KR101641643B1 - Method and Apparatus for Body State Recognition using the Impedance Charateristic Enhanced Electorde - Google Patents

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Abstract

임피던스가 향상된 전극을 이용한 생체 상황 인지 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 생체 상황 인지장치는, EEG 센서, ECG 센서, EEG 신호처리부, ECG 신호처리부 및 신호처리된 EEG와 ECG를 기반으로 생체 상황을 판단하는 프로세서를 포함하고, EEG 센서의 전극과 ECG 센서의 전극은 전도사를 이용한 직물 전극이다. 이에 의해, 임피던스가 향상된 전극을 이용하여 높은 피부 임피던스를 극복하여 정확한 생체 신호 센싱이 가능해진다.A method and apparatus for recognizing a living body situation using an electrode having an improved impedance are provided. The biological situation recognition apparatus according to an embodiment of the present invention includes an EEG sensor, an ECG sensor, an EEG signal processing unit, an ECG signal processing unit, and a processor for determining a living condition based on signal processed EEG and ECG, And the electrode of the ECG sensor is a fabric electrode using a conductive yarn. As a result, it is possible to overcome the high skin impedance using the electrode having the improved impedance, and to accurately sense the biological signal.

Description

임피던스가 향상된 전극을 이용한 생체 상황 인지 방법 및 장치{Method and Apparatus for Body State Recognition using the Impedance Charateristic Enhanced Electorde}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a method and apparatus for recognizing a living body using an electrode having improved impedance,

본 발명은 생체 상황 인지 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자의 인체로부터 센싱한 신호들을 기반으로 사용자의 생체 상황을 인지하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a method and apparatus for recognizing a biological condition, and more particularly, to a method and apparatus for recognizing a biological condition of a user based on signals sensed from a human body.

근자에 이르러, 생활 환경의 향상과 의료 기술의 발전으로 인한 수명 연장은 인구 고령화라는 사회 문제를 대두시켰으며, 인구 고령화로 인해 헬스 케어에 대한 관심과 수요가 급증하고 있는 실정이다.In recent years, the prolongation of lifespan due to the improvement of living environment and the development of medical technology has raised the social problem of population aging, and the interest and demand for healthcare is rapidly increasing due to the aging population.

한편, 통신 기술과 모바일 플랫폼의 비약적인 발전은, 전자 기술을 헬스 케어에 접목시키기까지 이르렀으며, 이에 따라 많은 헬스 케어 기기들이 탄생하게 되었다.On the other hand, the breakthrough of communication technology and mobile platform has brought electronic technology into health care, and many healthcare devices are born.

하지만, 높은 피부 임피던스로 인해 헬스 케어 기기에서 정확한 생체 신호 센싱에 어려움이 있고, 정확한 생체 신호를 확보하였다 하더라도 이를 기반으로 정확한 생체 상황을 판단하지 못한다는 문제가 있다.
However, due to the high skin impedance, it is difficult to accurately sense the bio-signal in the healthcare device, and even if the accurate bio-signal is secured, it is impossible to judge the accurate bio-situation based on the accurate bio-signal.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 높은 피부 임피던스에 의한 노이즈 영향을 최소화하여 정확한 생체 상황을 판단하기 위한 방안으로, 임피던스가 향상된 전극을 이용한 생체 상황 인지 방법 및 장치를 제공함에 있다.
SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a method for determining an accurate living body condition by minimizing the influence of noise due to a high skin impedance and a living body state using an electrode having an improved impedance A method and an apparatus.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 생체 상황 인지장치는, EEG(ElectroEncephaloGram : 뇌전도)를 센싱하는 EEG 센서; ECG(ElectroCardioGram : 심전도)를 센싱하는 ECG 센서; 상기 EEG를 신호처리하는 EEG 신호처리부; 상기 ECG를 신호처리하는 ECG 신호처리부; 및 신호처리된 EEG와 ECG를 기반으로, 생체 상황을 판단하는 프로세서;를 포함하고, 상기 EEG 센서의 전극과 상기 ECG 센서의 전극은, 전도사를 이용한 직물 전극이다.According to an aspect of the present invention, there is provided a biological condition recognition apparatus including an EEG sensor for sensing an EEG (Electroencephalogram); An ECG sensor for sensing an ECG (ElectroCardioGram); An EEG signal processing unit for signal processing the EEG; An ECG signal processor for signal processing the ECG; And a processor for determining a biological condition based on the signal-processed EEG and the ECG, wherein the electrode of the EEG sensor and the electrode of the ECG sensor are fabric electrodes using a conductive yarn.

그리고, 상기 직물 전극은, 크기가 다른 패턴들이 반복되는 형태일 수 있다.The fabric electrode may be a pattern in which patterns having different sizes are repeated.

또한, 상기 직물 전극은, 상기 패턴들 중 크기가 큰 패턴이 크기가 작은 패턴의 외곽에 위치할 수 있다.In addition, the fabric electrode may be located at a periphery of a pattern having a larger size among the patterns.

그리고, 상기 패턴은, 원형 패턴 또는 다각형 패턴일 수 있다.The pattern may be a circular pattern or a polygonal pattern.

또한, 상기 패턴들은, 다수의 종류를 포함할 수 있다.In addition, the patterns may include a plurality of kinds.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 생체 상황 인지방법은, EEG(ElectroEncephaloGram : 뇌전도) 센서로 EEG를 센싱하여 신호처리하는 단계; ECG(ElectroCardioGram : 심전도) 센서로 ECG를 센싱하여 신호처리하는 단계; 및 신호처리된 EEG와 ECG를 기반으로, 생체 상황을 판단하는 단계;를 포함하고, 상기 EEG 센서의 전극과 상기 ECG 센서의 전극은, 전도사를 이용한 직물 전극이다.
According to another embodiment of the present invention, there is provided a method for recognizing a living body comprising the steps of: sensing an EEG by an EEG (Electroencephalogram) sensor and performing signal processing; Sensing ECG with an ECG (ElectroCardioGram) sensor and performing signal processing; And determining the biological condition based on the signal-processed EEG and the ECG. The electrode of the EEG sensor and the electrode of the ECG sensor are fabric electrodes using a conductive yarn.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 임피던스가 향상된 전극을 이용하여 높은 피부 임피던스를 극복하여 정확한 생체 신호 센싱이 가능해진다. 또한, 다양한 생체 신호와 생체 신호에 대한 다양한 파라미터를 이용하여 비교적 정확하게 생체 상황을 판단할 수 있게 된다.
As described above, according to the embodiments of the present invention, it is possible to overcome a high skin impedance using an electrode having an improved impedance, and to enable accurate biosignal sensing. In addition, it is possible to determine the biological condition relatively accurately by using various parameters of various bio-signals and bio-signals.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 상황 인지장치의 블럭도,
도 2 내지 도 4는. 전도사로 구현한 직물 전극을 예시한 도면들,
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체 상황 인지방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 6은 EEG 종류 판별에 이용되는 테이블, 그리고,
도 7은 생체 상황 판단에 이용되는 테이블이다.FIG. 1 is a block diagram of a biological status recognition apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG.
Figs. Drawings illustrating a fabric electrode embodied with a conductive yarn,
FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of recognizing a biological condition according to another embodiment of the present invention;
6 is a table used for discriminating the type of EEG,
7 is a table used for determining a living body condition.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 상황 인지장치의 블럭도이다. 본 실시예에 따른 생체 상황 인지장치(100)는 EEG(ElectroEncephaloGram : 뇌전도), ECG(ElectroCardioGram : 심전도), SKT(SKin Temperature : 피부 온도) 및 GSR(Galvanic Skin Response : 피부 전도도)를 기반으로 생체 상황을 결정한다.1 is a block diagram of a biological condition recognition apparatus according to an embodiment of the present invention. The living body condition recognizing apparatus 100 according to the present embodiment is a system for recognizing a living body situation based on EEG (Electroencephalogram), ECG (Electrocardiogram), SKT (Skin Temperature) and GSR (Galvanic Skin Response) .

EEG와 ECG를 측정하기 위해 본 실시예에 따른 생체 상황 인지장치(100)는 특정 패턴의 직물 전극을 이용한다. 또한, 본 실시예에 따른 생체 상황 인지장치(100)는 스트레스 지수(Stress Level)를 산출하여 참조한다.In order to measure the EEG and the ECG, the living body context sensing apparatus 100 according to the present embodiment uses a cloth electrode of a specific pattern. In addition, the living body context sensing apparatus 100 according to the present embodiment calculates and refers to a stress level.

이와 같은 기능을 수행하는 본 실시예에 따른 본 실시예에 따른 생체 상황 인지장치(100)는, 센서들(111, 113, 115, 117), 신호처리부들(121, 123, 125, 127), 프로세서(130), 메모리(140) 및 통신부(150)를 포함한다.The biological status recognition apparatus 100 according to this embodiment of the present invention performs the functions of the sensors 111, 113, 115 and 117, the signal processing units 121, 123, 125 and 127, A processor 130, a memory 140, and a communication unit 150.

EEG-센서(111)는 사용자의 EEG를 센싱하고, EEG-신호처리부(121)는 센싱된 EEG에 필요한 신호처리를 수행하고 EEG 파형을 검출하고,The EEG-sensor 111 senses the user's EEG, the EEG-signal processor 121 performs signal processing necessary for the sensed EEG, detects the EEG waveform,

ECG-센서(113)는 사용자의 ECG를 센싱하고, ECG-신호처리부(123)는 센싱된 ECG에 필요한 신호처리를 수행하고 ECG 파형을 검출하며,The ECG-sensor 113 senses the ECG of the user, the ECG-signal processing unit 123 performs signal processing necessary for the sensed ECG, detects the ECG waveform,

SKT-센서(115)는 사용자의 SKT를 센싱하고, SKT-신호처리부(125)는 센싱된SKT에 필요한 신호처리를 수행하고 SKT 파형을 검출하고,The SKT-sensor 115 senses the SKT of the user, the SKT-signal processor 125 performs signal processing necessary for the sensed SKT, detects the SKT waveform,

GSR-센서(117)는 사용자의 GSR을 센싱하고, GSR-신호처리부(127)는 센싱된GSR에 필요한 신호처리를 수행하고 GSR 파형을 검출한다.The GSR-sensor 117 senses the GSR of the user, and the GSR-signal processing unit 127 performs signal processing necessary for the sensed GSR and detects the GSR waveform.

EEG-센서(111)와 ECG-센서(113)는 인체 표면의 높은 임피던스에 의한 노이즈를 제거하기 위해 임피던스가 향상된 전극을 이용한다. 구체적으로, EEG-센서(111)의 전극과 ECG-센서(113)의 전극은, 전도사(傳導紗)를 이용한 직물 전극으로 구현한다.The EEG-sensor 111 and the ECG-sensor 113 use an electrode having an improved impedance to remove noise due to a high impedance of the human body surface. Specifically, the electrode of the EEG-sensor 111 and the electrode of the ECG-sensor 113 are fabricated using a textile electrode using a conductive gauze.

도 2 내지 도 4에 직물 전극의 형태를 예시하였다. 도 2 내지 도 4에 도시된 바와 같이, EEG-센서(111)의 전극과 ECG-센서(113)의 전극은 크기가 다른 패턴들이 반복되는 형태로, 크기가 큰 패턴이 크기가 작은 패턴의 외곽에 위치하는 형태이다.Figures 2 to 4 illustrate the shape of the fabric electrode. As shown in FIGS. 2 to 4, the electrode of the EEG-sensor 111 and the electrode of the ECG-sensor 113 are patterns in which patterns having different sizes are repeated, .

도 2 내지 도 4에 원형, 사각형, 오각형 패턴을 도시하였는데, 이는 예시적인 것에 불과하다. 이와 다른 형상의 패턴으로 직물 전극을 구현하는 경우도 가능함은 물론이다.2 to 4 show circular, square, and pentagonal patterns, which are merely illustrative. It is needless to say that a fabric electrode may be realized in a pattern having a different shape.

현재, 직물 전극의 크기를 1cm×1cm 이상으로 하면, EEG와 ECG 센싱에 아무런 문제가 없는데, 전도사의 특성이 향상되는 경우에는 이보다 작은 사이즈로 구현할 수도 있을 것이다.At present, if the size of the fabric electrode is 1 cm x 1 cm or more, there is no problem in EEG and ECG sensing. If the characteristic of the evangelist is improved, the size may be smaller.

한편, 직물 전극에서 반복되는 패턴들의 모양을 각기 다르게 할 수도 있다. 예를 들어, 원형 패턴의 외곽에 사각형 패턴이 위치하고, 사각형 패턴의 외곽에 다시 원형 패턴이 위치하며, 원형 패턴의 외곽에 다시 사각형 패턴이 위치하는 형태로 구현할 수도 있다.On the other hand, patterns of repeated patterns in the fabric electrode may be different. For example, a rectangular pattern may be located on the outer side of the circular pattern, a circular pattern may be located on the outer side of the rectangular pattern, and a rectangular pattern may be located on the outer side of the circular pattern.

다시 도 1을 참조하여, 생체 상황 인지장치(100)에 대해 설명한다.Referring again to FIG. 1, the living body condition recognition apparatus 100 will be described.

프로세서(130)는 신호처리부들(121, 123, 125, 127)로부터 전달되는 EEG, ECG, SKT, GSR을 시간 별로 구분하여 메모리(140)에 저장한다. 또한, 프로세서(130)는 메모리(140)에 저장된 EEG, ECG, SKT, GSR을 참조하여, 사용자의 생체 상황을 판단한다.The processor 130 divides the EEG, the ECG, the SKT, and the GSR transmitted from the signal processors 121, 123, 125, and 127 according to time and stores them in the memory 140. Also, the processor 130 refers to the EEG, the ECG, the SKT, and the GSR stored in the memory 140 to determine the biological condition of the user.

또한, 프로세서(130)는 판단된 사용자의 생체 상황을 통신부(150)를 통해 관제 센터 서버로 전송한다. 정보 전송은 이동 통신망을 이용할 수도 있고, 무선 인터넷 망을 이용할 수도 있다.In addition, the processor 130 transmits the determined biometric status of the user to the control center server through the communication unit 150. The information transmission may use a mobile communication network or a wireless Internet network.

사용자의 생체 상황을 판단함에 있어, 프로세서(130)는 EEG, ECG, SKT, GSR 외에 스트레스 지수를 더 참조할 수 있다. 스트레스 지수는 ECG와 PPG(PhotoPlethysmoGraphy)를 이용하여 산출할 수 있는데, 이를 위해 ECG-센서(113)와 ECG-신호처리부(123)에 PPG를 위한 기능을 추가시키거나, 생체 상황 인지장치(100)에 PPG 센싱과 신호처리를 위한 소자를 더 포함시킬 수 있다.In determining the user's biological condition, the processor 130 may further reference the stress index in addition to the EEG, the ECG, the SKT, and the GSR. The stress index can be calculated using ECG and PPG (PhotoPlethysmoGraphy). For this purpose, the function for PPG is added to the ECG-sensor 113 and the ECG-signal processor 123, It is possible to further include elements for PPG sensing and signal processing.

또한, 사용자 생체 상황 정보를 관제 센터 서버로 전송함에 있어, 프로세서(130)는 시간이나 장소와 같은 부가 정보를 함께 전송할 수 있다.In addition, in transmitting the user's biometric status information to the control center server, the processor 130 may transmit additional information such as time and place together.

이하에서, 도 1에 도시된 생체 상황 인지장치(100)에 의한 생체 상황 인지 과정에 대해 도 5를 참조하여 상세히 설명한다. 도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체 상황 인지방법의 설명에 제공되는 도면이다.Hereinafter, the biometric situation recognition process by the biometric situation recognition apparatus 100 shown in FIG. 1 will be described in detail with reference to FIG. FIG. 5 is a view for explaining a biological situation recognition method according to another embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 바와 같이, 먼저, 생체 상황 인지장치(100)를 통해 센서들(111, 113, 115, 117)이 부착된 사용자의 ID를 입력받는다(S210). 사용자 ID 입력은 생체 상황 인지장치(100)에 마련된 물리적/터치식 입력장치(미도시)나 사용자 ID가 수록된 바코드, QR 코드 등을 읽을 수 있는 리더(미도시)를 통해 입력가능하다.As shown in FIG. 5, first, an ID of a user to which the sensors 111, 113, 115, and 117 are attached is input through the living body awareness device 100 (S210). The user ID input can be input through a reader (not shown) capable of reading a physical / touch input device (not shown) provided in the living body perception device 100 or a barcode or QR code containing a user ID.

EEG-센서(111)는 사용자의 EEG를 센싱하고(S221), EEG-신호처리부(121)는 S221단계에서 센싱된 EEG에 필요한 신호처리를 수행하고 EEG 파형을 검출한다(S223).The EEG-sensor 111 senses the EEG of the user (S221), and the EEG-signal processing unit 121 performs signal processing necessary for the EEG sensed in the step S221 and detects the EEG waveform (S223).

그러면, 프로세서(130)는 S223단계에서 검출된 EEG 파형으로부터 EEG 종류를 판별한다(S225). EEG 종류 판별은 EEG의 주파수를 기반으로 이루어진다. 즉, 도 6에 도시된 바와 같이 프로세서(130)는 EEG 주파수를 기반으로, EEG의 종류를 알파-파, 베타-파, 델타-파, 세타-파, SMR-파로 판별한다.Then, the processor 130 discriminates the EEG type from the EEG waveform detected in step S223 (S225). EEG type discrimination is based on the frequency of the EEG. That is, as shown in FIG. 6, the processor 130 determines the type of the EEG based on the EEG frequency as an alpha-wave, a beta-wave, a delta-wave, a theta-wave, or an SMR-wave.

한편, ECG-센서(113)는 사용자의 ECG를 센싱하고(S231), ECG-신호처리부(123)는 S231단계에서 센싱된 ECG에 필요한 신호처리를 수행하고 ECG 파형을 검출한다(S233).Meanwhile, the ECG-sensor 113 senses the ECG of the user (S231), and the ECG-signal processing unit 123 performs signal processing necessary for the ECG sensed in the step S231 and detects the ECG waveform (S233).

그러면, 프로세서(130)는 S223단계에서 검출된 ECG 파형으로부터 정해진 시간 단위로 ECG 피크들을 검출하여 그 개수를 산정하고(S235), 검출된 ECG 피크들 중 최대 피크를 산출한다(S237). 여기서, 시간 단위는 5분으로 설정할 수 있는데, 이 수치는 필요에 따라 변경가능하다.Then, the processor 130 detects ECG peaks at predetermined time intervals from the ECG waveform detected at step S223, calculates the number of the detected ECG peaks at step S235, and calculates a maximum peak among the detected ECG peaks at step S237. Here, the time unit can be set to 5 minutes, which can be changed as needed.

또한, SKT-센서(115)는 사용자의 SKT를 센싱하고(S241), SKT-신호처리부(125)는 S241단계에서 센싱된 SKT에 필요한 신호처리를 수행하고 SKT 파형을 검출한다(S243).In addition, the SKT-sensor 115 senses the user's SKT (S241), and the SKT-signal processing unit 125 performs signal processing necessary for the SKT sensed in the step S241 and detects the SKT waveform (S243).

그러면, 프로세서(130)는 S243단계에서 검출된 SKT 파형으로부터 정해진 시간 단위로 SKT 평균을 산정한다(S245). 여기서, 시간 단위는 0.5초로 설정하고, 0.5초 동안 100개의 데이터를 수집하여 평균할 수 있는데, 이 수치들은 필요에 따라 변경가능하다.Then, the processor 130 calculates an SKT average by a predetermined time unit from the SKT waveform detected in step S243 (S245). Here, the time unit is set to 0.5 seconds, and 100 data for 0.5 seconds can be collected and averaged, which can be changed as needed.

그리고, GSR-센서(117)는 사용자의 GSR을 센싱하고(S251), GSR-신호처리부(127)는 S251단계에서 센싱된 GSR에 필요한 신호처리를 수행하고 GSR 파형을 검출한다(S253).The GSR-sensor 117 senses the GSR of the user (S251), and the GSR-signal processing unit 127 performs signal processing necessary for the GSR sensed in the step S251 and detects the GSR waveform (S253).

그러면, 프로세서(130)는 S253단계에서 검출된 GSR 파형으로부터 정해진 시간 단위로 GSR 측정 합을 산출한다(S255). 여기서, 시간 단위는 0.5초로 설정하고, 0.5초 동안 100개의 데이터를 합산할 수 있는데, 이 수치들은 필요에 따라 변경가능하다.In step S255, the processor 130 calculates a GSR measurement sum in units of a predetermined time from the GSR waveform detected in step S253. Here, the time unit is set to 0.5 seconds, and 100 data can be added for 0.5 seconds, which can be changed as needed.

이후, 프로세서(130)는 S225단계, S235단계, S237단계, S245단계 및 S255단계에서 판별/산정/산출된 정보를 시간 단위로 구분하여 메모리(140)에 저장한다(S260).In step S260, the processor 130 divides the determined / calculated / calculated information in units of time in step S225, step S235, step S237, step S245, and step S255 and stores them in the memory 140 in step S260.

그리고, 프로세서(130)는 메모리(140)에 저장된 EEG, ECG, SKT, GSR을 참조하여, 사용자의 생체 상황을 판단한다(270). S270단계에서의 생체 상황 판단에 사용되는 테이블을 도 7에 예시하였다.The processor 130 refers to the EEG, the ECG, the SKT, and the GSR stored in the memory 140 to determine the biological condition of the user (270). The table used in the biometric situation determination in step S270 is illustrated in FIG.

도 7에 예시된 바와 같이, 생체 상황 판단용 테이블을 EEG의 종류에 따라 각기 다르며, ECG, SKT, GSR 및 스트레스 지수(S-level)가 참조되어 생체 상황이 "안정", "주의" 또는 "응급"으로 판단됨을 확인할 수 있다. 또한, ECG에 대해서는 피크 개수와 최대 피크가 참조 됨을 확인할 수 있다.As illustrated in FIG. 7, the biological condition judgment table is different according to the type of EEG, and ECG, SKT, GSR and stress index (S-level) Quot; emergency ". Also, for ECG, it can be confirmed that the number of peaks and the maximum peak are referred to.

스트레스 지수(S-level)는 선택적인 것으로 생체 상황 판단에 있어 배제가능하다. 하지만, 스트레스 지수(S-level)를 참조하고자 하는 경우 ECG와 PPG를 이용하여 산출할 수 있는데, 이를 위해 ECG-센서(113)와 ECG-신호처리부(123)에 PPG를 위한 기능을 추가시키거나, 생체 상황 인지장치(100)에 PPG 검출과 신호처리를 위한 소자를 더 포함시킬 수 있음은 전술한 바 있다. 더 나아가, ECG만을 이용하여 스트레스 지수(S-level)를 산출하는 것도 가능하다.The stress index (S-level) is optional and can be excluded in the determination of a living condition. However, in order to refer to the stress index (S-level), it can be calculated using the ECG and the PPG. To this end, the functions for the PPG are added to the ECG-sensor 113 and the ECG- , It is possible to further include a device for PPG detection and signal processing in the biological situation recognition apparatus 100. [ Furthermore, it is also possible to calculate the stress index (S-level) using only the ECG.

다음, 프로세서(130)는 현재 시간 정보와 위치 정보를 획득하여, S270단계에서 판단된 생체 상황 정보에 부가한다(S280). 현재 시간 정보와 위치 정보는 통신부(150)에 마련된 GPS 유닛을 통해 수신되는 GPS 신호로 획득가능하다. 이 밖에도, 내부 타이머를 통해 현재 시간 정보를 획득하고, 기지국이나 AP(Access Point)를 통해 현재 위치 정보를 획득할 수도 있다.Next, the processor 130 obtains current time information and position information, and adds the current time information and the position information to the biological condition information determined in step S270 (S280). The current time information and the position information can be acquired by a GPS signal received through a GPS unit provided in the communication unit 150. [ In addition, current time information may be acquired through an internal timer, and current location information may be acquired through a base station or an access point (AP).

이후, 프로세서(130)는 S280단계에서 현재 시간/위치 정보가 부가된 생체 상황 정보를 통신부(150)를 통해 관제 센터 서버로 전송한다(S290). 이에, 관제 센터 서버는 수신한 정보들을 토대로, 필요한 경우의 응급 조치(예를 들면, 의료기관에 연락, 응급조치 방법을 생체 상황 인지장치(100)에 안내)를 수행할 수 있다.In step S290, the processor 130 transmits the biometric information to which the current time / location information is added to the control center server through the communication unit 150 (S290). Accordingly, the control center server can perform emergency measures (for example, contacting the medical institution and guiding the emergency situation method to the biological situation-aware apparatus 100) when necessary based on the received information.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and detail may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention.

100 : 생체 상황 인지장치
111 : EEG-센서 121 : EEG-신호처리부
113 : ECG-센서 123 : ECG-신호처리부
115 : SKT-센서 125 : SKT-신호처리부
117 : GSR-센서 127 : GSR-신호처리부
130 : 프로세서 140 : 메모리
150 : 통신부100: biological condition recognition device
111: EEG-sensor 121: EEG-
113: ECG-sensor 123: ECG-signal processor
115: SKT-sensor 125: SKT-signal processing unit
117: GSR-sensor 127: GSR-signal processor
130: Processor 140: Memory
150:

Claims (6)

EEG(ElectroEncephaloGram : 뇌전도)를 센싱하는 EEG 센서;
ECG(ElectroCardioGram : 심전도)를 센싱하는 ECG 센서;
SKT(SKin Temperature : 피부 온도)를 센싱하는 SKT 센서;
GSR(Galvanic Skin Response : 피부 전도도)을 센싱하는 GSR 센서;
상기 EEG를 신호처리하는 EEG 신호처리부;
상기 ECG를 신호처리하는 ECG 신호처리부;
상기 SKT를 신호처리하는 SKT 신호처리부;
상기 GSR을 신호처리하는 GSR 신호처리부; 및
신호처리된 EEG, ECG, SKT 및 GSR을 기반으로, 생체 상황을 판단하는 프로세서;를 포함하고,
상기 EEG 센서의 전극과 상기 ECG 센서의 전극은,
전도사를 이용한 직물 전극이며,
상기 프로세서는,
상기 ECG의 피크 개수와 최대 피크, 상기 EEG의 주파수를 기초로 파악된 EEG의 종류, 상기 SKT의 평균값 및 상기 GSR 측정 합에 따른 생체 상황이 나타난 테이블을 참조하여, 상기 생체 상황을 판단하고,
상기 직물 전극은,
제1 패턴과 제2 패턴이 번차례로 반복되는 형태이며,
상기 제1 패턴은, 원형 패턴이고,
상기 제2 패턴은, 다각형 패턴인 것을 특징으로 하는 생체 상황 인지장치.
An EEG sensor for sensing an EEG (Electroencephalogram);
An ECG sensor for sensing an ECG (ElectroCardioGram);
An SKT sensor for sensing SKT (skin temperature);
GSR sensor for sensing GSR (Galvanic Skin Response);
An EEG signal processing unit for signal processing the EEG;
An ECG signal processor for signal processing the ECG;
A SKT signal processing unit for signal processing the SKT;
A GSR signal processing unit for processing the GSR signal; And
And a processor for determining a biological condition based on the signal-processed EEG, ECG, SKT, and GSR,
The electrode of the EEG sensor and the electrode of the ECG sensor,
A fabric electrode using a conductive yarn,
The processor comprising:
Determining the biological condition by referring to a table in which a number of peaks of the ECG and a maximum peak, a type of EEG based on the frequency of the EEG, an average value of the SKT, and a bio-
Wherein the fabric electrode comprises:
The first pattern and the second pattern are repeated one after another,
Wherein the first pattern is a circular pattern,
Wherein the second pattern is a polygonal pattern.
제 1항에 있어서,
상기 직물 전극은,
크기가 다른 제1 패턴들과 크기가 다른 제2 패턴들이 번차례로 반복되는 형태인 것을 특징으로 하는 생체 상황 인지장치.
The method according to claim 1,
Wherein the fabric electrode comprises:
And the second patterns having different sizes from the first patterns having different sizes are repeated one after another.
제 2항에 있어서,
상기 직물 전극은,
크기가 큰 패턴이 크기가 작은 패턴의 외곽에 위치하는 것을 특징으로 하는 생체 상황 인지장치.
3. The method of claim 2,
Wherein the fabric electrode comprises:
And the large size pattern is located on the outer periphery of the small size pattern.
삭제delete 삭제delete EEG(ElectroEncephaloGram : 뇌전도) 센서로 EEG를 센싱하여 신호처리하는 단계;
ECG(ElectroCardioGram : 심전도) 센서로 ECG를 센싱하여 신호처리하는 단계;
SKT(SKin Temperature : 피부 온도) 센서로 SKT를 센싱하여 신호처리하는 단계;
GSR(Galvanic Skin Response : 피부 전도도) 센서로 GSR을 센싱하여 신호처리하는 단계; 및
신호처리된 EEG, ECG, SKT 및 GSR을 기반으로, 생체 상황을 판단하는 단계;를 포함하고,
상기 EEG 센서의 전극과 상기 ECG 센서의 전극은,
전도사를 이용한 직물 전극이며,
상기 판단 단계는,
상기 ECG의 피크 개수와 최대 피크, 상기 EEG의 주파수를 기초로 파악된 EEG의 종류, 상기 SKT의 평균값 및 상기 GSR 측정 합에 따른 생체 상황이 나타난 테이블을 참조하여, 상기 생체 상황을 판단하며,
상기 직물 전극은,
제1 패턴과 제2 패턴이 번차례로 반복되는 형태이며,
상기 제1 패턴은, 원형 패턴이고,
상기 제2 패턴은, 다각형 패턴인 것을 특징으로 하는 생체 상황 인지방법.
Sensing and processing the EEG with an EEG (Electroencephalogram) sensor;
Sensing ECG with an ECG (ElectroCardioGram) sensor and performing signal processing;
Sensing a SKT with a SKT (skin temperature) sensor and performing signal processing;
Sensing and processing a GSR with a GSR (Galvanic Skin Response) sensor; And
And determining a biological condition based on the signal-processed EEG, ECG, SKT, and GSR,
The electrode of the EEG sensor and the electrode of the ECG sensor,
A fabric electrode using a conductive yarn,
Wherein,
Determining the biological condition by referring to a table in which a number of peaks of the ECG and a maximum peak, a type of EEG based on the frequency of the EEG, an average value of the SKT, and a bio-
Wherein the fabric electrode comprises:
The first pattern and the second pattern are repeated one after another,
Wherein the first pattern is a circular pattern,
Wherein the second pattern is a polygonal pattern.
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