<바이오및뇌공학과 김철 교수님 연구실 박사과정 김민재 학생>

 

 

카이스트 바이오및뇌공학과 김철 교수님 연구실에서 연구하고 계신 박사과정 김민재 학생분과 인터뷰를 진행했습니다. 그는 최근 Biosensors and Bioelectronics에 A homecare in-bed hardware system for precise real-time ECG and HRV monitoring with layered clothing 라는 주제로 논문을 게재했습니다.

 

 

Q1. 안녕하세요, 이달의 학과 연구 성과 취재에 응해 주셔서 진심으로 감사드립니다. 간단한 자기소개와 인사 말씀 부탁드립니다.

 

  안녕하세요, 저는 카이스트 바이오및뇌공학과 김철 교수님 연구실에서 현재 박사과정에 진학 중인 김민재라고 합니다. 만나서 반갑습니다. 올해 연구실 랩대표를 맡고 있으며, 뇌전도(EEG)나 심전도(ECG)를 비롯한 인간의 생체신호를 측정하고 처리하는 전자시스템 및 집적회로(IC) 설계를 주 연구분야로 하고 있습니다.

 

 

Q2. 최근 Biosensors and Bioelectronics에 출판된 논문 “A homecare in-bed hardware system for precise real-time ECG and HRV monitoring with layered clothing”.에 관해 간단한 소개 부탁드립니다.

 

 

 

(그림) 비접촉 ECG 센서를 활용한 홈-케어 침대를 소개한 논문의 대표 그림 실시간으로 HRV 정보를 하드웨어 기반으로 추출하며, 두꺼운 옷을 통과해서도 신호를 얻을 수 있다

 

 

  현대에 와서 수명이 늘어나고 건강에 대한 정보가 많이 알려지면서 많은 사람이 자신의 건강을 직접 진단하는 것에 관심을 가지기 시작했고,  그 중 심장질환에 대해서도 역시 많은 사람들이 관심을 갖고 있습니다.  특히, 갑작스러운 심장마비 및 기타 심혈관 질환을 조기에 빠르게 진단하는 것은 매우 중요합니다.  보통 사람의 심장을 모니터링하기 위해서는 병원에 가서 전문 장비를 통해 심전도를 측정합니다.  하지만, 바쁜 현대인이 병원에 정기적으로 방문하여 진단받기에는 너무 번거로운 것이 사실입니다.  이번에 발표된 논문에서는 집안에 있는 평범한 침대에 편안하게 누운 채로도 자신의 심전도 신호를 모니터링하고 R-피크 시점을 파악하여 심박변이도(HRV)를 실시간으로 분석할 수 있는  통합형 전자시스템에 관한 연구를 소개하고자 합니다.   이는 심전도 신호의 측정, 처리, 분석이 통합된 하드웨어 시스템에서 이루어지며, 별도의 외부 소프트웨어의 필요성을 최소화한 채로 ECG와 HRV를 모니러링 할 수 있습니다. 

 

 

 

Q3.  번거로운 장치 없이 병원에 가지 않고도 누워서 심전도를 측정하고 헬스케어와 관련된 정보를 얻을 수 있다는 점이 참 흥미롭게 다가옵니다.  실생활에 적용하면 아주 편리하게 활용할 수 있을 것 같습니다. 이러한 실시간 생활 밀착형 헬스케어 기술이 우리 생활에 어떤 변화와 이로움을 가지고 오게 될까요?

 

  제가 어릴 때에만 해도 본인의 몸을 진단하기 위해서 가장 먼저 ‘해야지’하고 떠오르는 것은 병원을 예약하는 것이었습니다. 병원에 가는 것에 대한 거부감도 어린 마음에 가지고 있었고, 가기 위해 개인 일정도 조정해야 해서 번거로운 점이 많았습니다. 하지만 이런 생활 밀착형 헬스케어 기술이 더욱 실생활에 녹아 든다면 일반인들도 자려고 누워 심전도를 측정하거나, 아니면 가볍게 출근길에 자가진단을 하는 식으로 자신의 몸 건강을 모니터링 하는 것에 접근성이 확실하게 높아질 것입니다. 특히, 뭐든지 ‘빨리빨리’를 중시하는 대한민국 사람들에게 더욱 필요한 기술이 아닐까 생각하기도 합니다. 

또한, 편의성과는 별개로 실생활에서 자가진단을 할 수 있다는 것은 질병의 조기 발견이나 치료 차원에서도 매우 효과적입니다. 치료기술이 상당히 발전한 현대이지만, 그 치료를 받을 시기를 놓치거나 너무 늦어서 질병이 악화되는 경우가 부지기수입니다. 허나 접근성이 훨씬 올라간 웨어러블 헬스케어 기술이라면 개인이 알아서 자신의 신체에 문제가 있음을 판단하고 병원에 방문하여 치료를 받거나 타인에게 알려서 사망 위험을 확연하게 낮출 수 있을 것이라고 생각합니다.

 

 

Q4.  논문에서 소개된 비접촉 전극이라는 개념이 신선하게 다가오는데요.  보통 병원에서 심전도를 수집할 때는 인체에 직접 전도성이 있는 전극을 접촉하여 전기 신호를 수집하게 되는데, 어떻게 전기적인 접촉 없이 생체 신호를 수집할 수 있는지가 궁금합니다.   독자 분들께 간단하게 설명 해 주실 수 있으실까요.

 

  말씀해주신 것처럼, 본 논문에서 소개하는 시스템은 일반적으로 병원에서 측정하듯이 옷을 벗고 피부 위에 젤을 바른 뒤에 전극을 붙여서 측정하는 방식이 아니라, 옷을 입은 채로도 평소에 수면을 취하듯이 침대에 누워 등 쪽에서 심전도를 측정합니다. 

 이를 위한 방법으로는 우선 측정 센서 회로의 입력 임피던스를 극대화하고, 회로의 외부 잡음에 대한 저항력을 높인 부분을 들 수 있습니다. 입력 임피던스라 함은 입력 신호가 들어올 때, 그 신호를 얼마나 잘 받아들일 수 있는지를 나타내는 회로의 신호 수집 능력 같은 것입니다. 사람의 심전도 신호는 굉장히 작기 때문에 옷을 입은 채로도 이를 정확하게 측정하려면 높은 입력 임피던스를 보유한 센서회로를 설계할 필요가 있었습니다.

 하지만, 그만큼 외부 잡음도 잘 수집하기 때문에 이를 해결하기 위해 일종의 연산 하드웨어 칩인 FPGA에서 웨이블릿(wavelet) 변환을 활용한 노이즈 제거 과정을 거쳤습니다. 저희가 원하는 심전도 신호, 특히 R-피크가 언제 발생했는지를 추출하기 위해서는 원하지 않는 주파수 성분을 제거할 필요가 있습니다. 이 때 주파수 분석에 주로 활용되는 푸리에 변환을 사용한다면 어떤 주파수가 포함되었는지는 알 수 있어도 신호가 수집된 시점을 알기 어렵습니다. 음악 연주를 들을 때 어떤 악기가 포함되어 있는지는 알지만 그 악기가 언제 연주되었는지는 모르는 것과 같죠. 하지만 웨이블릿 변환은 각 악기가 전체 연주에서 언제 솔로 파트를 담당했고, 언제 연주를 멈췄는지 알 수 있는 방법이며, 저희는 이를 활용하여 하드웨어에서도 실시간으로 빠르게 노이즈 성분만을 제거하여 R피크 시점을 뽑아내는 방법을 구현한 것입니다.

 

 

Q5. 새로운 형태의 헬스케어 장비를 연구하고 개발하는 일이 간단하지는 않을 것 같습니다. 이렇게 침대형 심전도계와 같은 헬스케어 장비를 만들 때 겪게 되는 큰 기술적 도전이 있다면 어떤 것이 있었나요?

 

사람의 몸에서 나오는 생체 신호라는 것이 항상 고정된 소스에서 일정하게 발생하는 신호원이 아니라는 점이 산업화를 위한 과정에서 큰 어려움으로 작용할 것이라고 생각합니다. 핸드폰에서 음악을 재생하면 어제, 오늘, 내일 항상 똑같은 음원이 재생되지만, 사람의 생체 신호는 그렇지 않습니다. 그 날 사람의 컨디션, 측정 환경이나 자세, 움직임 등등 생각해야 하는 변수가 상당히 많습니다. 이 때문에 이론적으로 시스템의 설계나 신호 처리 과정이 완벽하더라도 예기치 못한 이유로 인해 문제가 생기는 경우가 종종 발생할 것입니다. 이러한 부분을 최대한 제거하는 것이 핵심이 될 것이라고 생각합니다.

 

 

Q6. 연구를 위해서 이론적인 분석, 하드웨어 설계, 논리 회로 코딩, 실험 및 검증 등 다양한 일을 진행하셨는데, 그 중에서 가장 기억에 남고 도전적이었던 부분은 무엇이었나요? 

 

 어떤 한 부분이 특히 어려웠기보다 옷을 입고 누워서도 심전도를 최대한 정확하게 측정하기 위해서 행했던 모든 연구 과정들이 전체적으로 도전적이었다고 생각합니다. 저 역시 연구를 하면서 ‘과연 측정이 잘 될까?’라는 의심을 꾸준히 하면서 시스템을 만들었고, 잡음이나 아티팩트 같은 여러 문제 요소들을 차근차근 하나씩 해결하고 보니 최종적으로 연구 성과를 달성할 수 있었다고 생각합니다.

 

 

Q7.논문에는 또 다수의 저자들이 함께 참여하여 연구를 진행하셨는데, 함께 협력하여 연구를 하는 경험에서 얻었던 교훈과 어려운 점이 있으셨나요?

 

 연구를 함에 있어서 같은 분야의 사람들과 협업하는 것이 확실히 시너지를 일으키는구나 라는 점을 느꼈습니다. 아마 처음부터 끝까지 모든 것을 저 혼자서 해야 했다면 지금까지 프로젝트를 끝낼 수도 없었을 것이고, 몇배로 고생했을 것이라고 생각합니다.

 

 

Q8. 다음 단계의 연구로는 또 어떤 것을 계획하고 계신 지 궁금합니다. 간단하게 나누어 주실 수 있으실까요?

 

심전도가 아니라 뇌전도(EEG)를 측정하는 연구도 진행 중에 있습니다. 이번에는 시스템 구축을 위한 집적회로(IC) 설계도 할 계획입니다. 뇌전도는 심전도보다 더욱 크기가 작고 알려진 바가 적기 때문에 힘든 길이 될 것이라 생각하지만, 이번 논문 출판 경험을 기반으로 하여 힘낼 생각입니다.

 

 

Q9. 함께하고 있는 학과와 학교의 동료, 선배, 후배 여러분께 전하고 싶은 격려와 응원의 말씀이 있다면 한 마디 부탁드립니다

 

 연구를 하는 과정에서 많은 어려움과 고민이 동반됩니다.   지금 이 인터뷰를 하고 있는 저도 ‘앗차, 내일 할 실험 세팅 잘못했다. 가서 고쳐야지…’ 같은 생각을 하고 있습니다 (웃음). 하지만, 연구실 및 학교 동료와 선후배분들 모두 그런 고난을 잘 이겨 내셔서 무사히 자신의 뜻을 펼쳤으면 좋겠습니다. 그리고 항상 이끌어 주시고 가르침을 주신 지도교수님께 감사드립니다.

 

감사합니다.

 

 

<취재/TA석동열>