비강 호흡 공기 흐름을 이용한 코골이 호흡 특성 분석
Breathing Characteristics Analysis of Snoring State Using Air Flow in the Nose
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초록
본 논문에서는 코골이 현상이 발생할 때 비강을 통하여 흐르는 공기압 세기의 변화를 측정하여 호흡 특성을 실시간으로 분석하는 방법과, 측정된 연속시간 신호 성분을 이산 시간 신호로 변환하여 코골이와 일반 호흡 신호를 분리하고 신호를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 호흡 중에 나타나는 공기압 세기의 변화를 측정하기 위하여 비강 안에 상용 디지털 소형 압전 저항 센서를 삽입하였다. 코골이 현상은 코골이 호흡 진동이 가청 주파수 내에 존재하므로 호흡 공기압 변화의 크기와 청각적 효과를 일으키는 주파수 특성을 이용하여 호흡의 특성을 분석하였다. 사용된 디지털 소형 압전 저항 센서의 압력 측정 주기는 길지만, 신호 검출의 목적이 특정 코골이 신호의 주파수가 아닌 코골이 발생 여부와 호흡 공기압 신호의 변화이므로, 언더 샘플링 방식을 이용하여 신호를 측정하여 디지털 신호처리를 수행하였다. 이 과정에서 정상 호흡 신호 성분과 비정상적인 코골이 신호 성분은 신호의 주파수 성분이 서로 다르므로 실시간 디지털 필터를 사용하여 분리하고, 코골이 신호는 포락선 검출 방법을 이용하여 코골이 발생 시간 길이를 검출하였다. 분리된 두 개의 성분은 비정상 호흡의 특성을 분석하는데 적용이 가능하며, 향후 분리된 비정상 신호 성분이 나타내는 의학적 의미 분석에 대한 연구와 함께 다양한 형태의 코골이 현상에 적용하여 실생활에 응용이 가능하도록 하는 연구가 필요하다.
Abstract
In this paper, a method for analyzing breathing characteristics in real time by measuring the change in air pressure intensity flowing through the nasal cavity when snoring occurs, and an algorithm for separating and detecting signal components with converting the measured continuous time signal into discrete time signal were proposed. A commercial digital miniature piezo-resistive sensor was inserted into the nasal cavity to measure changes in air pressure intensity during breathing. The snoring phenomenon was analyzed with snore-breathing vibration within the audible frequency band, using the magnitude of the change in respiratory air pressure and the frequency characteristic causing the auditory effects. Although the digital small piezo-resistive sensor used in this experiment works slowly, we used the undersampled data for the digital signal processing because the purpose of the signal measurement is to obtain slowly varying respiratory air pressure signal and to detect and existence of snoring itself, not to analyze the exact frequency components of a snoring signal. Through this process, the normal respiratory signal component and the abnormal snoring signal component were separated using a real-time digital filter with the characteristic of they have different frequencies each other. And the snoring signal was detected with the envelope detection method to detect the length of time for snoring duration. Further, it is necessary to study the medical meaning analysis of the separated abnormal signal components, and to apply it to various types of snoring phenomena to be applied in real life.
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