Korean Institute of Information Technology

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The Journal of Korean Institute of Information Technology - Vol. 17 , No. 8

[ Article ]
The Journal of Korean Institute of Information Technology - Vol. 17, No. 1, pp. 75-83
Abbreviation: Journal of KIIT
ISSN: 1598-8619 (Print) 2093-7571 (Online)
Print publication date 31 Jan 2019
Received 01 Oct 2018 Revised 08 Nov 2018 Accepted 11 Nov 2018
DOI: https://doi.org/10.14801/jkiit.2019.17.1.75

생체신호의 광역 사용을 위한 지그비 모듈 성능 분석 및 프로토타입 개발
김송현* ; 신승환** ; 이상현***
*공군사관학교 전산정보학과 부교수
**공군사관학교 항공체육학과 부교수
***공군사관학교 항공우주공학과 부교수(교신저자)

ZigBee Module Performance Analysis and Prototype Development for Widefield Use of Bio-Signals
Song-Hyon Kim* ; Seung-Hwan Shin** ; Sang-Hyun Lee***
Correspondence to : Sang-Hyun Lee Dept. of Aerospace Engineering, Republic of Korea Air Force Academy, P.O.Box 335-2, Danjaero 635, Namil, Chungbuk, 28187, Republic of Korea, Tel.: +82-43-290-5740, Email: kafalee@gmail.com

Funding Information ▼

초록

실외공간에서 인간의 생체신호를 원거리까지 전송하는 기술이 실용화된다면 군사 훈련, 헬스 케어, 스포츠 훈련, 스포츠 중계방송 등 다양한 분야에 유용하게 적용할 수 있을 것이다. 예를 들어, 야전에서 실시간으로 수신한 병사들의 심박수, 혈압과 같은 정보로부터 건강상태, 훈련 강도를 분석하여 효과적으로 작전이나 훈련을 할 수 있다. 또한 축구나 육상 선수의 심박수를 방송화면으로 보여준다면 박진감을 더할 수 있을 것이다. 본 연구에서 우리는 지그비 모듈을 이용하여 생체신호를 광역에서 활용하는 방안을 실험과 프로토타입을 통해 제안한다. 구체적으로, 우선 최신 지그비 모듈의 성능을 측정하여 광역 무선 통신환경을 구축하는데 적합한지를 분석하고, 지그비 모듈을 기반으로 하는 생체신호 무선전송 시스템의 프로토타입을 개발하여 응용분야에 대한 적용가능성을 검증한다.

Abstract

If technology for transmitting human bio-signals to the remote area in the outdoor space is put to practical use, it can be usefully applied to various fields such as military training, health care, sports training, and sports broadcasting. For example, it is possible to analyze the health status and training intensity from information such as the heart rate and blood pressure of the soldiers received in real time in the field, and to operate or train effectively. Also, if you show the heart rate of soccer players or athletes on the broadcast screen, you will be able to add more excitement. In this study, we propose a method to utilize bio-signals in wide area using ZigBee modules through experiments and prototypes. we first analyze the suitability of the latest ZigBee modules for establishing a wide area wireless communication environment, develop a prototype of a bio-signal wireless transmission system based on the ZigBee module, and verify its applicability to the application field.


Keywords: ZigBee, bio-signal, performance analysis, prototype development

Ⅰ. 서 론

4차 산업혁명시대에는 발전하는 과학기술의 혜택이 인류 전반에 유익하고 공평하게 활용될 수 있어야 하고, 이를 위해 다양한 분야의 협업 필요성은 점점 강화될 것이다. 유익한 개념이 과학적으로 실용화되기 위해서는, 유익한 기술과 잘 연결되어야 한다. 특히 바이오테크놀로지는 인류의 건강한 활동과 직결되는 대표 분야라고 할 수 있다[1].

광역에서 활동하는 인간의 생체신호는 다양한 분야에서 활용되고 있다[2][3]. 야전에서 작전이나 훈련하는 병사의 생체신호를 모니터링하면, 건강 상태, 훈련 강도 등을 실시간으로 파악하여 훈련 강도를 조절하고 효과를 과학적으로 분석할 수 있다[2]. 스포츠 과학에서는 축구나 육상 경기 등에서 질주하는 선수의 심박수 등이 실시간 전송되어 방송된다면 흥미를 더할 것이며, 대중은 이를 본인의 웨어러블 디바이스가 보여주는 수치와 비교해 볼 수도 있을 것이다. 또한 기록경기 선수들의 국면별 기록을 모니터링하면 약점을 분석하여 경기력 향상에도 도움이 될 수 있다[3].

실외공간에서 활동 반경에 제한 없이 생체신호를 전송하기 위해서는 무선으로 장거리 통신을 할 수 있는 기술이 요구된다. 대표적인 무선 네트워크 통신 기술로는 와이파이(Wi-Fi)(802.11n/ac), 블루투스(Bluetooth), 지그비(ZigBee), ANT[4], LoRa[5] 등이 있다. 각 기술의 일반적인 특징을 요약한 결과는 표 1과 같다[4]-[10]. 한편 Digi[11]사에서 판매하는 XBee S2C라는 최신 지그비 모듈은 실외공간에서 1.2km까지 통신이 가능한 것으로 알려져 있다[12]. 표 1을 살펴보면, ANT와 LoRa는 전력 소모가 적어 주로 배터리를 사용하는 센서용으로 적합하나, 데이터 전송률이 다른 통신 기술에 비해 상당히 낮다. 와이파이와 블루투스는 빠른 전송률을 보이나, 전력 소모가 많아 장시간 작동이 필요한 센서에는 적합하지 않다. 표 1과 최신 지그비 모듈의 사양을 고려할 때, 장거리 무선통신에는 전력소비가 적고, 많은 노드를 연결할 수 있는 지그비가 가장 추천되는 통신기술이다.

Table 1. 
Comparison of wireless communication technologies
Technology 802.11n 802.11ac Bluetooth ZigBee ANT LoRa
Range 100m 100m 10m 10~100m 30m 10km
Data rate 600Mbps 3.4Gbps 1Mbps 250Kbps 20Kbps 50Kbps
Frequency 2.4GHz 5GHz 2.4GHz 2.4GHz 2.4GHz 900MHz
Power consumption High High Medium Low Low Low
Network size Medium Medium Small Large Large Large

지그비를 기반으로 무선 네트워크를 구축하는 연구는 그동안 많이 이루어졌다[3][13]-[15]. 기존 연구를 분석해 보면, 실험환경이 수 m 이내의 실내공간이거나 실외공간의 경우에도 수십 m 내인 경우가 대부분으로 실험공간이 제한적이다[2][3][13]. 최근에는 실외공간에서 500m 까지 통신 실험이 확대되고 있다[14]. 지그비 기술의 응용분야는 군사 훈련[2], 스포츠 훈련[3], 농업[14], 차량감시[15], 헬스 케어[16]-[18], UAV[19] 등 다양하다. 한편 기존 연구 중에서 군사 훈련[2]의 경우 일대일 교신 실험이어서 야전에서 활동하는 다수의 병력을 대상으로 적용하기 어려우며, 스포츠 훈련[3]에서는 사이클 벨로드롬(트랙 250~330m)에서 실험이 이루어져 보다 넓은 광역에서 적용하기 위한 연구가 요구된다.

따라서 본 논문에서는 위의 필요성으로부터 생체신호의 광역에서의 무선전송을 통한 실사용을 위해 지그비 모듈을 검증하여 활용하는 방안을 제안하고자 한다. 첫째, 최신 지그비 모듈들을 대상으로 실외공간에서의 성능을 측정하고 분석한다. 성능측정 요소는 통신범위와 데이터 처리율을 측정요소로 정한다. 둘째, 상용 지그비 모듈과 대표적 생체신호인 심박수를 측정하는 바이오센서를 결합하여 장거리 무선전송이 가능한 생체신호 전송장치와 모니터링 장치를 프로토타입으로 개발한다. 프로토타입의 성능을 검증하기 위하여 400m 트랙 경기장에서 운동하고 있는 다수의 사람의 심박수를 실시간 모니터링하는 실험을 수행하였다. 시제품은 정상적으로 심박수를 전송함을 확인하였으며 향후 확장 연구를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 우리가 선택한 몇 가지 지그비 모듈을 대상으로 성능 측정 및 분석을 수행한다. 3장에서는 대표적인 생체신호인 심박수를 무선전송 할 수 있는 시스템의 프로토타입을 설계하고 제작한다. 마지막으로 4장에서는 결론 및 향후 연구에 대해 제시한다.


Ⅱ. 지그비 모듈 성능 분석
2.1 지그비 특성

지그비는 저전력, 저비용을 특징으로 하는 무선통신 표준으로 IEEE 802.15.4 표준의 PHY 계층과 MAC 계층을 기반으로 상위 프로토콜과 응용을 규격화한 기술이다[10][13]. 지그비는 기본적으로 스타형(Star) 또는 트리(Tree) 토폴로지를 사용할 수 있으며, 메시(Mesh) 토폴로지를 사용하여 신뢰성을 높이고 적용범위를 확장할 수 있다[20]. 지그비는 2.4GHz의 ISM(Industrial, Scientific, and Medical) 무선 대역에서 동작한다[10][13].

지그비 네트워크는 일반적으로 코디네이터(Coordinator), 라우터(Router), 종단장치(End Device)로 구분되는 노드를 가진다[10][13][20]. 지그비 코디네이터는 네트워크 트리를 형성하고 타 네트워크를 연계시키는 역할을 수행할 뿐 아니라 보안키 저장 등 네트워크의 정보를 저장하는 기능을 가지며, 지그비 라우터는 다른 장치로부터 들어오는 데이터를 전달하는 중계자 역할을 수행한다. 그리고 지그비 종단장치는 코디네이터 또는 라우터와 통신이 가능하도록 구성된다. 이때 지그비 네트워크에는 코디네이터 노드가 1개만 존재해야 한다.

2.2 실험환경 및 성능 측정 요소

본 논문에서 사용한 지그비 모듈은 Digi사의 3가지 모델로 제품의 신뢰성이 높고 파라미터를 쉽게 설정할 수 있는 소프트웨어를 무료로 제공하기 때문에 무선센서 네트워크 연구에 자주 사용되는 제품이다[3][11][14][15]. 각 모델의 주요 사양은 표 2와 같다.

Table 2. 
ZigBee model specification
Model
(Nickname)
XBee PRO
S2B w/ PCB Antenna(S2BP)
XBee PRO
S2B w/ U.FL Antenna(S2BU)
XBee S2C w/ Wire Antenna
(S2CW)
Outdoor range up to 1,500m up to 1,500m up to 1,200m
Transmit power output 10mW 10mW 6.3mW
Data throughput up to 35kb/s up to 58kb/s
Receiver sensitivity -102dBm -102dBm -102dBm
Photograph

본 논문에서 사용한 성능 측정요소는 통신범위와 데이터 처리율이다. 통신범위와 데이터 처리율은 응용분야에 지그비 모듈을 적용하고자 할 때 반드시 체크해야할 사양이다. 제조사에서 이상적인 실험환경에서 제시하는 사양과 실제 환경에서의 측정치는 달라질 수밖에 없다. 따라서 실제 환경에서의 실증적 성능측정치를 검증할 필요가 있다. 측정방법으로 통신범위는 최대 통신 가능한 거리를 측정하며, 데이터 처리율은 10초 동안의 데이터 처리량을 초단위 환산한다. 통신범위에 대한 지표는 RSSI (Received Strength Signal Intensity)[14]를 사용하며 지그비 모듈은 API 모드로 설정한다[12]. 데이터 측정에는 Digi사에서 제공하는 XCTU[21]를 사용한다. XCTU는 지그비 모듈의 파라미터 설정을 지원하는 소프트웨어이면서 RSSI를 측정할 수 있는 기능을 제공한다. 실험에서 원격에 있는 지그비 모듈은 지상 20m 높이의 건물 외벽에, 노트북 컴퓨터와 연결된 지그비 모듈은 지상 30cm 높이에서 성능 요소를 측정한다. 그림 1은 통신범위 측정을 위한 원격지 지그비 모듈 박스와 노트북에 연결된 지그비 모듈을 나타낸다.


Fig. 1. 
Remote ZigBee module box and ZigBee module connected to a notebook computer

2.3 실험결과

첫 번째 실험항목은 통신범위이다. 각 거리별 지그비 모듈의 RSSI는 그림 2와 같다. 그림 2에서 S2BP_*, S2BU_*, S2CW_*는 각각 PCB 안테나를 가진 XBee PRO S2B 모듈, U.FL 안테나를 가진 XBee PRO S2B 모듈, Wire 안테나를 가진 XBee S2C 모듈을 의미하며, LOCAL은 노트북 컴퓨터에 연결된 지그비 모듈의 RSSI를 의미하고 REMOTE는 원격에 떨어진 지그비 모듈의 RSSI를 의미한다.


Fig. 2. 
RSSI measurements by distance

그림 2를 보면 LOCAL과 REMOTE의 RSSI는 유사함을 볼 수 있다. 이는 각 모듈별로 LOCAL과 REMOTE에 동일한 모델의 모듈을 이용하기 때문이다. S2BP와 S2BU는 모듈 간 인접거리(0m)에서는 RSSI가 둘 다 -34dBm으로 측정되지만 200m에서는 각각 -85와 -88dBm으로 떨어지고 400m 지점부터는 통신이 연결되지 않음을 볼 수 있다. 이것은 해당 모델의 사양(최대 1,500m 통신가능)과 큰 차이를 보인다. S2CW는 800m까지 통신이 가능하며, LOCAL RSSI는 각각 -26, -79, -82, -91, -93dBm으로 감소함을 볼 수 있다.

패킷 손실률은 그림 3에서 보는 것처럼 통신거리가 멀어질수록 증가한다. S2CW는 800m 지점에서 8.1%, S2BP와 S2BU는 200m 지점에서 각각 5.4%와 4.5%로 측정되었다. S2BP와 S2BU는 400m 지점부터 통신이 연결되지 않아 패킷 손실률이 측정되지 않았다. 통신범위와 패킷 손실률은 실험환경에 따라 많은 차이를 보인다[15]. 본 논문에서도 반복해서 실험을 수행하면서 지그비 모듈 안테나의 지향 방향, 모듈의 지상에서의 높이 등에 따라 수신 감도가 달라짐을 경험적으로 확인하였다.


Fig. 3. 
Packet loss rate by distance

두 번째 실험항목은 데이터 처리율이다. 두 번째 실험은 와이어 안테나를 가진 XBee S2C 모듈(S2CW)을 사용하여 실험을 진행하였다. S2CW를 선택한 이유는 본 논문에서 사용한 모듈중에서 가장 최신모듈이면서 그림 2에서 보는 것처럼 통신범위가 가장 넓게 측정되었기 때문이다.

그림 4는 시리얼 통신속도 설정 및 패킷 길이에 따른 데이터 처리율을 측정한 것이다. 시리얼 통신속도 설정값이 높을수록 데이터 처리율이 증가함을 볼 수 있다. 본 실험에서 최대 처리율은 시리얼 통신속도 설정값이 115,200bps, 패킷 길이 160bytes에서 10.26kb/s로 측정되었다.


Fig. 4. 
Data throughput


Ⅲ. 생체신호 전송 시스템 프로토타입
3.1 프로토타입 요구사항

생체신호 전송시스템 프로토타입을 제작하기 위해 본 논문에서는 사람의 몸에 부착하여 생체신호를 측정한 다음 무선으로 전송하는 장치와 무선으로 전송된 생체신호를 실시간으로 확인할 수 있는 모니터링 장치를 구현한다. 사람의 몸에 쉽게 부착하고 이동 중에도 실시간으로 생체신호를 모니터링할 수 있도록 프로토타입의 크기를 줄이며 배터리로 작동 가능하도록 설계한다.

그림 5에서 보는 것처럼 전송장치는 아두이노 나노, 스위치, 전압 승압 모듈, 배터리, 심박 측정 센서, 지그비 어댑터, 지그비 모듈 등의 부품으로 구성된다. 모니터링 장치는 전송장치를 구성하는 부품중 심박 측정 센서가 디스플레이 모듈로 대체되는 것을 제외하고 동일하다.


Fig. 5. 
Transmission device parts

3.2 설계 및 제작

전송장치와 모니터링 장치에 포함되는 부품의 배치, 전원 공급, 배선은 설계도를 작성하여 확인한다. 그림 6은 DIY Layout Creater[22]를 통해 전송장치와 모니터링 장치를 설계한 모습이다.


Fig. 6. 
Design of transmission and monitoring devices

설계된 전송장치 및 모니터링 장치는 실제 부품을 이용한 테스트 후 제작을 하였다. 그림 78의 왼쪽 사진은 각각 전송장치와 모니터링 장치를 만능기판을 이용하여 테스트하는 모습이다. 테스트 후에는 그림 78의 오른쪽 사진처럼 납땜을 하여 제작을 완료한다(케이스에 담지 않은 사진임). 제작 완료한 전송장치의 크기는 가로, 세로, 높이가 각각 약 4.8cm, 4.8cm, 4.7cm이다. 모니터링 장치는 상단에 있는 디스플레이 모듈을 제외하면 전송장치와 크기가 비슷하다.


Fig. 7. 
Universal board test and manufacture of transmission equipment


Fig. 8. 
Universal board testing and fabrication of monitoring devices

그림 9는 제작한 전송장치를 이용하여 심박수를 직접 측정하고 모니터링 장치를 통해 그 결과를 확인하는 모습을 나타낸다. 그림 9의 오른쪽 사진은 디스플레이 모듈만 확대한 것이다. 본 논문에서 제작한 모니터링 장치는 초기 프로토타입으로 4개의 전송장치로부터 수신한 심박수를 보여줄 수 있다. 디스플레이 모듈에서 T1의 현재 심박수가 71이라는 것을 확인할 수 있다(T2 ~ T4의 1은 기본값으로 해당 전송장치와 연결되어 있지 않은 상태이다).


Fig. 9. 
Demonstration of prototype

3.3 실험결과

제안된 시스템의 실증적인 검증을 위해 400m 트랙경기장에서 서로 다른 스타일로 운동하는 4명의 피실험자에 대한 심박수를 관중석에서 실시간으로 모니터링하는 실험을 수행하였다. 그림 10은 그 결과를 나타낸다.


Fig. 10. 
Heart rate monitoring

그림 10에서 T1 ~ T4는 4명의 피실험자의 180초 동안의 심박수를 나타내며, T1은 180초 동안 걷기, T2는 180초 동안 가벼운 조깅하기, T3은 90초 동안 걷기 후 90초 동안 뛰기, T4는 90초 동안 뛰기 후 90초 동안 걷기를 실시한 결과이다.

본 실험에서 사용한 심박 측정 센서는 저가의 장점이 있으나, 손가락이나 손목 등 부착하는 신체 위치와 센서가 피부에 밀착되는 강도에 따라 측정값이 차이를 보이고 상황에 따라 너무 높거나 낮은 측정값을 보여주는 한계점을 지니고 있었다. 또한 심박 측정 센서는 1.11% ~ 7.78%의 비율로 심박수가 측정되지 않는 오류를 보였으며, 이때는 직전에 측정된 심박수로 보정하였다. 전송장치는 데이터 손실 없이 측정된 심박수 또는 기본값(0으로 설정)을 전송하는 것을 확인하였다(데이터를 정상적으로 수신하면 모니터링 장치에서 LED가 깜박임).

그림 10의 결과는 심박수의 변화량이 커서 패턴을 확인하는데 한계가 있어 그림 11과 같이 심박수를 30초 구간으로 이동평균을 구하였다.


Fig. 11. 
30-second interval moving average of heart rate

그림 11을 살펴보면, 걷기 운동을 실시한 T1이 전체적으로 심박수가 낮게 측정됨을 확인할 수 있다. 또한 가벼운 조깅을 실시한 T2는 T1보다는 전반적으로 심박수가 높게 측정되고, 뛰기 운동을 실시한 T3의 후반부(90~180초)나 T4의 전반부(0~90초)보다는 낮게 측정됨을 볼 수 있다. T3는 전반부(0~90초)에 걷기 운동을 했음에도 불구하고 T2와 같은 조깅 수준의 심박수가 측정되었는데, 이것은 피실험자의 신체적 특성과 심박수를 측정하기 전 준비운동 등의 영향에 의한 것으로 추정된다. 그러나 T3의 전 구간을 살펴보면, 전반부(0~90초)와 후반부(90~180초)의 심박수의 차이가 확연하여 운동 강도에 따른 심박수의 변화 패턴을 명확히 확인할 수 있다.

3.4 제안 시스템 분석

본 논문에서 제안한 시스템의 장점과 단점을 분석하기 전 기존 시스템의 특징을 우선 살펴보자. [2]번 논문은 Wasmote[24] 보드를 기반으로 시스템을 제작하였다. 그러나 Wasmote 보드의 크기가 73.5×51×13mm로 신체에 부착 가능한 크기 수준으로 시스템을 소형으로 제작하는데 한계를 지니고 있다. [3]번 논문은 자체적으로 신호를 전송하는 forwarder node를 제작하였으나 인체에 부착하는 형태가 아닌 자전거에 부착하는 형태를 취하고 있으며, 80m의 짧은 실외공간에서만 실험이 이루어졌으며 실험 결과를 자세히 제시하고 있지 않다. [19]번 논문에서는 TinyDuino[23]와 BLE(Bluetooth Low Energy)를 사용하여 시스템의 크기를 작게 제작하였으나, 블루투스의 통신거리의 단점을 극복하기 위해 스마트폰과 연동하고 있어 스마트폰과 상용 통신망이 요구된다. 따라서 전시 상황이나 상용 통신망의 서비스 구역 밖에서는 생체신호를 장거리 전송하는 데 제약이 있다.

본 논문에서 제안한 생체신호 전송 및 모니터링 장치는 기존 시스템과 비교되는 몇 가지 특징을 지니고 있다. 첫째, 제안 시스템은 실외 400m 트랙 경기장에서 다수의 단말기를 이용하여 실험을 수행하여 기존 일대일 형태의 정보 전송이 아닌 일대다 형식의 실증적 사용가능성을 검증하였다. 둘째, 제안 시스템은 손목에 부착 가능한 형태로 장치를 구성하고 배터리를 전원으로 사용하여 이동성이 높은 프로토타입을 구현하고 외부 케이스는 3D 프린터로 제작하여 신체에 부착가능성을 검증하고 직접 부착 후 실험을 수행하였다. 셋째, 제안 시스템은 생체 신호의 전송뿐만 아니라 전송된 생체신호의 모니터링을 위해 이동성이 높은 모니터링 장치를 제작하여 실험을 수행하였다.

본 제안 시스템은 많은 장점이 있음에도 불구하고 몇 가지 단점을 지닌다. 첫째, 저가의 심박 측정 센서를 사용함으로써 가격 면에서 유리한 점이 있으나 측정된 심박수에 대한 신뢰도가 떨어지는 단점이 있다. 둘째, 심박 측정 센서를 손목에 부착하기 위해 벨크로 테이프를 사용하였으나, 피부와의 밀착 강도와 위치에 따라 정상범위 밖의 심박수가 측정되는 한계를 지니고 있다.

본 제안시스템에 대한 신뢰도를 높이기 위해서는 고가의 심박 측정 센서를 사용하거나 심박 측정 센서를 두 개 이상 사용하여 한 개만 사용할 때 발생할 수 있는 심박 측정이 되지 않는 상황을 해결하고, 두 군데 모두 정상범위에서 측정되면 평균값을 사용하는 등 측정값의 오차를 완화시킬 필요가 있으며, 심박 측정 센서를 신체에 부착하는 표준화된 장치를 추가적으로 고안할 필요가 있다.


Ⅳ. 결 론

본 논문에서는 광역에서 생체신호를 장거리 전송하는 방안에 대해 연구하였다. 이를 위해 본 논문에서는 다수의 상용 지그비 모듈을 선정하여 이론적인 사양과 실제 성능을 비교분석하였다. 그 결과 사양 상으로는 1km 이상 통신범위를 가지나, LOS (Line-Of-Sight)가 확보된 본 논문의 실험 환경에서는 최대 통신범위가 800m로 측정되었다. 또한 최대 처리율을 구하기 위하여 다양한 파라미터를 설정하여 실험을 수행하였으며, 본 논문에서 수행한 실험환경에서는 처리율이 10.26kb/s로 측정되었다.

본 논문에서는 생체신호의 장거리 전송장치를 개발하기 위한 초기 모델로 심박수를 전송하는 장치와 전송된 심박수 정보를 간략히 디스플레이할 수 있는 모니터링 장치를 설계하고 제작하였다. 이 장치를 통해 400m 트랙 경기장에서 운동하고 있는 다수의 사람의 심박수를 정상적으로 실시간 모니터링할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

지금까지의 연구가 기술개발과 개념 확장에 그쳐왔던데 반해, 본 연구의 차별성은 실용화를 위한 가능성을 실험으로 검증하였다는데 있다. 이 기술이 상용화된다면 야전에서 다수 병력의 생존성, 전투력을 실시간으로 확인할 수 있고, 스포츠 현장에서도 경기력 향상, 관람 시 흥미 유발, 개인 운동 시 간접 지표로써 즉시 활용이 가능하다고 판단된다.

향후 연구에서는 LOS가 확보되지 않는 환경에서도 생체신호를 전송하기 위하여 드론을 무선통신 중계 장치로 활용하는 방안, 단말기에 GPS를 추가하는 방안, ECG와 같은 보다 복잡한 생체신호를 전송하는 방안에 대해 연구할 예정이다.


Acknowledgments

본 연구는 IT SNOWBALL(공군사관학교 항공우주연구소 수탁 18-1-1)의 지원으로 수행되었음.


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저자소개
김 송 현 (Song-Hyon Kim)

2013년 2월 : 한국과학기술원 전산학과 (공학박사)

2014년 11월 ~ 현재 : 공군사관 학교 전산정보학과 부교수

관심분야 : IoT, 컴퓨터 비전, 빅데이터 처리, 분산 컴퓨팅

신 승 환 (Seung-Hwan Shin)

2012년 2월 : 서울대학교 체육교육과 (체육학박사)

2016년 1월 ~ 현재 : 공군사관학교 항공체육학과 부교수

관심분야 : 웨어러블 바이스/드론 활용 체력증진 시스템, G-tolerance

이 상 현 (Sang-Hyun Lee)

2015년 5월 : Texas A&M University 항공우주공학과 (공학박사)

2015년 11월 ~ 현재 : 공군사관 학교 항공우주공학과 부교수

관심분야 : 위성군 설계, 대체항법, 위치추정