You are here
Home >> Electronics >> 헬스&피트니스를 위한 바이오패치: 저전력 설계가 필요한 이유

헬스&피트니스를 위한 바이오패치: 저전력 설계가 필요한 이유

바이오패치 솔루션은 헬스피트니스 시장을 혁신하여 임상환경과 원격환경 모두에서 새로운 보건관리 방식을 창출하고 있다. 웨어러블 센서는 임상환경에서 환자에게 안전과 편의를 제공함으로써 개인이 일상생활 중에도 장기적 진단 모니터링을 가능하게 해준다. 운동선수의 경우, 바이오패치는 동작과 빛 같은 인공 잡음에 영향을 받은 대역의 대안이 될 수 있다. 바이오패치의 작고 절제된 폼 팩터 요건을 감안했을 때, 시스템 수명을 늘리는데 전력효율의 최적화가 무엇보다 중요하다.

바이오패치 솔루션은 몸에 입는 센서로, 환자나 운동선수에게 유선 허브를 연결하지 않고도 생리학, 인지적 매개변수를 연속적, 반연속적으로 모니터링 할 수 있게 해준다. 신체 상태로도, 개인의 심리상태와 관련된 인지 기능으로도 생리적 상태를 조절할 수 있다. 피부 전기 활동은 신경계 활동을 감지하는 지표이다. 신경말단은 생리활동을 조절하여 땀샘 자극과 같은 결과를 내놓을 수 있다. 이러한 자극은 피부 전도율의 변화로 이어져 물리적 센서에 의해 감지될 수 있다. 생리기능과 인지기능을 둘 다 임상 환경 밖에서 장시간 모니터링 할 수 있게 되면 혁신적인 보건관리 솔루션이 가능해진다.

바이오패치 센서 데이터는 게이트웨이로 무선 전송되며, 이 게이트웨이는 자체 모니터링이나 보건 전문가를 통한 원격 모니터링을 가능하게 해준다. 또한 이 솔루션의 일회용 성질은 바이오패치를 한 번만 사용하여 의료장비의 재사용으로 인한 병원 감염 노출을 차단하고 있기 때문에 병원 환경에서 환자 안전 요건을 충실히 지키는데 도움이 된다. 또한 바이오패치 폼 팩터는 다른 재사용 웨어러블 솔루션에 비해 보다 밀접한 피부 접촉이 가능하기 때문에 훨씬 더 정확한 데이터 수집이 가능하다. 또한 동작과 관련된 인공 잡음을 최소화하는 신체 부위에 바이오패치를 부착할 수도 있다. 바이오패치 솔루션의 작고 절제된 폼 팩터 요건은 초저전력 설계를 고려하지 않을 수 없게 한다. 예상 배터리 수명은 12~24시간이며, 이 경우 원시 데이터는 홈 헬스 환경에서 7~10일 연속 전송되고, 스포츠 피트니스 환경에서는 정기적으로 전송된다. 이러한 배터리 수명은 전체 시스템의 에너지 효율을 최적화해야만 가능하다. 바이오패치의 시스템을 살펴보면 다음과 같다:

– RF 인터페이스
– 임베디드 프로세싱 요건
– 센서 데이터 수집
– 이후의 신호 조절

이 시스템 구성요소 각각을 탐구한 후, 의료보건피트니스 분야에서의 다양한 사용 환경을 고려하여 바이오패치의 성능 최적화 방법을 전체론적 관점에서 검토하고자 한다.

바이오패치 솔루션
바이오패치는 간단한 피부 온도 측정부터 보다 정교한 심전도(ECG) 타입 측정까지 여러 가지 생리적 매개변수를 모니터링 하는데 사용할 수 있다. 과거 이와 똑같은 센서 솔루션이 개인 심리상태의 생물학적 변화를 알아내는데 사용되어 왔다. 생리상태의 변화는 자율신경계의 교감신경과 부교감신경을 통해 이루어진다. 교감신경계 활동이 증가하면 심장박동, 혈압, 땀 분비가 증가하고, 장기 부위의 혈액이 골격근, 폐, 심장, 뇌로 방향을 바꾸게 된다.

표1에는 양적으로 매개변수들을 측정할 수 있는 여러 가지 센서 솔루션이 나와 있다. 이 센서 솔루션은 크게 물리적 센서와 화학적 센서로 나눌 수 있다. 물리적 센서는 물리적 변위나 센서의 물리적 특성 변화로 측정되는 매개변수를 유도한다. 그 중에는 특히 압전센서(piezoelectric sensor), 광전센서(photoelectric sensor), 열센서(thermal sensors) 등이 있다. 화학적 센서란 생물학적 구성요소와의 화학적 상호작용으로 전기신호를 발생시키는 센서이다. 세포간질액과의 상관관계를 통해 혈당 측정에 사용되는 글루코스 센서를 화학적 센서로 분류할 수 있다.

 

변위 심실 크기, 근육 수축, 팔다리 부피 변화, 장 수축
속도 호흡, 혈류, 심박동, 아펙스 임펄스 (apex impulse)
압력 혈압, 안압, 뇌압, 방광압
심근, 교합력, 뼈, 혈액 점성력
온도 구강, 직장, 피부, 내장, 고막
생체전기 심장, 근육, 안구, 위장, 신경말단, 피부
화학적 구성요소 K, Na, Cl, Ca, O2, CO2, NH2, H2, Li
생물적 구성요소 젖산, 혈당, 단백질, 콜레스테린, 항원, 호르몬

표 1. 일반적인 헬스피트니스 센서 솔루션

 

시스템 분석
바이오패치 솔루션을 블록 다이어그램으로 표시하면 그림 1과 같다. 이 시스템은 물리적 센서, 관련 센서 신호 조절, 신호 처리 장치, 데이터로깅 컴포넌트, RF 전송 장치, 전체 전력 관리 컴포넌트로 구성되어 있다. 바이오패치의 작고 절제된 폼 팩터를 감안했을 때 이 시스템의 전력효율을 극대화하여 솔루션의 배터리 수명을 최적화하는 일이 무엇보다 중요하다. 그러려면 전체 솔루션에 대한 심도 깊은 관찰이 필요하다. 대부분의 무선 시스템에서, RF 컴포넌트는 이용 사례 조건에 최적화시키지 않을 경우 솔루션 전체 전력의 효율을 도모하는 경향이 있다. 바이오패치의 이용 사례 조건은 크게 두 가지로 나뉜다. 첫 번째 이용 사례의 경우, 솔루션이 원시 데이터를 허브로 전송하여 데이터를 처리, 표시하는 것이다. 이 경우에는 허브에 신호 조절 알고리즘이 상주한다. 이 이용 사례의 특징은 RF 듀티사이클이 크다는 것이고, 이 경우 RF 컴포넌트가 대부분의 시간 동안 켜져 있어서 상당한 양의 전류를 끌어내게 된다. 두 번째 이용 사례는 센서 신호 조절 알고리즘이 센서 자체에 상주하고 있어서 미리 정해둔 시간 동안만 필요한 정보를 전송한다. 대부분의 경우, 센서는 모니터링 하고 있는 생리적 매개변수의 변화와 상관 있는 정보 패킷만을 전송한다. 이러한 조건에서는 프로세싱 요건과 함께 데이터로깅 전력 효율을 면밀히 관찰해야 한다.

그림 1. 바이오패치 블록 다이어그램의 예
그림 1. 바이오패치 블록 다이어그램의 예

데이터 수집과 이후 RF를 통한 전송의 프로세스 흐름은 그림 2에 나와 있다. 이 시스템의 합성 에너지 소비는, 통신에 사용된 특정 RF 프로토콜에 대해 시스템의 주요 컴포넌트 각각이 소비한 에너지의 합으로 도출된다. 일반적인 바이오패치의 합성 에너지 소비를 수식으로 표현하면 다음과 같다:

Ecomposite = Emcu total + Esensor total + Emem prog + Emem erase + Erf (1)

여기에서

Erf = Elisten + Et + Er + Esleep (2)

Emcu total은 마이크로컨트롤러(MCU)의 에너지 소비 합계로, 액티브 컴포넌트, 아이들(idle) 컴포넌트, 스위칭 컴포넌트를 합한 것이다. Esensor total은 센서 각각의 전력 소비 합계이고, Emem prog는 데이터로깅을 수행하는데 필요한 에너지의 양이며, Emem erase는 메모리 기술에 기록하는 일의 플래시 블록 삭제 요건을 채우는데 사용된다. Erf 는 통신 채널에 사용된 RF 프로토콜에 의해 결정된다. IEEE802.5.4 프로토콜의 Phy 및 MAC 레이어의 경우, Elisten은 액티브 리스닝 에너지이고, Et 는 패킷 전송을 위한 에너지이며, Er 은 리시브 에너지, Esleep은 무선 슬립 에너지이다. 엔드 노드의 수명은 시스템이 소비하는 총 에너지와 배터리 용량에 따라 좌우된다. 엔드 노드의 수명은 다음과 같이 결정된다:

Lnode 수명 = [ Cbatt x V ] / Ecomposit (3)

여기에서 Cbatt는 이 시스템에 사용된 배터리 용량이다.

그림 2. 데이터 수집을 위한 프로세스 흐름
그림 2. 데이터 수집을 위한 프로세스 흐름

바이오패치 솔루션의 전체 배터리 수명을 극대화하는 한 가지 방법은 RF 듀티사이클을 최소화하는 것이다. 비교를 위해 표 2의 장치 매개변수를 이용해 분석을 실행해보자. 방정식 1을 이용해 시스템의 수명을 계산한 후 RF 전송 시간을 변화시켰을 때의 결과를 살펴보자. 방정식 2에서 알 수 있듯이, 전체 RF 듀티사이클은 전송되거나 수신된 데이터의 양과 RF 리스닝 사이클로 결정된다. 그림 3에서 RF 듀티사이클이 .3%에서 .8%로 이동하면서 배터리 수명이 30%까지 떨어지는 것을 알 수 있다. 가장 높은 RF 듀티사이클에서 방정식 1의 RF 컴포넌트가 단연코 가장 큰 컴포넌트가 된다.

우연적 접합에 최적화시켜 연결과 작은 데이터 전송 사이의 슬립 시간을 늘림으로써 RF 듀티사이클을 최소화하게끔 설계한 RF 표준 프로토콜이 다수 등장하였다. 블루투스 저에너지(BLE)는 이런 종류의 시스템을 중심으로 설계된 것이다. 이 솔루션의 레이턴시를 최소화하려면 게이트웨이가 원격 장치를 위해 연속 스캐닝을 해야 한다. 다른 솔루션들은 패시브 RF 체계에 의존해 이 RF 컴포넌트를 완전히 제거하고 있다. 근거리무선통신(NFC)은 엔드포인트 장치, 이 경우에는 바이오패치를 활성화하여 게이트웨이가 발생시키는 RF 파를 후방산란(backscatter)시키는 방식으로 패시브 통신을 제공하고 있다. RF 컴포넌트를 제거하면 바이오패치의 전체 배터리 수명이 엄청나게 증가하게 된다.

NFC는 센서가 수집한 데이터의 ‘주문형(on demand)’ 전송에 적합하다. NFC 솔루션은 센서가 지속적으로 데이터를 수집하도록 배터리로 실행시킬 수도 있고, 배터리 없이 게이트웨이의 RF 에너지를 뒤져 실행시킬 수도 있다. 이 경우, 바이오패치는 센서 데이터를 수집한 후 이 데이터를 ‘주문형’으로 게이트웨이로 전송한다. BLE와 NFC 모두 주요 핸드셋 제조사들이 채택하고 있는 방식이며, 바이오패치 시장이 훨씬 더 다양한 용도로 확대될 수 있도록 생태계를 조성하고 있다.

표 2. 시스템 분석에 사용된 장치 매개변수
표 2. 시스템 분석에 사용된 장치 매개변수
그림 3. RF 듀티사이클 함수로 모의실험한 배터리 수명
그림 3. RF 듀티사이클 함수로 모의실험한 배터리 수명

낮은 RF 듀티사이클에서는 시스템의 나머지 컴포넌트들이 전체 전력 효율에서 두드러진 역할을 한다. 이것은 높은 액티브 전류에서 MCU가 실행되는 시스템의 예상 배터리 수명이 낮은 것을 보면 잘 알 수 있다. 0.19%의 낮은 RF 듀티사이클에서는, MCU2를 가진 시스템의 예상 배터리 수명이 MCU1을 가진 시스템과 비교했을 때 약 30% 가량 낮다.

데이터로깅과 배터리 수명
이 분석을 확대하면 데이터로깅이 시스템의 전체 배터리 수명에 미치는 영향을 알 수 있다. 이 경우, 두 개의 서로 다른 비휘발성 메모리 기술의 영향을 살펴보아야 한다. 수집된 센서 데이터를 플래시로 저장하는 방법과 FRAM(ferroelectric random access memory)으로 저장하는 방법의 전력 효율을 비교해보자. FRAM은 DRAM(dynamic random access memory)과 유사하게 동작하는 비휘발성 메모리 기술이다. 각 개별 비트에 액세스 가능하며, EEPROM이나 플래시와 달리, FRAM은 데이터 기록을 위한 특별한 시퀀스를 필요로 하지 않고, 차지 펌프가 더 높은 프로그래밍 전압을 달성해야 할 필요도 없다. FRAM은 1.5V에서 프로그래밍 하는데 반해, 플래시나 EEPROM은 10~14V에서 프로그래밍을 한다. 플래시 프로그래밍은 터널링 메커니즘을 통해 일어나지만, FRAM 프로그래밍은 강유전체 효과에 의존해 쌍극분자에 분극을 유도한다. 이러한 강유전체 효과는 FRAM 셀의 세라믹 티탄산 지르콘산 연 크리스털(Lead-Zirkonate-Titanate ctystal, PZT)에서 지르코늄(Zr) 원자와 산소(O) 원자로 형성된 전기 쌍극자 때문에 발생한다. 전기장이 분극 히스테리시스 효과를 일으키는 이유는 이것이 PZT 크리스탈 내에서 Zi 원자를 이동시키며 장 세기를 증가시키기 때문이다. 이러한 히스테리시스는 이 Zi 원자와 O 원자가 상호작용하여 일어난다. Zi 원자는 전기장의 극성을 통해 이 방향이나 저 방향에서 이동해온다. 자기 히스테리시스 효과와 달리, PZT 분자의 분극 히스테리시스는 외부 자기장에 영향을 받지 않는다. 전력이 제거됐을 때 자기장이 적용되어 메모리에 비휘발성이 제공되지 않는 한, Zi 원자는 제자리에 그대로 남아 있게 된다. 즉, 각 메모리 동작의 경우에도 마모가 훨씬 덜 하기 때문에 결과적으로 플래시보다 10억 배 이상 오래 간다는 뜻이다. 마지막으로 FRAM은 터널링 메커니즘을 통해 기록되지 않기 때문에 플래시/EEPROM보다 감마선 같은 방사선에 대한 저항력이 최대 1000배까지 높다.

또한 FRAM에는 사전 삭제(pre-erase) 사이클이 필요하지 않고 분자가 1~2 나노초 안에 극성을 띠기 때문에, 앞서 언급한 비휘발성 메모리보다 쓰기 동작이 약 1,000배 가량 더 빠르다. FRAM의 속도는 동적 접근성과 비휘발성 외에도 수 많은 MCU에서 임베디드 정적 RAM과 유사하기 때문에 ‘범용 메모리’로 불리곤 한다. 즉, 수명 기간 동안 특정 시간대에 데이터 메모리 역할을 할 수도 있고 프로그램 메모리 역할을 할 수도 있다는 뜻이다. 그러면 개발자는 MCU의 한계를 걱정할 필요 없이 구체적 필요에 따라 데이터 프로세싱에 주로 의존하거나 데이터 프로세싱에 전혀 의존하지 않고 임베디드 소프트웨어를 자유롭게 생성할 수 있다. 이러한 특징을 내세울 수 있는 다른 임베디드 메모리는 전무하다.

수집된 센서 데이터가 FRAM이나 플래시의 비휘발성 메모리에 저장되는 경우를 생각해보자. 우선, 플래시는 데이터 저장을 위한 터널링 메커니즘 때문에 쓰기 싸이클이 약 10,000 사이클로 한정돼 있고, FRAM의 쓰기 사이클은 수 십억 사이클이다. 그래서 시스템 전력을 상실했을 때 데이터를 복구해야 하는 진정한 데이터로깅 용도에 FRAM을 사용할 수 있는 것이다. 두 메모리 기술의 전력 효율 차이를 설명하기 위해 표 3의 장치 매개변수를 사용해 센서 데이터가 기록되는 바이오패치의 배터리 수명을 계산해보자. 이 계산에서 플래시 메모리의 삭제 사이클을 설명해보자. 또한 센서가 수집한 데이터의 양에 상관 없이 전체 정보 패킷은 동일하게끔 데이터를 종합한 후 전송한다는 가정에 따라, 전송되는 데이터의 양을 제한하여 시스템의 RF 듀티사이클을 관리해보자. 그림4에서 알 수 있듯이, FRAM을 사용하는 데이터로깅은 센서가 특정 센서 사이클에서 32 바이트의 메모리를 수집하는 경우에도 전체 배터리 수명에 영향을 미치지 않는다. 반대로, 플래시로의 데이터로깅은, 센서가 수집한 32 바이트 데이터의 경우, 바이오패치의 배터리 수명을 최대 30%까지 크게 떨어뜨리고 있다.

표 3. 메모리 데이터로깅 매개변수
표 3. 메모리 데이터로깅 매개변수
그림 4. 종합된 데이터로깅 시스템 솔루션의 시스템 배터리 수명(FRAM과 플래시의 비교)
그림 4. 종합된 데이터로깅 시스템 솔루션의 시스템 배터리 수명(FRAM과 플래시의 비교)

FRAM 기술에서의 데이터로깅 에너지 비용이 더 낮기 때문에 네트워크 내부 스토리지를 이용해 전체 통신 요건을 낮출 수 있다. 이런 경우, 네트워크 내부 스토리지의 전력 소비를 RF 통신 관련 에너지 요건과 비교해야 한다. 앞서 보았듯이, 통신 비용은 RF 듀티사이클이 높을 때 꽤 높은 편이며, 시스템의 수명을 좌우한다. 네트워크 내부 스토리지의 낮은 에너지 비용과 FRAM의 관련 계산 비용을 충분히 활용하면 통신 에너지 요건을 크게 줄일 수 있다. 시간에 따라 수집된 과거 데이터에 기반하여 센서가 데이터 수집을 변용하게 하면 통신 에너지 비용의 전체적인 절감이 가능하다. 센서는 미리 정해둔 샘플링 시간 동안 관찰된 추세를 기반으로 중요한 변화가 감지되지 않으면 데이터를 무시할 수 있다. 시스템은 알고리즘의 낮은 계산 에너지 요건을 이용해 예측 시간 시리즈 모델을 구축할 수 있다. 이러한 시간-시리즈 모델은 필요한 정확성을 달성하기 위해 상당한 양의 과거 데이터를 필요로 하며, 로컬 스토리지를 활용하는 FRAM 같은 저에너지 소비 메모리 기술을 이용해야만 달성 가능하다. 에너지 비용의 절감은 RF를 통해 전송되는 데이터량의 감소에서 달성된다.
또한 FRAM의 낮은 에너지 비용은 센서가 수집한 데이터를 종합하여 해시 테이블을 바탕으로 복사 패킷을 억제할 수 있게 해준다. 이러한 해시 테이블은 너무 크기 때문에 RAM에서 수행이 불가능하다. FRAM 기반 데이터 관리 체계를 이용하면 이러한 해시 테이블을 낮은 에너지 비용으로 저장할 수 있고 이를 통해 시스템의 성능을 강화할 수 있다.

바이오패치의 신호 체인 및 조절
바이오패치 솔루션의 신호 체인을 마무리 짓기 위해, 신호 조절이 전체 전력 효율 계산에 미치는 영향을 살펴보기로 한다. 물리적 센서 그 자체로 인한 복잡함 때문에, 수집할 센서 신호에 대한 이해가 필요하다. ADC(analog to digital conversion) 전에 아날로그 프론트엔드에 대해 변용 신호 조절을 하면 MCU의 계산 요건이 감소하게 되고 아울러 프로세서의 ON 시간도 최소화된다. 그림 5에서 전형적인 ECG 신호의 센서 응답을 살펴보자. 신호 파형의 중요 변화가 감지되는 시간을 알아내면, ADC의 샘플 레이트를 최적화할 수 있다. 이 샘플 레이트를 줄이면 솔루션의 ON 시간이 최소화되어 시스템의 전력효율이 전체적으로 개선된다. 실제 신호에 포개지는 트랜션트를 파악한다면, 추가 개선도 가능하다. 이런 경우, ADC 전에 트랜션트를 제거하면 실제 ADC 요건이 줄어든다. 중첩된 트랜션트가 ADC로 감지되기 전에 제거되는 경우에는 해상도가 더 높은 ADC가 필요하다. 14 비트 SAR(successive approximation) ADC의 전력 성능은 22 비트 SAR ADC보다 훨씬 더 뛰어나다.

그림 5. 응답에서 중요 변화 시기를 보여주는 일반적 ECG 신호
그림 5. 응답에서 중요 변화 시기를 보여주는 일반적 ECG 신호

결론
여러 가지 바이오패치의 배터리 수명 요건은 이용 사례 조건에 의해 좌우된다. 전력 효율을 최적화하려면, 구체적인 이용 사례에 맞추어 바이오패치 솔루션의 전체 신호 체인을 구성하고 있는 여러 가지 시스템 컴포넌트들을 이해해야 한다. 연속 모니터링 솔루션의 경우, RF 컴포넌트가 전체 시스템 수명을 좌우한다는 것을 알 수 있다. 이런 경우, RF 프로토콜을 최적화하여 통신 링크의 오버헤드를 줄이는 것이 무엇보다 중요하다. RF 듀티사이클이 낮은 반연속 솔루션이나 ‘주문형’ 솔루션의 경우, 신호 체인의 나머지 컴포넌트들이 전체 전력 효율 분담에서 중요한 역할을 한다. 이러한 매개변수들의 저전력 성능을 최적화해야 그 이용 사례에 맞는 배터리 수명을 달성할 수 있다.
[글_ 라파엘 A. 메나 (Rafael A. Mena), 시스템 매니저, 텍사스 인스트루먼트]




답글 남기기

Top