the stress index above the reference value is obtained in the interval 1 (excluding the interval 5) and the interval 3.

도 12에 도시된 x축 가속도 그래프 및 스트레스지수 그래프(a)(b)는 0시부터 23시까지 도시되어 있으나, 바람직하게는 168시간(7일) 지속된 x축 가속도 및 스트레스지수 획득이 가능하며, y,z축 가속도데이터 획득으로 인한 다양한 자세 또는 움직임을 판단할 수 있으며, 그에 따른 스트레스 상태도 판단할 수 있다. The x-axis acceleration graph and the stress index graph (a) (b) shown in FIG. 12 are shown from 0:00 to 23:00, but it is preferable to obtain the x-axis acceleration and stress index lasting 168 hours And it is possible to determine various postures or motions due to the acquisition of the y and z axis acceleration data, and to determine the corresponding stress state.

여기서, 상기 도 9, 11, 12에 도시된 각 그래프는 상기 스트레스분석장치의 화면에 표시하여 확인할 수 있도록 할 뿐만 아니라, 인쇄 출력하여 확인 가능하도록 하며, 각 시간영역에 대한 피검자의 상태 및 스트레스 정도를 문자 또는 수치로 자동 변환하여 출력이 가능하다. The graphs shown in FIGS. 9, 11, and 12 can be displayed on the screen of the stress analysis device so that they can be checked and printed, and the state and stress of the subject in each time domain Can be automatically converted to letters or numbers and output.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석과정을 통해 피검자의 스트레스상태를 168시간 이상의 장시간 획득가능하며, 피검자의 활동에서 나타나는 육체적인 스트레스뿐만 아니라, 움직임이 없는 상태에서 나타나는 정신적 스트레스도 측정이 가능하고, 따로 분리해 낼 수도 있게 된다.
As described above, according to the embodiment of the present invention, it is possible to acquire the stress state of the subject for 168 hours or longer through the acquisition of the long-term electrocardiogram and the stress analysis process. In addition to the physical stress in the activity of the subject, Mental stress can also be measured and separated.

그리고, 상기에서 본 발명의 특정한 실시 예가 설명 및 도시되었지만 본 발명의 3축 가속도 데이터를 획득하기 위한 가속도센서 뿐만 아니라, 자이로센서 등 다양한 센서가 가능하며, 스트레스 지수를 획득하기 위하여 심전도센서뿐만 아니라, 맥파센서를 이용하는 등 당업자에 의해 다양하게 변형되어 실시될 수 있음은 자명한 일이다. Although specific embodiments of the present invention have been described and illustrated above, various sensors such as a gyro sensor as well as an acceleration sensor for acquiring the three-axis acceleration data of the present invention are possible, and in addition to the electrocardiogram sensor, It is obvious that various modifications can be made by those skilled in the art such as using a pulse wave sensor.

그러나, 이와 같은 변형된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상이나 범위로부터 개별적으로 이해되어져서는 안되며, 이와 같은 변형된 실시 예들은 본 발명의 첨부된 특허청구범위 내에 포함된다 해야 할 것이다.It should be understood, however, that such modified embodiments are not to be understood individually from the spirit and scope of the invention, and such modified embodiments are intended to be included within the scope of the appended claims.

100 : 심전도센서 101 ~ 103 : 심전도전극
104 : 신호라인 105 : 고정부재
200 : 신호처리장치 201 : 연결단자
202 : 컨넥터 210 : 필터링/증폭부
211 : 패치커넥터 212 : 정밀계측증폭기
213,215 : 제1, 제2대역필터/증폭기 214 : 노치필터
221 : 악셀러로미티 222 : 배터리부
223 : 메모리부 224 : 버튼부
225 : 표시부 230 : 마이크로콘트롤러
231 : 아날로그/디지털변환부
233 : RTC 234 : 외부통신부
235 : 메모리콘트롤러 236 : ROM
237 : RAM 238 : 외부입출력부
239 : 전원관리부 240 : 직렬통신부
250 : 중앙처리장치 100: Electrocardiogram sensor 101 to 103: Electrocardiogram electrode
104: signal line 105: fixing member
200: signal processing device 201: connection terminal
202: Connector 210: Filtering /
211: patch connector 212: precision instrumentation amplifier
213, 215: first and second band filter / amplifier 214: notch filter
221: Accelerometer < RTI ID = 0.0 > 222:
223: memory part 224: button part
225: Display section 230: Microcontroller
231: Analog /
233: RTC 234: External communication unit
235: Memory controller 236: ROM
237: RAM 238: External input / output unit
239: Power management unit 240: Serial communication unit
250: central processing unit

Claims (21)

삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 일정기간 동안 지속 심전도신호를 피검자로부터 획득하고, 심전도신호로부터 산출된 RRI와, 상기 RRI에 시간영역으로 동기된 피검자의 3축 가속도 데이터를 신호처리장치에 저장하고, 상기 신호처리장치에 저장된 심전도데이터 및 3축 가속도데이터를 스트레스분석장치에서 전송받아 피검자의 정신적 스트레스를 분석하는 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석방법에 있어서,
상기 신호처리장치에 저장된 심전도데이터 및 3축 가속도데이터를 상기 스트레스분석장치로 전송하는 제1과정;
상기 스트레스분석장치는 상기 제1과정에서 전송받은 심전도데이터로부터 시간영역별 스트레스지수를 산출하는 제2과정;
상기 제2과정을 통해 산출된 스트레스지수에서 피검자의 스트레스 정도를 판단하는 제3과정;
상기 제1과정에서 전송된 3축 가속도데이터로부터 시간영역별 피검자의 움직임 및 자세를 분석하는 제4과정;
상기 제4과정을 통해 분석된 피검자의 자세별로 움직임이 없는 시간영역을 측정하는 제5과정; 및
상기 제5과정에서의 산출된 피검자의 움직임이 없는 자세별 시간영역과 상기 제3과정의 시간영역별 스트레스지수를 비교하여, 피검자의 움직임이 없는 자세별 정신적 스트레스상태를 판단하는 제6과정;을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 장시간 심전도획득 및 스트레스 분석방법.Storing the three-axis acceleration data of the subject synchronized with the RRI in the time domain in the signal processor, acquiring the electrocardiogram data stored in the signal processor, acquiring the ECG signal from the subject, And a three-axis acceleration data transmitted from the stress analyzer to analyze the mental stress of the subject, the method comprising:
A first step of transmitting the electrocardiogram data and the three-axis acceleration data stored in the signal processing device to the stress analysis device;
A second step of calculating a stress index for each time domain from the electrocardiogram data received in the first step;
A third step of determining a degree of stress of the subject in the stress index calculated through the second process;
A fourth step of analyzing the motion and posture of the subject in the time domain from the three-axis acceleration data transmitted in the first step;
A fifth step of measuring a time domain in which there is no movement according to the posture of the subject analyzed through the fourth process; And
A sixth step of comparing the time domain of the posture without motion of the subject calculated in the fifth step with the stress index of the time domain of the third process to determine a state of mental stress according to the posture in which the subject does not move; Wherein the long-term electrocardiogram acquisition and stress analysis method comprises the steps of: 제 12 항에 있어서,
상기 제1과정에서 상기 신호처리장치에 저장된 심전도데이터는 심전도 로데이터(ECG raw data), R-peak 또는 RRI 데이터 중 하나인 것을 특징으로 하는 장시간 심전도획득 및 스트레스분석방법. 13. The method of claim 12,
Wherein the electrocardiogram data stored in the signal processor in the first step is one of ECG raw data, R-peak data, and RRI data. 제 12 항에 있어서,
상기 제1과정에서 상기 신호처리장치에서 스트레스분석장치로의 데이터 전송방식은 USB, UART를 포함한 유선통신방식 또는 RF, 블루투스, 지그비, NFC를 포함한 무선통신 방식인 것을 특징으로 하는 장시간 심전도획득 및 스트레스분석방법. 13. The method of claim 12,
Wherein the data transmission method from the signal processing device to the stress analysis device in the first step is a wireless communication method including a wireless communication method including USB, UART, or RF, Bluetooth, ZigBee, and NFC. Analysis method. 제 12 항에 있어서,
상기 제2과정은 상기 신호처리장치에서 상기 스트레스분석장치로 RRI 및 3축가속도 데이터가 전송되면, 상기 RRI로부터 HR, SDNN, LF, HF 및 스트레스지수(LF/HF) 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 장시간 심전도획득 및 스트레스분석방법. 13. The method of claim 12,
The second step is to calculate HR, SDNN, LF, HF and stress index (LF / HF) values from the RRI when RRI and triaxial acceleration data are transmitted to the stress analyzer in the signal processing apparatus Long - term ECG acquisition and stress analysis method. 제 12 항에 있어서,
상기 제3과정은 산출된 스트레스지수의 전체 또는 설정된 시간영역에서의 피크 값, 최소값 및 평균값을 산출하며, 평균값을 기준으로 평균값보다 크게 스트레스지수가 획득된 시간영역에서는 피검자가 스트레스 상태임을 판단하는 것을 특징으로 하는 장시간 심전도획득 및 스트레스분석방법. 13. The method of claim 12,
The third step calculates the peak value, the minimum value, and the average value of the calculated total stress index or the set time domain, and determines that the subject is in the stress state in the time domain in which the stress index is obtained larger than the average value on the basis of the average value A method for obtaining long - term electrocardiogram and analyzing stress. 제 12 항에 있어서,
상기 제3과정은 산출된 스트레스지수와 기저장된 스트레스 평균표준분포에 의한 스트레스지수를 비교하여, 스트레스지수가 스트레스 평균표준분포 내에 있으면 피검자가 스트레스 상태임을 판단하되,
상기 스트레스 평균표준분포는 연령, 성별, 인종, 키, 몸무게 및 체지방 별로 많은 사람들의 심전도로부터 RRI를 산출하고, 산출된 RRI로부터 스트레스의 평균표준분포를 산출하여 기준 스트레스지수를 설정하는 것을 특징으로 하는 장시간 심전도획득 및 스트레스분석방법. 13. The method of claim 12,
The third step compares the calculated stress index with the stress index based on the pre-stored stress average standard distribution to determine that the subject is in the stress state when the stress index is within the normal range of the stress average,
The stress average standard distribution is characterized by calculating the RRI from the electrocardiogram of many people by age, sex, race, height, weight, and body fat, and calculating the average standard distribution of stress from the calculated RRI to set the reference stress index Long - term ECG acquisition and stress analysis method. 제 12 항에 있어서,
상기 제4과정은 피검자가 부착하고 있는 신호처리장치에 내장된 가속도센서의 3축 방향(x,y,z)의 상태값과 가속도데이터로부터 피검자의 자세 및 움직임을 측정하되,
상기 피검자의 자세는 누워있는 자세, 앉아있는 자세, 서있는 자세, 엎드린 자세이고, 상기 피검자의 움직임 상태는, x,y,z 상태값이 일정 진폭으로 진동하는 상태인 것을 특징으로 하는 장시간 심전도획득 및 스트레스분석방법. 13. The method of claim 12,
The fourth step measures the posture and the movement of the subject from the state values of the three-axis directions (x, y, z) and the acceleration data of the acceleration sensor built in the signal processing apparatus attached to the subject,
Wherein the attitude of the subject is a lying posture, a sitting posture, a standing posture, a lying posture, and the movement state of the subject is a state in which x, y, z state values oscillate with a constant amplitude. Stress analysis method. 제 12 항에 있어서,
상기 제5과정의 피검자가 움직임이 없는 시간영역 측정은 상기 3축 가속도데이터로부터 획득된 피검자의 자세변화 및 걷거나 달리는 상태로 판단되는 일정 진폭의 진동이 산출된 상태의 시간영역을 제외한 시간영역인 것을 특징으로 하는 장시간 심전도획득 및 스트레스분석방법. 13. The method of claim 12,
The time domain measurement in which the subject does not move in the fifth process is a time domain excluding the time domain in which the posture change of the subject acquired from the 3-axis acceleration data and the vibration of the constant amplitude determined in the walking or running state are calculated A method for obtaining long - term electrocardiogram and analyzing stress. 제 12 항에 있어서,
상기 제6과정은 상기 제5과정에서 산출된 피검자의 움직임이 없는 시간영역에서의 스트레스를 판단하되,
상기 제4과정에서 분석된 피검자의 움직임이 없는 눕기, 앉기 또는 서기 자세, 엎드린 자세에서 획득된 각 스트레스 상태를 순수한 정신적 스트레스로 판단하는 것을 특징으로 하는 장시간 심전도획득 및 스트레스분석방법. 13. The method of claim 12,
The sixth step determines the stress in the time domain in which there is no movement of the subject calculated in the fifth step,
Wherein the stress state obtained in the lying, sitting or standing posture or the prone position of the subject analyzed in the fourth step is determined as pure mental stress. 제 12 항에 있어서,
상기 스트레스분석장치는 상기 제2 내지 제6과정의 각 데이터를 표시부를 통해 그래프로 표시하는 것을 특징으로 하는 장시간 심전도획득 및 스트레스분석방법. 13. The method of claim 12,
Wherein the stress analysis device displays the data of each of the second through sixth processes in a graph through a display unit.
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