KR101635899B1 - Method for determining state of breathing during sleep - Google Patents

Abstract

본 발명은 수면중 호흡상태 판별 방법에 관한 것으로서, 불특정 다수의 일반인으로부터 수면중 호흡신호를 미리 수집하고, 수집된 호흡신호의 분석을 기반으로 호흡상태를 분류하기 위한 판정모듈의 파라미터를 설정하는 설정단계와; 수면중 발생하는 비교대상호흡신호를 획득하는 비교대상신호획득단계와; 상기 비교대상호흡신호로부터 비교대상데이터를 산출하는 산출단계와; 상기 산출단계에서 산출된 상기 비교대상데이터를 상기 판정모듈에 입력하는 입력단계와; 상기 입력단계에서 입력된 비교대상데이터에 대한 호흡상태를 판정하는 판정단계와; 상기 판정단계에서 판정된 호흡상태 정보들을 데이터베이스에 저장처리하는 저장단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 수면중 호흡상태 판별은 수면중 호흡신호를 토대로 추출된 구간을 주사수 영역으로 변환 및 변환된 주파수 신호를 다수의 서브-밴드로 구분하고, 각 서브-밴드들의 파워스펙트럼 평균 및 표준편차에 대한 비율 값에 기반하여 호흡상태를 분류함으로써 호흡 신호의 강도에 차이가 발생하더라도 동일한 결과를 얻을 수 있어 비교적 정밀한 측정 및 진단이 가능한 장점을 가진다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for determining a breathing state during a sleep, and more particularly, to a method for determining a breathing state during sleep by collecting breathing signals in advance from an unspecified number of people, ; A comparison target signal acquisition step of acquiring a comparison target breathing signal generated during sleep; A calculation step of calculating comparison object data from the comparison object respiration signal; An input step of inputting the comparison object data calculated in the calculation step into the judgment module; A determination step of determining a breathing state of the comparison object data input in the input step; And storing the respiration state information determined in the determining step in a database.
In the sleeping breathing state discrimination according to the present invention, an interval extracted based on a respiration signal during sleep is converted into a scan number range, a frequency signal converted is divided into a plurality of sub-bands, and a power spectrum average and a standard By dividing the breathing state based on the ratio value of the deviation, the same result can be obtained even if there is a difference in the intensity of the breathing signal, so that it is possible to perform a relatively precise measurement and diagnosis.

Description

수면중 호흡상태 판별 방법{Method for determining state of breathing during sleep}[0001] The present invention relates to a method for determining breathing during sleep,

본 발명은 수면중 호흡상태 판정방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 불특정 다수의 일반인으로부터 수면 중 호흡신호를 미리 수집하고, 수집된 호흡신호의 분석을 기반으로 판정기법을 정립하고, 정립된 판정기법을 적용하여 수면중 호흡상태를 정확하게 판별할 수 있는 수면중 호흡상태 판별방법에 관한 것이다.More particularly, the present invention relates to a method for determining a breathing state during sleep, more specifically, a method for collecting respiratory signals during sleep from a plurality of unspecified persons and establishing a judgment technique based on analysis of collected breathing signals, The present invention relates to a method for distinguishing a breathing state during sleep, which can accurately determine a breathing state during sleep.

일반적으로 코골이는 수면 중 목젖과 주변 근육이 이완되면서 기도의 공기통로가 좁아져서 이 부분을 공기가 통과할 때에 주변의 부드러운 부분들을 진동시키기 때문에 발생한다.Generally, snoring occurs because the airway of the airway narrows as the neck and peripheral muscles relax during sleep, causing the soft parts of the surrounding area to vibrate when the air passes through this area.

또한, 수면 중 근육 이완이 심하거나 심한 비만증 등 기타 원인으로 인해 기도의 공기통로가 완전히 막히게 되는 수면무호흡증이 발생하는 심각한 문제가 있다. 이러한 수면무호흡증은 수면의 질을 떨어뜨려 충분한 수면을 취함에도 불구하고 주간에 심한 졸음과 피로감을 일으키는 요인이 되고, 기억력 및 집중력이 감퇴되는 등의 증상을 수반하게 되며, 오랫동안 상술한 바와 같은 증상이 계속될 경우 심장질환, 폐질환, 혈관질환, 뇌손상, 치매, 류마티스 관절염, 우울증, 성욕감퇴, 돌연사 및 당뇨병 등의 유발률을 현격히 증가하게 된다.In addition, there is a serious problem in that sleep apnea occurs in which the airway of the airway is completely clogged due to other reasons such as excessive muscle relaxation during sleep or severe obesity. Such sleep apnea is a cause of severe sleepiness and fatigue in the daytime, despite the fact that the sleep quality is lowered to obtain sufficient sleep, accompanied by symptoms such as decrease in memory and concentration, and the symptoms described above If continued, the rate of induction of heart disease, lung disease, vascular disease, brain damage, dementia, rheumatoid arthritis, depression, libido, sudden death and diabetes will be significantly increased.

이러한 코골이나 수면무호흡증 등의 수면 호흡장애를 해결하기 위하여 국내등록실용신안 제20-0369767호의 "코골이 방지용 기능성 베개"와, 국내등록실용신안 제20-0318402호의 "코골이 방지용 베개" 등과 같은 다양한 방법이 제시된바 있으나 상술한 바와 같은 베개는 수면 중 베개가 목에서 이탈하거나 수면자의 자세가 바뀌면 신호 음량의 크기가 변하게 되어 코골이 감지 능력이 현저하게 저하되는 문제가 있다. In order to solve such a sleeping breath obstacle such as snoring or sleep apnea, a variety of such as a "functional snoring preventive pillow" of Korean Registered Utility Model No. 20-0369767 and a "snoring prevention pillow" of domestic registered utility model 20-0318402 However, the above-mentioned pillow has a problem that when the pillow is released from the neck or the posture of the sleeping person is changed during sleep, the volume of signal volume is changed and the ability to sense the snoring deteriorates remarkably.

한편, 국내 공개특허 제10-2011-0109573호에는 "수면 코골이 감지 및 무호흡방지장치가 개시되어 있다. 상기의 "수면 코골이 감지 및 무호흡방지장치"는 코골이 여부 인식을 위하여 마이크가 탑재되어 있으나, 이 역시 수면 자세의 변화에 따라 호흡 소리의 크기가 변할 수 있으나 이에 대한 구체적인 대응 방법이 제시되지 않아 감지 능력의 저하가 우려된다.On the other hand, Korean Patent Laid-Open No. 10-2011-0109573 discloses a device for detecting sleeping snoring and an apnea prevention device. The above-mentioned "sleeping snoring detection and apnea prevention device" However, this may also change the size of the breathing sound according to the change of the sleeping posture, but there is a fear that the sensing ability is deteriorated because a concrete countermeasure is not presented.

또 다른 예로, "비접촉식 마이크로폰을 사용한 호흡 패턴 판별 장치 및 방법"이 국내 공개특허 제10-2007-0048201호에 개시되어 있다. 상기의 "비접촉식 마이크로폰을 사용한 호흡 패턴 판별 장치 및 방법" 역시 호흡신호의 변화에 대한 구체적인 대응방안이 제시되지 않고 있어 입력되는 호흡신호의 크기 변화에 따른 성능 저하가 야기되는 문제가 있다.As another example, Korean Patent Laid-Open No. 10-2007-0048201 discloses an apparatus and a method for discriminating a breathing pattern using a non-contact microphone. The above-mentioned " apparatus and method for determining a breathing pattern using a non-contact microphone "also has a problem in that a specific countermeasure for a change in a breathing signal is not presented and performance degradation occurs due to a change in the size of a breathing signal.

이와 같이 수면중 발생하는 수면 호흡장애를 감시하기 위한 장치는 동작 범위가 제한되어 있기 때문에, 관찰대상인 수면자에게 감시 상황을 파악할 수 있는 가까운 곳에 위치하도록 요구하여 수면자의 움직임을 제한하고 있으며, 종래의 수면 호흡장애를 감시하기 위한 장치들은 사용자의 호흡 크기 또는 세기나 기타 잡음 등이 수면자의 호흡상태를 판정하는데 영향을 미치므로 정밀한 진단이 어려운 단점이 있다.Since the apparatus for monitoring the sleeping breathing disorder occurring during sleep has a limited range of motion, the sleeping person is requested to be located close to the monitoring subject, thereby limiting the movement of the sleeping person. Devices for monitoring sleep breathing disturbances have the disadvantage that it is difficult to make precise diagnosis because the respiration size, intensity, or other noise of the user affects the breathing state of the sleeping person.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 수면자의 자세 및 주변 환경에 의한 호흡 소리의 강도 변화 및 잡음에 강인한 수면중 호흡상태 판별 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a method for discriminating a respiratory state during a sleep, which is robust to noise and a change in intensity of a breathing sound due to a posture of a sleeping person, a surrounding environment, and the like.

또한, 본 발명은 무작위로 수집된 수면중 호흡신호의 한 프레임 구간에 대한 호흡상태를 구분하는 방법을 강구하고, 연속된 프레임의 호흡상태를 기반으로 일정 구간의 호흡상태를 결정하며, 호흡 신호의 강도 변화에 관계없이 수면중 호흡상태를 정확하게 판별할 수 있는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.In addition, the present invention provides a method for classifying the respiratory state of one frame of a respiration signal collected at random on the basis of a sleep, determining a respiratory state of a predetermined section based on the respiration state of a continuous frame, The present invention provides a method of accurately determining the breathing state during sleep regardless of the intensity change.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 수면중 호흡상태 판별 방법은 불특정 다수의 일반인으로부터 수면중 호흡신호를 미리 수집하고, 수집된 호흡신호의 분석을 기반으로 호흡상태를 분류하기 위한 판정모듈의 파라미터를 설정하는 설정단계와; 수면중 발생하는 비교대상호흡신호를 획득하는 비교대상신호획득단계와; 상기 비교대상호흡신호로부터 비교대상데이터를 산출하는 산출단계와; 상기 산출단계에서 산출된 상기 비교대상데이터를 상기 판정모듈에 입력하는 입력단계와; 상기 입력단계에서 입력된 비교대상데이터에 대한 호흡상태를 판정하는 판정단계와; 상기 판정단계에서 판정된 호흡상태 정보들을 데이터베이스에 저장처리하는 저장단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for identifying a breathing state in a sleeping state, the method comprising: collecting a breathing signal during sleep from a plurality of unspecified persons; A parameter setting step of setting a parameter of the parameter; A comparison target signal acquisition step of acquiring a comparison target breathing signal generated during sleep; A calculation step of calculating comparison object data from the comparison object respiration signal; An input step of inputting the comparison object data calculated in the calculation step into the judgment module; A determination step of determining a breathing state of the comparison object data input in the input step; And storing the respiration state information determined in the determining step in a database.

상기 설정단계는 불특정 다수의 일반인으로부터 미리 수집된 수면중 호흡신호에 대하여 정상적인 호흡이 나타나는 구간들과, 코골이가 나타나는 구간들과, 무호흡이 나타나는 구간들에 각각 호흡상태정보를 인덱싱 처리하는 인덱싱단계와; 상기 인덱싱단계에서 인덱싱 처리된 각각의 호흡상태별 구간으로부터, 미리 설정된 길이의 분석대상구간을 임의로 다수 추출하는 제1추출단계와; 상기 제1추출단계에서 추출된 분석대상구간의 신호를 주파수 영역으로 푸리에 변환하는 제1푸리에 변환단계와; 상기 제1푸리에 변환단계에서 출력된 주파수 영역의 신호에 대하여 N개의 서브-밴드로 구분하는 제1구분단계와; 상기 제1구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 평균값을 각각 산출하는 제1평균산출단계와; 상기 제1구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 평균값들 중 선택된 어느 하나를 기준으로 N-1개의 평균비율값을 각각 산출하는 제1평균비율산출단계와; 상기 제1구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 표준편차값을 각각 산출하는 제1표준편차산출단계와; 상기 제1구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 표준값들 중 선택된 어느 하나를 기준으로 N-1개의 표준편차비율값을 각각 산출하는 제1표준편차비율산출단계와; 상기 제1평균비율산출단계와 상기 제1표준편차비율산출단계에서 각각 산출된 기준데이터들을 상기 판정모듈에 입력시 해당 분석대상구간에 인덱싱된 호흡상태와 대응되는 판정을 하도록 상기 판정모듈의 파라미터를 설정하는 판정모듈설정단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The setting step may include an indexing step of indexing respiration status information on intervals of normal respiration, intervals of snoring, and periods of apnea in response to respiration signals collected in advance from an unspecified number of general people, Wow; A first extracting step of arbitrarily extracting a plurality of analysis target sections having a preset length from the respective breathing status sections indexed in the indexing step; A first Fourier transform step of Fourier transforming the signal of the analysis target section extracted in the first extraction step into the frequency domain; A first dividing step of dividing the frequency domain signal output from the first Fourier transform step into N sub-bands; A first average calculation step of calculating an average value of power spectra for N subbands divided in the first demarcation step; A first average ratio calculating step of calculating N-1 average ratio values based on any one of average values of power spectra for N sub-bands classified in the first demarcation step; A first standard deviation calculation step of calculating power spectral standard deviation values for N subbands divided in the first demarcation step; A first standard deviation ratio calculating step of calculating N-1 standard deviation ratio values based on any one of standard values of power spectra for N sub-bands classified in the first dividing step; When inputting the reference data calculated in the first average ratio calculating step and the first standard deviation ratio calculating step into the judgment module, the parameter of the judgment module is set so as to make a judgment corresponding to the breathing state indexed in the analysis target section And a judgment module setting step of setting a judgment module.

상기 산출단계는 상기 비교대상신호획득단계에서 획득한 비교대상호흡신호로부터 설정된 크기를 갖는 분석대상구간을 순차적으로 추출하는 제2추출단계와; 상기 제2추출단계에서 추출된 분석대상구간의 신호를 푸리에 변환하여 주파수 영역으로 변환하는 제2푸리에 변환단계와; 상기 제2푸리에 변환단계에서 출력된 주파수 영역의 신호에 대하여 N개의 서브-밴드로 구분하는 제2구분단계와; 상기 제2구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 평균값을 각각 산출하는 제2평균산출단계와; 상기 제2구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 평균값들 중 선택된 어느 하나를 기준으로 N-1개의 평균비율값을 각각 산출하는 제2평균비율산출단계와; 상기 제2구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 표준편차값을 각각 산출하는 제2표준편차산출단계와; 상기 제2구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 표준편차값들 중 선택된 어느 하나를 기준으로 N-1개의 표준편차비율값을 각각 산출하는 제2표준편차비율산출단계;를 포함하고, 상기 입력단계는 상기 제2평균비율산출단계에서 산출된 N-1개의 평균비율값과, 상기 제2표준편차비율산출단계에서 산출된 N-1개의 표준편차비율값을 포함하는 비교대상데이터를 상기 판정모듈에 입력하고, 상기 판정단계는 상기 비교대상데이터를 입력으로 하는 상기 판정모듈에 의해 해당 분석대상구간에 대한 호흡상태를 판정하도록 된 것을 특징으로 한다.Wherein the calculating step comprises: a second extracting step of sequentially extracting an analysis target section having a predetermined size from the comparison target respiration signal acquired in the comparison target signal acquiring step; A second Fourier transform step of performing a Fourier transform on the signal of the analysis target section extracted in the second extraction step and transforming the signal of the analysis target section into a frequency domain; A second dividing step of dividing the frequency-domain signal output from the second Fourier transforming step into N sub-bands; A second average calculating step of calculating an average value of power spectra for N sub-bands classified in the second demarcation step; A second average ratio calculating step of calculating N-1 average ratio values based on any one of average values of power spectra for N sub-bands classified in the second demarcation step; A second standard deviation calculation step of calculating a standard deviation value of a power spectrum for N subbands divided in the second demarcation step; A second standard deviation ratio calculating step of calculating N-1 standard deviation ratio values based on any one of standard deviation values of power spectra for N sub-bands classified in the second dividing step; Wherein the input step includes comparing the N-1 average ratio values calculated in the second average ratio calculation step and the N-1 standard deviation ratio values calculated in the second standard deviation ratio calculation step, Data is input to the determination module, and the determination step determines the breathing state for the analysis target section by the determination module that receives the comparison object data.

본 발명에 따른 수면중 호흡상태 판별은 수면중 호흡신호를 토대로 추출된 구간을 주사수 영역으로 변환 및 변환된 주파수 신호를 다수의 서브-밴드로 구분하고, 각 서브-밴드들의 파워스펙트럼 평균 및 표준편차에 대한 비율 값에 기반하여 호흡상태를 분류함으로써 호흡 신호의 강도에 차이가 발생하더라도 동일한 결과를 얻을 수 있어 비교적 정밀한 측정 및 진단이 가능한 장점을 가진다.In the sleeping breathing state discrimination according to the present invention, an interval extracted based on a respiration signal during sleep is converted into a scan number range, a frequency signal converted is divided into a plurality of sub-bands, and a power spectrum average and a standard By dividing the breathing state based on the ratio value of the deviation, the same result can be obtained even if there is a difference in the intensity of the breathing signal, so that it is possible to perform a relatively precise measurement and diagnosis.

도 1은 본 발명에 따른 수면 중의 호흡상태 판정방법을 나타낸 블럭도.
도 2는 도 1에 도시된 본 발명에 따른 수면 중의 호흡상태 판정방법 중 설정단계를 나타낸 블럭도.
오 3은 도 1에 도시된 본 발명에 따른 수면 중의 호흡상태 판정방법 중 산출단계를 나타낸 블럭도.1 is a block diagram illustrating a method for determining a breathing state during sleep according to the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing a setting step of the breathing state determination method during sleeping according to the present invention shown in FIG. 1; FIG.
3 is a block diagram showing a calculation step of the breathing state determination method during sleeping according to the present invention shown in Fig. 1; Fig.

이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 수면중 호흡상태 판별 방법에 대하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, a method for determining a breathing state during sleep according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1 내지 도 3에는 본 발명에 따른 수면중 호흡상태 판별 방법이 도시되어 있다. 도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 수면중 호흡상태 판별 방법은 설정단계(S100)와: 비교대상신호획득단계(S200)와: 산출단계(S300)와: 입력단계(S400)와: 판정단계(S500)와: 저장단계(S600)를 포함한다.1 to 3 show a method of determining a breathing state during sleep according to the present invention. 1 to 3, a sleeping breathing state determining method according to the present invention includes a setting step S100, a comparison target signal obtaining step S200, a calculating step S300, an inputting step S400, : Determination step S500 and storage step S600.

상기 설정단계(S100)는 불특정 다수의 일반인으로부터 수면중 호흡신호를 미리 수집하고, 수집된 호흡신호의 분석을 기반으로 호흡상태를 분류하기 위한 판정모듈의 파라미터를 설정한다.The setting step S100 collects respiratory signals in advance from a plurality of unspecified persons and sets parameters of the determination module for classifying the breathing state based on analysis of the collected respiration signals.

상기 설정단계(S100)는 세부적으로 인덱싱단계(S110)와; 제1추출단계(S120)와; 제1푸리에 변환단계(S130)와; 제1구분단계(S140)와; 제1평균산출단계(S150)와; 제1평균비율산출단계(S160)와; 제1표준편차산출단계(S170)와; 제1표준편차비율산출단계(S180)와; 판정모듈설정단계(S190);를 포함한다.The setting step S100 includes an indexing step S110; A first extraction step (S120); A first Fourier transform step (S130); A first sorting step S140; A first average calculation step (S150); A first average ratio calculating step (S160); A first standard deviation calculation step (S170); A first standard deviation ratio calculating step (S180); And a determination module setting step (S190).

상기 인덱싱단계(S110)는 획득된 호흡신호에서 정상적인 호흡이 나타나는 구간들과, 코골이가 나타나는 구간들과, 무호흡이 나타나는 구간들에 각각 호흡상태정보를 인덱싱 처리하는 단계로서, 호흡신호 구간을 사용자의 호흡상태별 구간으로 각각 구분하여 각각의 구간에 호흡상태정보를 부여하도록 되어 있다.The indexing step S110 is a step of indexing respiration status information in intervals of normal respiration, intervals of snoring, and periods of apnea in the obtained respiration signal, The respiration state information is given to each of the sections.

상기 제1추출단계(S120)는 상기 인덱싱단계(S110)에서 인덱싱 처리된 호흡신호 구간에서 설정된 크기를 갖는 분석대상구간을 순차적으로 추출하고, 해당 분석대상구간에 인덱싱된 호흡상태정보를 함께 추출하도록 되어 있다. 상기 제1추출단계(S120)에서 추출된 분석대상구간에 하나 이상의 호흡상태정보가 부여되어 있을 경우, 해당 분석대상구간에 더 많은 점유율을 보이는 호흡상태정보로 분석대상구간의 기준호흡상태정보를 설정한다.The first extraction step (S120) sequentially extracts an analysis target section having a predetermined size in the respiration signal section indexed in the indexing step (S110), and extracts the respiration status information indexed to the analysis target section . If more than one breathing state information is given to the analysis target section extracted in the first extraction step (S120), the reference breathing state information of the analysis target section is set to breathing state information showing a larger share of the analysis target section do.

즉, 분석대상구간이 정상적인 호흡이 나타나는 구간 일부와. 코골이가 나타나는 구간 일부가 포함된 경우, 정상호흡상태의 점유율과 코골이상태의 점유율을 비교하여 점유율이 높은 호흡상태정보를 추출하며, 추출된 분석대상구간에 둘 또는 셋 이상의 호흡상태정보가 부여된 경우에도 가장 많은 점유율을 갖는 호흡상태정보로 해당 분석대상구간의 호흡상태정보를 설정하도록 되어 있다.In other words, part of the section where normal breathing appears in the analysis target section. When the snoring part is included, the breathing state information having a high occupancy rate is extracted by comparing the occupancy rate of the normal breathing state and the occupancy rate of the snoring state, and two or more breathing state information is given to the extracted analyzing region The respiration state information of the analysis target section is set with the breath state information having the largest occupation rate.

상기 제1푸리에 변환단계(S130)는 상기 제1추출단계(S120)에서 추출된 분석대상구간의 신호를 푸리에 변환하여 주파수 영역으로 변환한다. 상기 제1푸리에 변환단계(S130)에서는 FFT(Fast Fourier Transform)알고리즘을 적용할 수 있다.The first Fourier transform step (S130) performs a Fourier transform on the signal of the analysis target section extracted in the first extraction step (S120) and transforms the signal into the frequency domain. In the first Fourier transform step S130, an FFT (Fast Fourier Transform) algorithm may be applied.

상기 제1추출단계(S120)와, 제1상기 푸리에 변환단계(S130) 사이에는 제1푸리에 변환단계(S130)에서의 속도를 높일 수 있도록 제1추출단계(S120)에서 추출된 분석대상구간의 신호를 설정된 창 함수를 적용하는 필터적용단계(S190)를 더 수행할 수 있다. 상기의 창 함수로서는 일 예로, 해밍 윈도우(Hamming window)를 적용할 수 있다.Between the first extraction step (S120) and the first Fourier transform step (S130), the speed of the first Fourier transform step (S130) is increased so that the velocity of the analysis target section extracted in the first extraction step (S120) A filter applying step (S190) of applying a window function to which a signal is set can be further performed. As the window function, for example, a Hamming window can be applied.

상기 제1구분단계(S140)는 상기 제1푸리에 변환단계(S130)에서 출력된 주파수 신호를 N개의 서브-밴드 즉, 제1서브-밴드 내지 제N서브-밴드로 각각 분할한다.The first demarcation step S140 may divide the frequency signal output from the first Fourier transform step S130 into N sub-bands, that is, a first sub-band to an Nth sub-band.

일 예로, 상기 서브-밴드를 3개로 설정하고, 제1서브-밴드를 50Hz~300Hz, 제2서브-밴드를 50Hz~550Hz, 제3서브-밴드를 50Hz~800Hz의 구간을 갖도록 분할 설정할 수 있다.For example, the sub-bands may be set to three, and the first sub-band may be divided into 50 Hz to 300 Hz, the second sub-band may be divided into 50 Hz to 550 Hz, and the third sub-band may be divided into 50 Hz to 800 Hz .

본 실시 예에서는 3개의 서브-밴드를 갖도록 설정한 것을 적용하였으나, 이와 다르게 더 적은 수 또는 많은 수의 서브-밴드를 갖도록 설정할 수 있음은 물론이다. 또한, 상기 제1서브-밴드 내지 제N서브-밴드는 상술한 예와 같이 일부 구간이 서로 중첩되도록 분할 설정할 수도 있고, 서로 독립적인 구간을 갖도록 분할 설정할 수도 있다. 상기 제1서브-밴드 내지 제N서브-밴드는 서로 일부 구간이 중복되거나 독립적인 구간으로 설정할 수도 있다.In the present embodiment, three sub-bands are applied. However, it is needless to say that the number of sub-bands may be set to a smaller number or a larger number. In addition, the first sub-band to the N-th sub-band may be divided so that some intervals are overlapped with each other or may be divided and set to have independent intervals as in the example described above. The first sub-band to the N-th sub-band may be partially or completely independent of each other.

상기 제1평균산출단계(S150)는 상기 제1구분단계(S140)에서 구분된 N개의 서브-밴드의 파워스펙트럼에 대한 평균값 즉, 제1서브-밴드 내지 상기 제N서브-밴드의 파워스펙트럼에 대한 평균값을 각각 산출한다.The first average calculation step S150 may calculate an average value of power spectrums of N sub-bands classified in the first demarcation step S140, that is, a power spectrum of the first sub-band to the Nth sub- Respectively.

상기 제1평균비율산출단계(S160)는 상기 제1구분단계(S140)에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 평균값들 중, 선택된 어느 하나의 평균값을 기준으로 다른 서브-밴드 평균값들과의 비율을 각각 산출한다. 상기 제1평균비율산출단계(S160)에서는 N개의 서브-밴드에서 선택된 하나와 나머지를 각각 비교하므로 N-1개의 평균비율값들이 산출된다. The first average ratio calculating step S160 may calculate the first average ratio of the power spectrums of the N subbands classified in the first dividing step S140 by using the average of the selected sub- Respectively. In the first average ratio calculating step (S160), N-1 average ratio values are calculated because one of the N sub-bands is compared with the remaining one.

상기 제1표준편차산출단계(S170)는 상기 구분단계(S140)에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 표준편차값 즉, 제1서브-밴드 내지 제N서브-밴드의 파워스펙트럼에 대한 표준편차값을 각각 산출한다. 상기 제1표준편차비율산출단계(S180)는 제1서브-밴드 표준편차값 내지 제N서브-밴드 표준편차값들 중 선택된 어느 하나를 기준으로 다른 서브-밴드들의 표준편차값들과의 비율값을 각각 산출하며, 산출되는 표준편차비율값들의 개수는 N-1개이다.The first standard deviation calculation step S170 may calculate the standard deviation of the power spectrum for the N subbands classified in the classification step S140, that is, the power spectrum of the first sub-band to the Nth sub- And calculates the standard deviation value for each. The first standard deviation ratio calculation step (S180) may calculate a first standard deviation ratio value (S180) based on the selected one of the first sub-band standard deviation value to the Nth sub- And the number of calculated standard deviation ratio values is N-1.

상기 판정모듈설정단계(S190)는 상기 제1평균비율산출단계(S160)와, 상기 제1표준편차비율산출단계(S180)에서 각각 산출된 평균비율값들과, 표준편차비율값들을 판정모듈에 입력하였을 때, 상기의 평균비율값들과, 표준편차비율값들 즉, 기준데이터가 얻어진 분석대상구간에 인덱싱된 호흡상태정보와 대응되게 해당 분석대상구간의 호흡상태를 판정할 수 있도록 판정모듈의 파라미터를 설정하도록 되어 있다. 상기 판정모듈설정단계(S190)에서는 판정된 호흡상태가 해당 분석대상구간에 인덱싱된 호흡상태정보와 일치하지 않는 경우, 파라미터 값을 변경하도록 되어 있다.In the determination module setting step S190, the average ratio values and the standard deviation ratio values calculated in the first average ratio calculating step S160 and the first standard deviation ratio calculating step S180, When the input data is input, the average rate values and the standard deviation ratio values, that is, the respiration state of the analysis target section corresponding to the respiration state information indexed in the analysis target section in which the reference data is obtained, Parameter is set. In the determination module setting step (S190), when the determined respiration state does not match the respiration state information indexed in the analysis target section, the parameter value is changed.

상기의 판정모듈은 후술하는 비교대상신호획득단계(S200)에서 획득된 사용자의 수면중 발생하는 호흡신호 즉, 비교대상호흡신호로부터 추출되는 비교대상데이터를 입력받아 사용자의 호흡상태를 판정하도록 되어 있다.The determination module receives the respiration signal generated during the sleeping of the user obtained in the comparison target signal acquiring step (S200), that is, the comparison target data extracted from the comparison target breathing signal, and determines the breathing state of the user .

상기 설정단계(S100)에서는 충분한 기준데이터를 얻기 위해 상기 산출단계(S300)를 다수 번 수행함으로써 판정 오차를 줄이도록 하는 바람직하다.In the setting step S100, it is preferable to reduce the determination error by performing the calculation step S300 a plurality of times in order to obtain sufficient reference data.

상기 비교대상신호획득단계(S200)는 사용자의 수면중 발생하는 비교대상호흡신호를 실시간으로 획득한다. The comparison target signal acquisition step (S200) acquires the comparison target breathing signal generated during the sleep of the user in real time.

상기 산출단계(S300)는 상기 비교대상호흡신호로부터 비교대상데이터를 산출하는 것으로서, 제2추출단계(S310); 제2푸리에 변환단계(S320); 제2구분단계(S330); 제2평균산출단계(S340); 제2평균비율산출단계(S350); 제2표준편차산출단계(S360); 제2표준편차비율산출단계(S300)를 포함하며, 상기의 제2산출단계(S300)는 상술한 설정단계(S100)의 제1추출단계(S120) 내지 제1표준편차비율산출단계(S180)에서 적용된 단계들과 동일한 방식으로 처리되는 것을 적용하였다. The calculation step S300 is for calculating comparison target data from the comparison target respiration signal, and includes a second extraction step S310; A second Fourier transform step S320; A second sorting step S330; A second average calculation step S340; A second average ratio calculation step S350; A second standard deviation calculation step (S360); And the second calculation step S300 includes a first standard deviation ratio calculation step S180 to a first extraction step S120 to the first standard deviation ratio calculation step S100 of the setting step S100 described above, In the same way as the steps applied in Fig.

이하에서 설명하는 산출단계(S300)는 처리대상신호가 비교대상호흡신호이고, 상술한 설정단계(S100)의 제1추출단계(S120) 내지 제1표준편차비율산출단계(S180)는 처리대상신호가 기준호흡신호 즉, 불특정 다수로부터 미리 획득한 수면중 호흡신호인 것에 차이가 있으나, 상술한 설정단계(S100)의 제1추출단계(S120) 내지 제1표준편차비율산출단계(S180)와 처리 방식을 동일하게 적용하였으므로 상세한 설명은 생략한다.The calculation step S300 described below is a process in which the signal to be processed is the comparison object respiration signal and the first extraction step S120 to the first standard deviation ratio calculation step S180 of the setting step S100 described above are performed, The first standard deviation ratio calculation step S180 to the first standard deviation ratio calculation step S180 of the setting step S100 and the second standard deviation ratio calculation step S180 of the setting step S100 are different from the reference breathing signal, And the detailed description thereof will be omitted.

상기 산출단계(S300)는 상기 비교대상신호획득단계(S200)에서 획득한 비교대상호흡신호로부터 설정된 크기를 갖는 분석대상구간을 순차적으로 추출하는 제2추출단계(S310)와; 상기 제2추출단계(S310)에서 추출된 분석대상구간의 신호를 푸리에 변환하여 주파수 영역으로 변환하는 제2푸리에 변환단계(S320)와; 상기 제2푸리에 변환단계(S320)에서 출력된 주파수 신호를 N개의 서브-밴드로 각각 구분하는 제2구분단계(S330)와; 상기 제2구분단계(S330)에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 평균값을 각각 산출하는 제2평균산출단계(S340)와; 상기 제2구분단계(S330)에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 평균값들 중 선택된 어느 하나를 기준으로 N-1개의 평균비율값을 각각 산출하는 평균비율산출단계(S350)와; 상기 제2구분단계(S330)에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 표준편차값을 각각 산출하는 제2표준편차산출단계(S360)와; 상기 제2구분단계(S330)에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 표준편차값들 중 선택된 어느 하나를 기준으로 N-1개의 표준편차비율값을 각각 산출하는 제2표준편차비율산출단계(S300);를 포함한다.The calculating step S300 includes a second extracting step S310 of sequentially extracting an analysis target section having a predetermined size from the comparison target respiration signal acquired in the comparison target signal acquiring step S200; A second Fourier transform step (S320) of performing a Fourier transform on the signal of the analysis target section extracted in the second extraction step (S310) and converting the signal of the analysis target section into a frequency domain; A second demarcation step (S330) of demultiplexing the frequency signal output from the second Fourier transform step (S320) into N sub-bands; A second average calculation step (S340) of calculating an average value of power spectra for N sub-bands classified in the second classification step (S330); An average ratio calculating step (S350) of calculating N-1 average ratio values based on any one of average values of power spectra for N sub-bands classified in the second dividing step (S330); A second standard deviation calculation step (S360) of calculating power spectral standard deviation values for the N sub-bands classified in the second classification step (S330); A second standard deviation ratio calculation for calculating N-1 standard deviation ratio values based on any one of standard deviation values of power spectra for N sub-bands classified in the second classification step S330 Step S300.

상기 입력단계(S400)는 상기 산출단계(S300)에서 산출된 비교대상데이터를 상기 판정모듈에 입력하는 것으로서, 상기 제2평균비율산출단계(S350)에서 산출된 평균비율값들과, 상기 제2표준편차비율산출단계(S300)에서 산출된 표준편차비율값들을 포함하는 비교대상데이터가 상기 판정모듈에 입력된다.The input step (S400) is for inputting the comparison object data calculated in the calculating step (S300) to the judgment module. The input step (S400) comprises comparing the average ratio values calculated in the second average ratio calculating step (S350) The comparison object data including the standard deviation ratio values calculated in the standard deviation ratio calculation step S300 is inputted to the judgment module.

상기 판정단계(S500)는 상기 판정모듈을 통해 상기 입력단계(S400)에서 입력된 비교대상데이터와 상기 설정단계(S100)에서 산출된 기준데이터를 비교분석하여 해당 분석대상구간에 대한 호흡상태를 판정하고, 해당 분석대상구간에 판정된 호흡상태정보를 부여하도록되어 있다. 상기 판정모듈에는 상술한 바와 같이 상기 설정단계(S100)에서 산출된 기준데이터가 미리 저장되어 있어 비교대상데이터의 입력과 동시에 이를 기준데이터와 비교 분석하여 비교대상호흡신호의 호흡상태를 판정한다.The determination step (S500) compares the comparison data inputted in the input step (S400) with the reference data calculated in the setting step (S100) through the determination module and determines the breathing state for the analysis target section And the respiration state information determined in the analysis target section is given. As described above, the determination module stores the reference data calculated in the setting step (S100) in advance and compares and analyzes the reference data with the reference data to determine the breathing state of the comparison object respiration signal.

상기 저장단계(S600)는 상기 판정단계(S500)에서 판정된 호흡상태 정보들을 데이터베이스에 저장처리하도록 되어 있고, 데이터베이스에 저장된 호흡상태 정보들을 통해 판정모듈을 통해 추출된 구간을 종합하여 일정 구간의 호흡상태를 판정할 수 있도록 되어 있으며, 호흡상태 이력을 확인할 수 있도록 되어 있다.The storing step S600 stores the breathing state information determined in the determining step S500 in the database. The breathing state information stored in the database collects the breathing state information extracted through the determining module, So that the breathing state history can be confirmed.

상술한 바와 같은 본 발명에 따른 수면중 호흡상태 판별 방법은 수면중 호흡신호를 토대로 추출된 구간을 주사수 영역으로 변환 및 변환된 주파수 신호를 다수의 서브-밴드로 구분하고, 각 서브-밴드들의 파워스펙트럼 평균 및 표준편차에 대한 비율 값에 기반하여 호흡상태를 분류함으로써 호흡 신호의 강도에 차이가 발생하더라도 동일한 결과를 얻을 수 있어 비교적 정밀한 측정 및 진단이 가능한 장점을 가진다.As described above, the sleeping breathing state determining method according to the present invention comprises the steps of: dividing a period extracted based on a breathing signal during sleep into a scan number region and dividing the converted frequency signal into a plurality of sub-bands, By dividing the respiratory state based on the ratio value of the power spectrum mean and standard deviation, the same result can be obtained even if there is a difference in the intensity of the respiratory signal.

이상에서 설명한 본 발명에 따른 수면중 호흡상태 판별 방법은 도면에 도시된 일 예를 참조로 설명하였으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. While the present invention has been described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. It will be appreciated that other embodiments are possible.

따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호의 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.Therefore, the scope of the true technical protection of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

S100 : 설정단계
S110 : 인덱싱단계
S120 : 추출단계
S130 : 푸리에 변환단계
S140 : 구분단계
S150 : 평균산출단계
S160 : 평균비율산출단계
S170 : 표준편차산출단계
S180 : 표준편차비율산출단계
S190 : 판정모듈설정단계
S200 : 비교대상신호획득단계
S300 : 산출단계
S310 : 추출단계
S320 : 푸리에 변환단계
S330 : 구분단계
S340 : 평균산출단계
S350 : 평균비율산출단계
S360 : 표준편차산출단계
S370 : 표준편차비율산출단계
S400 : 입력단계
S500 : 판정단계
S600 : 저장단계S100: Setup step
S110: Indexing step
S120: Extraction step
S130: Fourier transform step
S140:
S150: average calculation step
S160: Average ratio calculation step
S170: standard deviation calculation step
S180: Standard deviation ratio calculating step
S190: Judgment module setting step
S200: Step of acquiring the comparison target signal
S300: Calculation step
S310: Extraction step
S320: Fourier transform step
S330:
S340: average calculation step
S350: Average ratio calculation step
S360: Standard deviation calculation step
S370: standard deviation ratio calculating step
S400: input step
S500: determination step
S600: storage step

Claims (3)

불특정 다수의 일반인으로부터 수면중 호흡신호를 미리 수집하고, 수집된 호흡신호의 분석을 기반으로 호흡상태를 분류하기 위한 판정모듈의 파라미터를 설정하는 설정단계와;
수면중 발생하는 비교대상호흡신호를 획득하는 비교대상신호획득단계와;
상기 비교대상호흡신호로부터 비교대상데이터를 산출하는 산출단계와;
상기 산출단계에서 산출된 상기 비교대상데이터를 상기 판정모듈에 입력하는 입력단계와;
상기 입력단계에서 입력된 비교대상데이터에 대한 호흡상태를 판정하는 판정단계와;
상기 판정단계에서 판정된 호흡상태 정보들을 데이터베이스에 저장처리하는 저장단계;를 포함하고,
상기 설정단계는 불특정 다수의 일반인으로부터 미리 수집된 수면중 호흡신호에 대하여 정상적인 호흡이 나타나는 구간들과, 코골이가 나타나는 구간들과, 무호흡이 나타나는 구간들에 각각 호흡상태정보를 인덱싱 처리하는 인덱싱단계와, 상기 인덱싱단계에서 인덱싱 처리된 각각의 호흡상태별 구간으로부터, 미리 설정된 길이의 분석대상구간을 임의로 다수 추출하는 제1추출단계와, 상기 제1추출단계에서 추출된 분석대상구간의 신호를 주파수 영역으로 푸리에 변환하는 제1푸리에 변환단계와, 상기 제1푸리에 변환단계에서 출력된 주파수 영역의 신호에 대하여 N개의 서브-밴드로 구분하는 제1구분단계와, 상기 제1구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 평균값을 각각 산출하는 제1평균산출단계와, 상기 제1구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 평균값들 중 선택된 어느 하나를 기준으로 N-1개의 평균비율값을 각각 산출하는 제1평균비율산출단계와, 상기 제1구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 표준편차값을 각각 산출하는 제1표준편차산출단계와, 상기 제1구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 표준값들 중 선택된 어느 하나를 기준으로 N-1개의 표준편차비율값을 각각 산출하는 제1표준편차비율산출단계와, 상기 제1평균비율산출단계와 상기 제1표준편차비율산출단계에서 각각 산출된 기준데이터들을 상기 판정모듈에 입력시 해당 분석대상구간에 인덱싱된 호흡상태와 대응되는 판정을 하도록 상기 판정모듈의 파라미터를 설정하는 판정모듈설정단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수면중 호흡상태 판별 방법.Setting parameters of a judgment module for collecting respiratory signals during sleep in advance from a plurality of unspecified persons and classifying the breathing state based on the analysis of the collected respiration signals;
A comparison target signal acquisition step of acquiring a comparison target breathing signal generated during sleep;
A calculation step of calculating comparison object data from the comparison object respiration signal;
An input step of inputting the comparison object data calculated in the calculation step into the judgment module;
A determination step of determining a breathing state of the comparison object data input in the input step;
And a storage step of storing the respiration state information determined in the determination step in a database,
The setting step may include an indexing step of indexing respiration status information on intervals of normal respiration, intervals of snoring, and periods of apnea in response to respiration signals collected in advance from an unspecified number of general people, A first extraction step of arbitrarily extracting a plurality of analysis target sections having a predetermined length from the respective breathing state indexed indexing steps in the indexing step; A first Fourier transform step of performing Fourier transform on the frequency domain signal output from the first Fourier transform step, a first dividing step of dividing the frequency domain signal output from the first Fourier transform step into N sub-bands, A first average calculation step of calculating an average value of power spectra for the four sub-bands, A first average ratio calculation step of calculating N-1 average ratio values based on any one of average values of power spectra for the N sub-bands, A first standard deviation calculation step of calculating a standard deviation value of a power spectrum for each of the N subbands classified by the first demarcation step, A first standard deviation ratio calculating step of calculating a first standard deviation ratio value and a first standard deviation ratio value; and a second standard deviation ratio calculating step of calculating, And a determination module setting step of setting a parameter of the determination module to make a determination corresponding to an indexed breathing state in an analysis target section, Method of discrimination. 삭제delete 불특정 다수의 일반인으로부터 수면중 호흡신호를 미리 수집하고, 수집된 호흡신호의 분석을 기반으로 호흡상태를 분류하기 위한 판정모듈의 파라미터를 설정하는 설정단계와;
수면중 발생하는 비교대상호흡신호를 획득하는 비교대상신호획득단계와;
상기 비교대상호흡신호로부터 비교대상데이터를 산출하는 산출단계와;
상기 산출단계에서 산출된 상기 비교대상데이터를 상기 판정모듈에 입력하는 입력단계와;
상기 입력단계에서 입력된 비교대상데이터에 대한 호흡상태를 판정하는 판정단계와;
상기 판정단계에서 판정된 호흡상태 정보들을 데이터베이스에 저장처리하는 저장단계;를 포함하고,
상기 산출단계는 상기 비교대상신호획득단계에서 획득한 비교대상호흡신호로부터 설정된 크기를 갖는 분석대상구간을 순차적으로 추출하는 제2추출단계와, 상기 제2추출단계에서 추출된 분석대상구간의 신호를 푸리에 변환하여 주파수 영역으로 변환하는 제2푸리에 변환단계와, 상기 제2푸리에 변환단계에서 출력된 주파수 영역의 신호에 대하여 N개의 서브-밴드로 구분하는 제2구분단계와, 상기 제2구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 평균값을 각각 산출하는 제2평균산출단계와, 상기 제2구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 평균값들 중 선택된 어느 하나를 기준으로 N-1개의 평균비율값을 각각 산출하는 제2평균비율산출단계와, 상기 제2구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 표준편차값을 각각 산출하는 제2표준편차산출단계와, 상기 제2구분단계에서 구분된 N개의 서브-밴드에 대한 파워스펙트럼의 표준편차값들 중 선택된 어느 하나를 기준으로 N-1개의 표준편차비율값을 각각 산출하는 제2표준편차비율산출단계;를 포함하고,
상기 입력단계는 상기 제2평균비율산출단계에서 산출된 N-1개의 평균비율값과, 상기 제2표준편차비율산출단계에서 산출된 N-1개의 표준편차비율값을 포함하는 비교대상데이터를 상기 판정모듈에 입력하고,
상기 판정단계는 상기 비교대상데이터를 입력으로 하는 상기 판정모듈에 의해 해당 분석대상구간에 대한 호흡상태를 판정하도록 된 것을 특징으로 하는 수면중 호흡상태 판별 방법.
Setting parameters of a judgment module for collecting respiratory signals during sleep in advance from a plurality of unspecified persons and classifying the breathing state based on the analysis of the collected respiration signals;
A comparison target signal acquisition step of acquiring a comparison target breathing signal generated during sleep;
A calculation step of calculating comparison object data from the comparison object respiration signal;
An input step of inputting the comparison object data calculated in the calculation step into the judgment module;
A determination step of determining a breathing state of the comparison object data input in the input step;
And a storage step of storing the respiration state information determined in the determination step in a database,
Wherein the calculating step includes a second extracting step of sequentially extracting an analysis object section having a predetermined size from the comparison object respiration signal acquired in the comparison object signal acquiring step and a signal extracting step of extracting a signal of the analysis object section extracted in the second extracting step A second Fourier transform step of performing Fourier transform and transforming the frequency domain signal into a frequency domain, a second dividing step of dividing the frequency domain signal output from the second Fourier transform step into N sub-bands, A second average calculation step of calculating an average value of the power spectra for the N sub-bands, and a second average calculation step of calculating a mean value of the power spectra for the N sub- A second average ratio calculation step of calculating N-1 average ratio values for each of the N sub-bands, A second standard deviation calculation step of calculating a standard deviation value of N-1 standard deviations of the power spectrums for N sub-bands classified in the second demarcation step, And a second standard deviation ratio calculating step of calculating a ratio value,
The input step may include comparing the comparison data including N-1 average ratio values calculated in the second average ratio calculation step and N-1 standard deviation ratio values calculated in the second standard deviation ratio calculation step, Input to the judgment module,
Wherein the determining step determines the breathing state for the analysis target section by the determination module that receives the comparison data as input.

Images