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MAX32664 기반의 웨어러블용 광학식 측정 솔루션

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글/테리 우(Terry Wu) 저전력 마이크로 담당 선임 애플리케이션 엔지니어, 아나로그디바이스(Analog Devices, Inc.)

머리말

웨어러블 시장에서 광 혈류 측정(photoplethysmo-graphy, PPG) 기술에 기반한 광학식 측정 솔루션이 점점 더 널리 사용되고 있다. 아나로그디바이스(ADI)는 웨어러블 기기의 건강 모니터링 기능 구현을 위한 포괄적인 광학식 바이오센싱 솔루션을 제공한다. 이 글에서는 ADI의 이러한 센서 솔루션 중에서 광학식 생체 지표 측정 알고리즘과 MAX32664 저전력 생체측정 센서 허브의 특징과 이점에 대해 설명한다.

ADI의 포괄적인 광학식 바이오센싱 솔루션

그림 1에서 보듯이 웨어러블 애플리케이션을 위한 ADI의 포괄적 광학식 바이오센싱 솔루션은 크게 네 부분으로 이루어진다:

[그림 1] ADI의 포괄적 광학식 바이오센싱 솔루션

• 탁월한 성능의 센서: ADI는 귀, 손목, 손가락, 이마, 복부와 그 외 인체 부위 측정용으로 일련의 광학식 측정 센서 제품들을 제공한다. 이러한 센서 제품을 사용해 심박수(HR), 심박 변이도(HRV), 혈압 추이(BPT), 혈중 산소 포화도(SpO2) 같은 다양한 생체 지표를 측정할 수 있다. ADI의 센서 제품은 작은 크기, 저전력 소모, 높은 신호대 잡음비(SNR)가 특징이며, 측정 시스템에 고품질 원시 데이터를 제공한다.

• 고성능, 고정확도의 생체 지표 측정 알고리즘: ADI의 알고리즘 팀이 기본적 생체 지표(HR, HRV, SpO2, BPT) 측정을 위한 알고리즘을 개발했으며, 이 알고리즘 출력 정확도는 미국 FDA의 측정 기준을 충족하는 것으로 확인됐다. ADI의 알고리즘이 제공하는 결과를 활용해 동작 감지나 수면 모니터링 같은 고급 애플리케이션을 구현할 수 있다. 사용자는 각 애플리케이션에 적합한 알고리즘 모듈을 선택할 수 있다. MAX32664 저전력 바이오센싱 허브에는 모든 알고리즘이 포함되어 있으므로 호스트 마이크로컨트롤러(MCU)가 시스템에 필요로 하는 다른 작업들을 처리할 수 있으며 알고리즘 라이선스와 관련한 작업 부담을 덜어준다.

• 시스템 차원의 설계 시뮬레이션과 검증: 생체 지표를 측정하기 위해서는 다양한 인종, 피부색, 체모, 혈류량, 그 밖의 다양한 생물학적 요소들을 고려해야 한다. 이러한 요소들이 측정 결과에 영향을 줄 수 있기 때문이다. 광학식 측정 기법은 구조적으로 주변 빛으로부터 간섭에 취약하며, 극히 낮은 수준의 신호가 하드웨어 설계 상의 다른 고주파 신호 간섭에 의해서 영향을 받을 수 있다. 이러한 여러 요인들 때문에 제품 설계가 매우 까다롭다. 이에 ADI는 설계 편의성을 위해 포괄적인 레퍼런스 디자인을 제공한다. 사용자는 이 레퍼런스 디자인을 필요에 맞게 조정해서 자신만의 맞춤형 설계를 달성할 수 있고, 제품 설계 기간도 크게 단축할 수 있다.

• 전문적인 임상 검증 지원: ADI는 풍부한 임상 검증 경험을 축적하고 있으며 세계 여러 나라의 인증 기관들과 협력 관계를 구축하고 있다. 이러한 경험을 바탕으로 사용자가 임상 검증을 실시하고 해당 인증 기관으로부터 인증을 취득하도록 돕는다.

ADI의 포괄적인 광학식 바이오센싱 솔루션은 사용자가 제품 기능을 유연하게 선택하고, 제품 설계와 검증에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있게 해준다. 또한 사용자는 이 솔루션을 자사 개발 플랫폼에 유연하게 통합할 수 있으므로, 이 또한 개발 시간을 줄이는 데 도움이 된다.

MAX32664 센서 허브 소개

MAX32664는 ADI의 생체 지표 측정 솔루션의 하나로, 웨어러블용 펌웨어와 알고리즘을 포함한다. 이 센서 허브가 ADI의 광학 센서 솔루션과 통신하고 원시 데이터나 알고리즘 데이터를 출력한다. 호스트가 I2C 인터페이스를 통해서 MAX32664의 출력을 읽는 것만으로 필요한 생체 측정 결과를 획득할 수 있다. 그림 2는 이 전체적인 시스템 블록 다이어그램을 보여준다.

[그림 2] 시스템 블록 다이어그램 

센서 허브의 하드웨어 특징

MAX32664는 ADI의 초저전력 MCU이다. 그림 3의 블록 다이어그램에서 보듯이, MAX32664는 다음과 같은 특징을 가지고 있다:

[그림 3] MAX32664 하드웨어 블록 다이어그램

• 탁월한 컴퓨팅 성능: 초저전력 Arm® Cortex®-M4 MCU를 기반으로 하며, 부동소수점 유닛(FPU)을 포함하고 높은 클럭(96MHz)으로 동작

• 높은 통합 수준: 256KB 플래시, 96KB RAM, 16KB 명령 캐시, 14개의 범용 I/O 핀 제공

• 페리퍼럴 자원: 센서와 통신하기 위한 SPI/I2C 인터페이스 1개, 호스트와 통신하기 위한 I2C 인터페이스 1개, 실시간 클럭(RTC) 및 UART 지원

• 작은 사이즈: WLP(1.6mm x 1.6mm x 0.65mm)

• 초저전력 소모: 작동 모드일 때 45?W/MHz, 데이터 보존 모드일 때 85nW/KB

풍부한 고성능 알고리즘

ADI의 알고리즘 팀은 5년 넘게 생체 지표 알고리즘을 개발해 왔으며, 기본형 알고리즘과 향상 애플리케이션 알고리즘을 포함해서 풍부한 알고리즘 포트폴리오를 구축하고 있다. 앞으로도 계속해서 기존 알고리즘을 더더욱 최적화하고 새로운 애플리케이션 알고리즘을 추가해 나갈 계획이다. 위의 알고리즘 모듈들을 MAX32664 센서 허브에 매끄럽게 통합할 수 있으며, 호스트가 I2C 인터페이스를 통해서 알고리즘 결과를 알 수 있어서 개발 작업을 크게 단축할 수 있다. 뿐만 아니라 각각의 센서 허브 제품에 대한 레퍼런스 디자인을 제공하므로, 사용자는 이 레퍼런스 디자인을 사용해서 즉시 데이터를 수집하고 평가 작업을 할 수 있다.

그림 4에서 보듯이 다음과 같은 알고리즘 모듈을 제공한다:

[그림 4] 알고리즘 모듈 블록 다이어그램

• 기본형 알고리즘

- 아날로그 프런트엔드(AFE) 관리: 광학 센싱 제어, 신호 품질 계산, 알고리즘 정확도를 희생하지 않으면서 전력 소모 최소화, 최적의 광학 센서 구동 모드 선택

- 동작 검출 및 모션 보정: 휴식, 달리기, 자전거 타기 같은 기본적인 활동을 분류하고 모션 보정 실시

- 심박수 검출: HR과 HRV

- SpO2 측정: 손목, 이마, 귀 부위에 적합. 이는 수면의 질을 측정하기 위한 기본적인 지표임.

• 고급형 애플리케이션 알고리즘

- 수면의 질과 수면 상태

- BPT 측정: 현재로서는 손가락 부위만 지원. FDA 측정 기준을 충족하는 정확도

- 호흡수

측정 부위에 따른 알고리즘 솔루션

그림 5에서 보듯이 ADI는 측정 부위 및 사용되는 광학 측정 센서에 따라서 4가지 버전의 알고리즘 솔루션을 제공한다:

[그림 5] 알고리즘 솔루션

• MAX32664 A 버전: MAX30101/2 광학 측정 모듈을 사용해서 손가락으로 HR, HRV, SpO2를 측정할 수 있다.

• MAX32664 D 버전: MAX30101/2 광학 측정 모듈을 사용해서 손가락으로 HR, HRV, SpO2, BPT를 측정할 수 있다.

• MAX32664 B 버전: MAX86140/1 광학 측정 AFE를 사용해서 손목이나 이마로 HR, HRV 측정과 걸음 수 계산, 칼로리 계산, 동작 분류가 가능하다.

• MAX32664 C 버전: MAX86140/1 광학 측정 AFE를 사용해서 손목이나 이마로 HR, HRV, SpO2 측정과 걸음 수 계산, 칼로리 계산, 동작 분류가 가능하다.

센서 허브를 사용한 초저전력 애플리케이션 설계

• 표 1에서 보듯이, MAX32664는 전원 공급에 있어서 두 가지 방식이 가능하다. 어떤 방식을 사용하느냐에 따라서 MAX32664의 전력 소모가 꽤 차이가 난다는 것을 알 수 있다. 호스트의 전원장치가 여력이 되기만 한다면 이중 전원 모드(VDD+Vcore)를 선택할 것을 권장한다.

[표 1] MAX32664의 동작 모드와 전력 소모

• ADI의 알고리즘 팀이 개발한 고도로 효율적인 알고리즘 설계에 MAX32664의 높은 컴퓨팅 성능을 결합함으로써 MAX32664가 알고리즘 결과를 극히 짧은 시간 안에 계산하고 자동으로 초저전력 딥 슬립 모드로 전환한다. 표 2에서 보듯이, 센서 허브의 평균 계산 시간은 5% 미만이며, 평균 전력 소모는 0.8mW 미만이며, 낮게는 0.43mW까지 이른다.

[표 2] MAX32664의 평균 전력 소모 (VDD: 1.8V, VCORE: 1.1V, CPU 클럭: 96MHZ, 센서 허브 측정 간격: 1초)

• MAX32664가 딥 슬립 모드로 전환한 후에는 슬립 웨이크업 핀 MFIO를 풀다운하는 것만으로 시스템을 기동할 수 있으므로 구현하기가 수월하다.

알고리즘 온라인 업그레이드

MAX32664는 공장 설정 부트로더를 포함하고 I2C 인터페이스를 지원하므로, 알고리즘의 온라인 업그레이드가 가능하다. 즉, 생체측정 센서 허브가 공장을 떠난 후에도 새로운 알고리즘이나 또는 더 최적화된 알고리즘으로 업그레이드가 가능하다. 

[참고문헌]

[1] MAX32664 website, https://www.integrated.com/en/products/sensors/healthcare-sensor-ics/optical-health-sensors/sensor-and-sensor-algorithms.html

[2] MAX32664 data sheet, https://datasheets.integrated.com/en/ds/MAX32664.pdf

[3] MAX30101 data sheet, https://datasheets.integrated.com/en/ds/MAX30101.pdf

[4] MAX86140 data sheet, https://datasheets.integrated.com/en/ds/MAX86140.pdf

[5] MAX32664 user guide, https://www.integrated.com/en/app-notes/index.mvp/id/6806

leekh@seminet.co.kr
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