2조-슬립스택

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 수면 단게 기반 자세 교정 및 회전 충격 완화 기능을 갖춘 자동 체위 교정용 침대 시스템

영문 : Development of an Automatic Posture Correction Bed System with Sleep Stage-Linked Posture Detection and Rotation Impact Mitigation

과제 팀명

슬립스택

지도교수

박*희 교수님

개발기간

2026년 3월 ~ 2026년 6월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 기계정보공학과 20214300** 최*교(팀장)

서울시립대학교 기계정보공학과 20234300** 김*수

서울시립대학교 기계정보공학과 20204300** 성*현

서울시립대학교 기계정보공학과 20214300** 안*욱

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

수면 중 옆으로 눕거나 엎드린 자세가 장시간 유지되면 혈류 정체, 근골격계 통증, 경추 부담, 호흡 악화 등이 발생할 수 있으며, 특히 자가 체위변경이 어려운 고령자·부동·욕창 위험군에서는 조직 손상으로 직결된다. 그러나 기존의 자동 체위 변환 침대는 정해진 시간마다 일괄적으로 자세를 바꾸거나(타이머 방식) 사용자가 직접 조작해야 하여, 수면을 방해하고 사용자마다 다른 위험 자세를 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 프로젝트는 이를 해결하기 위해, 사용자의 질환 프로파일에 따라 교정 자세를 개인화하여 판정하고 깊은 수면 중에만 작동하는 자동 체위 교정용 침대 시스템을 설계·제작·검증하는 것을 목표로 한다.

시스템은 비접촉 방식의 NIR 카메라와 mmWave 레이더를 기반으로 한다. NIR 카메라 영상은 ResNet-18 계층 분류를 거쳐 바로·엎드림·좌측위·우측위의 4가지 자세로 식별되고, mmWave 레이더는 사용자의 호흡·심박을 분석해 수면 깊이를 추정한다. 자세 전환 판단 모듈은 식별된 자세와 사용자 질환 프로파일을 대조하여 교정 필요 여부를 결정한다. 엎드림은 모든 사용자에게, 그 외 자세는 해당 자세가 위험한 질환군에 한해, 그리고 한쪽 측위가 2시간 이상 지속되면 정상자세로 복귀하도록 판정한다. 사용자가 깊은 수면에 진입했을 때에만 교정을 실행하여 수면 분절을 방지한다. 교정은 롤러바와 턴시트가 사용자를 안전 자세로 천천히 이동시켜 이루어지며, 이때 센터바가 상승해 완충면을 형성하는 독자적 기구로 전환 시 충격을 완화한다. 모든 동작은 음성 긴급정지와 하드웨어 E-stop으로 즉시 중단할 수 있도록 설계한다.

최종적으로 본 시스템은 자세 인식 정확도 85% 이상, 체위 전환 성공률 90% 이상, 전환 후 수면 비분절률 70% 이상, 센터바에 의한 착지 충격 완화 30% 이상, 안전 정지 응답 2초 이내라는 정량 KPI를 만족하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 질환 인지 개인화, 수면 단계 연동 자동 작동, 충격 완화 기구를 하나로 결합한, 기존 상용 제품에 없는 자동 체위 교정 침대의 레퍼런스를 제시하는 것이 본 개발 과제의 핵심이다.

개발 과제의 배경 및 효과

1) 문제 정의: 수면 중 부적절한 체위의 위험성

건강한 성인은 수면 중 약 30~40분 주기로 자연적 체위 변경을 수행하나, 수면 습관이나 개인차에 의해 한쪽 자세를 장시간 유지하거나 부적절한 자세를 취하는 경우가 빈번하다. 이는 다음과 같은 건강 문제를 유발할 수 있다.

첫째, 혈류 차단 문제이다. 90도 측위 시 어깨 부위의 조직 관류가 거의 무산소 수준까지 감소하며, 이는 장시간 압박에 의한 조직 손상 근거로 체계적 문헌 고찰에서도 인용되었다. 둘째, 어깨·골반 통증이다. 수면 자세 편향 비율과 어깨 통증 편향 비율이 통계적으로 유의미하게 일치하며, 이는 특정 자세 편향이 근골격계 통증의 직접적 원인이 될 수 있음을 시사한다. 셋째, 욕창 위험이다. EPUAP(European Pressure Ulcer Advisory Panel, 유럽욕창자문위원회) 가이드라인에 따르면 1~4시간의 지속적 압박만으로도 피부 및 피하 조직 손상이 시작될 수 있으며, 이는 병원 환경뿐 아니라 일반 성인에게도 해당된다. 넷째, 엎드려 눕기(prone position)의 위험성이다. 엎드린 자세에서는 호흡을 위해 머리를 한쪽으로 돌려야 하므로 경추가 장시간 극단적으로 회전된 상태를 유지하게 되며, 이는 목 통증, 뻣뻣함, 나아가 추간판 손상으로 이어질 수 있다. 또한 체중이 흉곽을 압박하여 호흡 효율이 저하되고, 척추가 부자연스럽게 과신전 되어 요통을 유발할 수 있다. 엎드린 자세는 수면 자세 중 가장 비권장 자세로, 의학계에서 가능한 한 피하도록 권고하고 있다.

2) 기존 기술의 한계 및 개선 방향

현재 시장에 존재하는 자동 체위 전환 장치로는 Freedom Bed(ProBed Medical)와 Lateral Rotation 매트리스(Hill-Rom) 등이 있다. 그러나 이들은 모두 타이머 기반으로 작동하여 사용자의 수면 상태를 고려하지 않는다. 이로 인해 얕은 수면 중에도 체위 전환이 발생하여 잠을 깨우는 문제가 존재한다.

한편, Bryte Balance 등의 스마트 매트리스는 수면 단계 인식 기능을 갖추고 있으나, 이를 체위 전환과 연동하는 제품은 존재하지 않는다. 학술 연구에서도 자세 감지(posture detection) 기술은 활발히 연구되고 있으나, '감지 → 수면 단계 고려 → 자동 교정'의 폐루프(closed-loop) 시스템은 제품 및 연구 모두에서 미개척 영역이며, 다수의 선행 연구에서 향후 과제로 명시하고 있다.

따라서 기존 기술의 근본적 한계를 극복하기 위해서는 다음 세 가지 방향의 개선이 필요하다. (1) 수면 상태를 실시간으로 인식하여 잠에서 깰 위험이 낮은 구간에서만 개입하는 지능형 제어, (2) 자세를 자동 감지하고 필요 시에만 교정하는 폐루프 시스템 구현, (3) 체위 전환 과정에서 발생하는 물리적 충격을 최소화하는 메커니즘 개발이다. 본 과제는 이 세 가지 개선 방향을 모두 반영하여 설계되었다.

3) 본 과제의 착안 과정 및 차별점

본 과제의 설계는 다음과 같은 단계적 사고 과정에서 출발하였다. 첫째, '수면 중 장시간 동일 자세를 자동으로 교정해줄 수 있으면 좋겠다'는 기본 요구를 정의하였다. 둘째, 자세를 교정하는 과정에서 사용자를 깨워서는 안 되므로, 수면 단계가 깊은 구간에서만 개입해야 한다는 제약 조건을 도출하였고, 이를 위해 비접촉 방식의 수면 단계 추정 기술이 필요하다는 결론에 이르렀다. 셋째, 기존의 시트 회전 방식은 사용자가 뒤집히는 순간 낙하 충격이 발생하여 잠을 깨울 수 있다는 문제를 발견하고, 이를 해결하기 위해 센터 바가 턴시트를 들어올려 완충면을 형성하는 독자적 메커니즘을 고안하였다.

이 착안 과정에서 도출된 세 가지 핵심 차별점은 다음과 같다.

첫째, 수면 단계 인식 기반 자동 개입이다. 깊은 수면 단계에서는 체동이 최소화되고 호흡이 느리고 규칙적으로 변하는 것이 확인되어 있으므로, NIR 카메라의 체동 데이터와 mmWave 레이더의 호흡 주기 분석을 결합하면 깊은 수면 여부를 비접촉으로 추정할 수 있다. 잠에서 가장 깨기 어려운 깊은 수면 구간에서만 체위 전환을 수행함으로써 수면 방해를 최소화한다.

둘째, 자세 감지 후 자동 교정의 폐루프 구현이다. NIR 카메라로 바로 눕기, 엎드려 눕기, 옆으로 눕기의 세 가지 자세를 실시간 감지한다. 옆으로 누운 자세 또는 엎드린 자세가 약 60분 이상 유지되면, 깊은 수면 조건 확인 후 자동으로 바로 눕기 자세로 교정한다.

셋째, 센터 바 상승에 의한 회전 충격 완화이다. 기존 시트 회전 방식은 사용자가 뒤집히는 순간 낙하 충격이 발생하는데, 본 과제에서는 침대 중앙에 설치된 센터 바가 전환 전에 상승하여 턴시트(turn sheet, 체위 전환용 시트)를 아래에서 들어올림으로써 완충면을 형성한다. 사용자는 센터 바에 직접 닿지 않고, 들어올려진 턴시트 위에 부드럽게 착지하여 낙하 충격이 감소한다. 이는 기존 제품에 없는 독창적 메커니즘이다.

4) 기대 효과

본 시스템이 성공적으로 개발되면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.

첫째, 건강 개선 효과이다. 수면 중 장시간 동일 체위로 인한 혈류 차단, 근골격계 통증, 욕창 발생 위험과 엎드린 자세로 인한 경추 부담을 자동으로 방지할 수 있으며, 이는 수면의 질 향상으로 이어진다.

둘째, 기술적·학술적 가치이다. 수면 자세 감지와 알림을 결합한 시스템은 존재하나 , 이는 사용자가 스스로 자세를 바꾸도록 유도하는 알림 방식이다. 수면 단계 인식과 물리적 자동 체위 전환을 연동한 폐루프 시스템은 제품 및 학술 연구에서 보고된 바 없으며, 본 과제는 이러한 통합을 최초로 시도한다.

셋째, 확장 가능성이다. 본 과제에서 건강한 성인을 대상으로 핵심 기술의 안전성과 유효성이 입증되면, 다음과 같은 방향으로 확장이 가능하다. 노인 요양·병원 욕창 예방·재활 환경 등 취약 사용자 대상으로 안전 기준을 강화하여 적용할 수 있고, 자세 치료가 권장되는 폐쇄성 수면무호흡증 환자의 바로 눕기 방지에도 활용 가능하다. 또한 장기간 축적된 수면 자세·호흡 데이터를 기반으로 수면 건강 리포트 서비스로 발전시킬 수 있다.

개발 과제의 목표 및 내용

1) 정량 목표(KPI)

본 과제의 정량적 목표는 다음 5개 항목으로 설정하였다.

① 체위 전환 성공률 ≥ 90%: 사용자가 탑승한 상태에서 시트 회전에 의한 체위 전환이 정상적으로 완료되는 비율 90% 이상을 달성한다.

② 자세 인식 정확도 ≥ 85%: 바로 눕기, 엎드려 눕기, 옆으로 눕기의 3분류에 대해 NIR 카메라 기반 분류 정확도 85% 이상을 달성한다.

③ 안전 정지 응답 시간 ≤ 2초: E-stop 버튼 또는 음성 긴급 정지 신호 입력 시 전체 구동이 2초 이내에 완전 정지한다..

④ 센터 바 충격 완화 효과 ≥ 30%: 센터 바 있음/없음 조건에서 체위 전환 시 매트리스 착지 소음(dB)의 감소율 30% 이상을 달성한다.

⑤ 작동 소음 ≤ 45 dB: 체위 전환 시퀀스 전 구간에서 롤러 바 상하 이동, 롤러 바 감속 모터 회전, 센터 바 상하 이동, 리니어 액추에이터 작동 등 개별 구동 요소의 소음을 0.5m 거리에서 측정하여 최대값이 45 dB 이하를 달성한다.

2) 시스템 아키텍처

본 시스템은 센서부, 판단부, 구동부, 안전부, 모니터링부의 5개 모듈로 구성된다.

센서부: NIR 카메라로 암흑 환경에서 사용자의 자세, 위치, 체동 빈도를 감지한다. mmWave 레이더 모듈로 호흡에 의한 가슴·배의 미세한 상하 움직임을 비접촉으로 감지하여 호흡 주기 를 실시간 추출한다. 선행 연구에서 FMCW mmWave 레이더를 이용한 수면 중 호흡 주기 감지가 90% 이상의 정확도로 보고되었으며, 해당 기술은 소비자용 수면 모니터에 이미 상용화되어 있다. 마이크는 사용자의 큰 소리(비명 등)를 감지하여 음성 긴급 정지 수단으로 사용하여 E-stop 버튼에 손이 닿지 않는 상황을 대비한다.

판단부: 임베디드 보드에서 카메라 영상의 자세 분류 알고리즘과 레이더 데이터의 호흡 주기 분석을 결합하여 깊은 수면 여부를 추정한다. 깊은 수면 단계에서는 부교감신경이 우세해지면서 호흡이 느리고 규칙적으로 변하며, 체동이 가장 적어지는 것이 선행 연구에서 확인되었다. 이에 근거하여, 일정 시간 이상 체동이 관찰되지 않고 호흡 주기가 느리고 규칙적인 상태가 지속되면 깊은 수면 구간으로 추정한다. 다만 엄밀한 의미의 깊은 수면은 하룻밤 중 총 약 1시간 내외로 짧기 때문에, 개입 기준을 지나치게 엄격하게 설정하면 실제 작동 기회가 극히 제한될 수 있다. 따라서 '체동 부재 + 호흡 안정'의 구체적 임계값은 실험을 통해 조정하여, 잠을 깨우지 않으면서도 충분한 개입 빈도를 확보할 수 있는 최적 기준을 탐색한다. 이 임계값의 적절성은 평가항목 '수면 비분절률'을 통해 간접적으로 검증된다. 옆으로 눕기 또는 엎드려 눕기가 약 60분 이상 유지되고 깊은 수면 조건이 동시에 충족되면, 바로 눕기 자세로의 체위 전환 시퀀스를 개시한다.

구동부: 시트 회전 방식의 체위 전환 메커니즘을 적용한다. 침대 위에는 저마찰 슬라이드 시트를 깔고 그 위에 턴시트를 배치하여, 턴시트가 이동할 때 마찰을 최소화한다. 좌우 롤러 바에 감속 모터를 장착하여 턴시트를 감아올리고, 리니어 액추에이터로 롤러 바 상하 이동 및 센터 바 상하 이동을 수행한다. 센터 바가 상승하면 턴시트를 아래에서 들어올려 완충면을 형성하며, 이때 반대쪽 롤러 바가 턴시트를 풀어 여유 길이를 확보한다. 전체 동작은 잠을 깨우지 않는 수준의 극저속으로 진행하며, 최적 속도는 실험을 통해 결정한다 .

안전부: E-stop 비상정지 버튼, 과전류 보호 퓨즈, 급격한 움직임 감지 시 즉시 정지 기능을 포함한다. 또한 사용자가 큰 소리를 내거나 비명을 지르면 마이크 기반 음성 긴급 정지가 작동하여 모든 구동을 즉시 중단한다.

모니터링부: 임베디드 보드에서 웹 서버를 구동하여, 같은 Wi-Fi 내 스마트폰에서 수면 자세 기록, 전환 이력, 수면 단계 로그를 확인할 수 있는 대시보드를 제공한다.

3) 작동 시퀀스

체위 전환은 다음 7단계로 진행된다.

① 약 60분 이상 동일 자세 감지 + 깊은 수면 확인: 카메라가 사용자의 자세를 분류하고, 레이더가 호흡 주기를 분석하여 깊은 수면 상태를 확인한다. 옆으로 눕기 또는 엎드려 눕기가 약 60분 이상 유지되고 깊은 수면이 확인되면 체위 전환을 개시한다.

② 롤러 바 상승: 이동 방향의 롤러 바를 먼저 상승시켜 턴시트를 끌어올리고 기울기를 생성한다.

③ 시트 회전으로 사이드 이동: 상승한 롤러 바가 턴시트를 감아올리면, 슬라이드 시트 위의 턴시트가 미끄러지며 사용자를 사이드로 이동시킨다.

④ 센터 바 상승: 침대 중앙의 센터 바가 턴시트를 아래에서 밀어올려 완충면을 형성한다. 반대쪽 롤러 바가 턴시트를 풀어 여유 길이를 확보한다.

⑤ 뒤집기: 롤러 바가 턴시트를 더 감아 사용자를 똑바른 자세로 뒤집는다. 센터 바가 들어올린 턴시트가 완충 역할을 하여 낙하 충격 없이 부드럽게 착지한다.

⑥ 센터 바·롤러 바 하강: 센터 바가 천천히 하강하고 롤러 바도 내려가면서 매트리스가 다시 평평해진다.

⑦ 중앙 복귀: 반대쪽 롤러 바가 턴시트를 감아 사용자를 침대 중앙으로 되돌린다.

전 과정은 깊은 수면 지속시간 내에 완료되어야 하며, 급격한 움직임이 감지되거나 음성 긴급 정지가 발동되면 즉시 정지한다.

4) 대상 사용자

본 프로토타입의 대상은 건강한 성인(1인용 침대)이다. 침대 크기 및 구동부 설계 기준은 사이즈코리아(국가기술표준원) 인체치수조사 데이터를 참고하여, 한국 성인 남성 상위 95%를 수용할 수 있는 키 약 183cm, 체중 약 95kg을 설계 상한으로 설정한다.

본 과제에서 건강한 성인을 1차 대상으로 설정한 이유는, 프로토타입 단계에서 사용자가 직접 피드백을 제공하고 위험 시 자력 대응이 가능하여 안전한 검증 환경을 확보할 수 있기 때문이다. 1단계에서 핵심 기술(수면 단계 연동 체위 전환, 충격 완화 메커니즘)의 안전성과 유효성을 충분히 입증한 후, 2단계로 노인·환자 등 취약 사용자를 대상으로 안전 기준을 강화하여 확장하는 것이 합리적인 개발 순서라고 판단하였다.

관련 기술의 현황

관련 기술의 현황 및 분석(State of art)

• 전 세계적인 기술현황

본 과제의 핵심 기술은 (1) NIR 카메라 기반 수면 자세 감지, (2) mmWave 레이더 기반 비접촉 수면 단계 추정, (3) 자동 체위 전환 메커니즘 및 저소음 구동부의 세 가지로 구분된다.

(1) NIR/IR 카메라 기반 수면 자세 분류: 카메라 기반 수면 자세 분류는 2016년 Grimm et al.이 Kinect v2 뎁스 카메라(512×424, ToF 방식)의 깊이 맵을 Bed Aligned Map으로 변환하여 CNN에 입력, 3가지 자세를 분류한 것을 시작으로, Ren et al.은 동일 Kinect + Artec 3D 스캐너를 사용해 SVM + SIFT 특징 추출로 6가지 자세에 대해 92.5%를 달성하였다. 2019년 Liu et al.은 NIR 카메라(해상도 848×480, 6fps), 뎁스 카메라, 압력 센서 매트(64×27 센서 셀)를 동시 수집한 SLP(Simultaneously-collected Lying Pose) 데이터셋을 IEEE TPAMI에 공개하여, 109명의 피험자가 담요 없음/얇은 담요/두꺼운 담요 3조건에서 15가지 자세를 취한 다중모달 벤치마크를 마련하였다(NIR 단독 85~95%).

2020년 Mohammadi et al.은 단일 2D IR 카메라(해상도 640×480)를 침대 상방 약 1.6m에 설치하고, ResNet-152 + 전이학습을 적용하여 12명의 실제 8~10시간 수면 환경에서 담요 착용 상태(두께 0.4~8cm)로 4분류(supine/prone/left/right) + 빈 침대 감지에 성공하였다. 핵심 설계 파라미터는 촬영 간격 30초, 야간 IR LED 조명, 학습 시 데이터 증강(회전·이동·스케일링)이었다. 2021~2022년에는 담요 대응이 핵심 과제로 부상하여 Tam et al.이 Intel RealSense D435i(뎁스 해상도 1280×720, NIR 스테레오) 카메라를 침대 상방 약 1.5m에 설치하고, 66명(2021) 대상 4가지 담요 조건(없음/침대시트/얇은 담요/두꺼운 담요)에서 ResNet-34 기반 CNN으로 4분류 97.1%, 7분류 88.9%를 달성하였다. 후속 연구(2022, 120명)에서는 OpenPose 기반 해부학적 랜드마크 + 어텐션 전략으로 7분류 92.2%까지 향상시켰으며, 담요가 두꺼울수록 정확도가 약 3~8%p 하락하는 경향이 일관되게 관찰되었다. 2024년에는 SRDC-S가 NVIDIA Jetson 임베디드 플랫폼에서 교차 사용자 자세 인식 85.07%를 달성하여 실시간 배포 가능성을 검증하였다.

대안 기술로는 압력 센서 매트(ConcatNet 95.56%, 2024; Matar et al. 97.6%, 2020), RF 신호(BodyCompass, MIT CSAIL, 반사 신호 위상 분석으로 94%), 웨어러블 가속도계(WSS 92.5%, 2018; 가속도계 8개 체표 부착 98.42%, 2025), ECG 기반 센서(Enayati et al., 매트리스 내장 ECG 전극으로 ~100% k-fold, 2018), 열화상 어레이(Chen et al., 8×8 IR 어레이 ~88%, 2019) 등이 있으나, 본 과제에서는 비접촉·암흑 작동·체동/자세 동시 감지가 가능하고 침대 구동부에 물리적 간섭을 주지 않는 NIR 카메라를 선택하였다. 특히 압력 센서 매트는 턴시트 이동 시 센서 위치가 변형되어 구동부와의 물리적 간섭이 불가피하며, 웨어러블 가속도계는 수면 중 착용 거부감이 크다.

<표 1> 논문 별 사용 카메라 센서와 정확도

<그림 1> 뎁스 카메라에 의한 수면 자세 분류

(2) mmWave 레이더 기반 비접촉 수면 단계 추정: 정상 성인의 호흡에 의한 흉곽 변위는 약 4~12mm이며, 심박에 의한 변위는 약 0.2~0.5mm로 매우 미세하다. FMCW(Frequency-Modulated Continuous Wave) 레이더는 이러한 마이크로모션을 1μm 이하의 정확도로 비접촉 감지할 수 있다. 2020년에는 자체 제작 FMCW 레이더(반송파 24GHz, 대역폭 250MHz, 범위 해상도 60cm, 수신기 잡음 지수 12dB)를 사용하여 110Hz 및 154Hz 두 가지 chirp 반복 주파수에서 수면 중 심폐 신호 수집 성능을 비교하였으며, 154Hz가 더 세밀한 정보를 포착하나 110Hz도 활력 징후 모니터링에 충분함이 확인되었다.

2022년에는 국내에서 mmWave 기반 비접촉식 심박 측정 시스템이 개발되었다. 2024년에는 호흡 패턴 분류 연구에서 KNN(84.75%), SVM(91%), CNN+LSTM(92%)을 비교한 끝에 G-SVM(Gaussian kernel SVM) 방법으로 전체 정확도 94.75%를 달성하였으며, 특히 빠른 호흡(quick breathing)의 인식률을 64%→88%로, 느리고 깊은 호흡(slow and deep breathing)을 99%로 개선하였다. 2025년에는 TI IWR6843ISK(60~64GHz FMCW, 송신기 3개·수신기 4개 어레이) 레이더를 이용한 Spatial Blind Source Estimation 기법으로 호흡률 94.51%, 심박수 97.79%의 감지 정확도가 보고되었다.

수면 단계 추정에서는 심박수(HR)·호흡률(RR)·심호흡 커플링(CRC, cardiorespiratory coupling)·체동 빈도의 4가지 다변량 시계열 데이터를 biLSTM(bidirectional Long Short-Term Memory) 네트워크에 입력하여 5단계 수면 분류(Wake, N1, N2, N3, REM)를 수행하는 연구(2023)가 Nature Scientific Reports에 발표되었다. 이 연구는 leave-one-out 교차검증으로 balanced accuracy, Cohen’s κ, F1 점수를 평가하였다. 2025년에는 호흡음을 통한 수면 단계 예측 연구도 발표되어, 마이크 기반 보조 수단의 가능성이 제시되었다.

상용 제품으로는 Google Nest Hub 2세대(Soli mmWave 센서 + 마이크 + 광센서 + 온도센서, 카메라는 수면에 미사용, 13.2만원), Aqara FP2(천장 설치 mmWave, 가슴 움직임+낙상 감지, $82.99), SMK Milweb Sleep(mmWave, IoT 기기 연동, $150), Withings Sleep Analyzer(매트리스 삽입 압력센서 + 마이크, $150), SleepScore(스마트폰 마이크+스피커, 앱 기반) 등이 있으나, 모두 모니터링에 한정되며 물리적 체위 전환 기능은 없다. 따라서 본 과제에서는 mmWave 레이더의 비접촉 호흡·심박 감지 능력을 NIR 카메라의 체동 감지와 결합하여 깊은 수면 여부를 추정하되, 기존 상용 제품에는 없는 물리적 자동 체위 전환과의 연동을 구현한다.

<표 2>mmWave 레이더 연구 및 수면단계 예측 연구

(3) 자동 체위 전환 메커니즘 및 저소음 구동부: 체위 전환 방식은 시트 회전(VENDLET V5S), 3분할 플랫폼 틸팅(Freedom Bed), 에어셀 압력 조절(Bryte Balance, Hill-Rom)로 분류된다.

VENDLET V5S는 침대 양측의 롤러 바가 저마찰 나일론 슬라이드 시트 위의 터닝 시트를 감거나 풀어 환자를 수평 회전시키는 구조이다. 3단계 속도 조절이 가능하며, 높낮이 조절 바가 사이드레일(안전 가드) 역할을 겸한다. 간병인이 핸드 컨트롤러로 직접 조작하는 수동 시스템이며, 모터 과부하 시 자동 정지 기능과 조작 잠금 기능이 내장되어 있다. 최대 65dB로 보고되며, 가격은 £4,990~5,867이다.

Freedom Bed는 중앙판과 양측 힌지 측편판으로 구성된 3분할 플랫폼을 머리판·발판 프레임의 바 링크로 연결하여 좌우 최대 60°(한쪽당 30°) 회전이 가능하다. 마이크로프로세서에 중앙·좌측·우측 체류 시간(1분~4시간), 좌·우 각도, 속도를 저장하여 프로그래밍된 패턴을 반복한다. 12V DC 전원 + 정전 대비 배터리 백업, 공압식 쿠션 상체·다리 거상, 트렌델렌버그(Trendelenburg) 경사 조절, 안전 센서 및 프로그래밍 잠금 기능을 갖추고 있다. “속삭이는 수준” 소음을 주장하나 구체적 dB 수치는 미공개이며, 가격은 $48,000이다. Hill-Rom Centrella는 SafeView 바닥 조명 투사로 원격 안전 상태 확인, FlexAfoot 전동 길이 조절, 비접촉 HR/RR 모니터링(7일 기록), 3단계 낙상 감지 알람 등 의료 특화 기능을 갖추나 체위 전환 자체는 수동이다. 두 제품 모두 수면 상태를 고려하지 않는다.

저소음 리니어 액추에이터는 22dB(모터뱅크, 2000N, 6mm/s, 스트로크 50~700mm), 30dB 이하(DIHOOL, 2000N, 15mm/s, 스트로크 50~1000mm)부터 50dB(가치창조기술, 1500N, 4mm/s, 스트로크 200mm)까지 다양하다. 사양상 소음은 무부하 기준이며, 추력과 동작 속도는 반비례 관계이다. 본 과제에서는 WHO 침실 소음 기준(단발 이벤트 45dB LAmax 이하)과 설계 하중(한국 성인 남성 95퍼센타일 약 95kg, Size Korea 제8차 인체치수조사 기준)을 고려하여 30dB 이하·500N급 자기잠금(self-locking, 내부 웜기어) 방식의 리니어 액추에이터를 선정하였다. 요약하면, 기존 체위 전환 제품은 수동 조작 또는 타이머 기반에 머물러 있으며, 수면 상태를 고려한 자동 개입과 전환 충격 완화를 동시에 갖춘 시스템은 부재하다. 본 과제는 VENDLET의 시트 회전 메커니즘을 기반으로 하되, 센터 바 완충과 수면 단계 연동 자동 제어를 추가하여 이 한계를 극복한다.

<표 3> 시장조사

• 기술 로드맵

관련 기술의 시간순 발전 과정을 정리하였다<그림 2>. 기구부(메커니즘)는 1994년부터, 센서부(카메라·레이더)는 2012년부터 독립적으로 발전해왔으나, 양자를 폐루프로 통합한 사례는 아직 없다.

<그림 2> 기술 로드맵 타임라인

• 특허 조사 및 전략

국내외 관련 특허를 조사하고 장단점 및 본 과제와의 차별점을 분석하였다.

<표 4> 관련 특허 조사

본 과제의 독창적 기술 요소는 두 가지이다. 첫째, ’센터 바 상승에 의한 회전 충격 완화 메커니즘’으로 VENDLET(WO2014167569A1)의 수직 액추에이터가 안전 난간 용도에 한정되는 것과 달리 턴시트를 들어올려 완충면을 형성하는 신규 구성이다. 둘째, ’수면 단계 추정에 따라 체위 전환을 자동 개시하는 폐루프 제어 방법’으로, 기존의 타이머 기반(Freedom Bed) 또는 수동 조작(VENDLET)과 본질적으로 다르다.

단기 전략(프로토타입 단계): 실험 데이터에 근거한 설계 파라미터(센터 바 높이, 롤러 바 속도, 턴시트 장력)와 수면 단계 판단 임계값(체동 부재 시간, 호흡 주기 안정성)의 조합을 팀 노하우로 축적하고, 반복 실험을 통해 재현성과 안전성을 확보한다. Freedom Bed 틸팅 특허(US5515561A, 1994)는 만료되었으며, 본 과제의 시트 회전 + 센터 바 구조는 VENDLET 특허와 구동부가 상이하여 저촉 가능성이 낮다.

중기 전략(검증 완료 후): (1) 센터 바 완충 메커니즘의 기구 특허 — 센터 바 상승 높이·타이밍과 턴시트 여유 길이의 연동 구조를 청구항으로 구성, (2) 수면 단계 연동 자동 체위 전환 제어 방법 특허 — NIR 체동 데이터 + mmWave 호흡 주기 분석 → 깊은 수면 추정 → 체위 전환 시퀀스 자동 개시의 폐루프 로직을 방법 청구항으로 구성하여 국내 특허 출원을 목표로 한다.

시장상황에 대한 분석

• 경쟁제품 조사 비교

<표 5> 경쟁제품 비교

국내에는 코웨이 비렉스(에어셀 스마트 매트리스), 바디프랜드 라클라우드(프리셋 모션), 영원메디칼 AD-1800 TURNING(타이머 에어셀 체위 변경), 나인벨헬스케어 스마트케어베드(AI 체압 분석) 등이 있으나, 수면 단계 연동 자동 체위 전환 기능을 갖춘 제품은 없다.

• 마케팅 전략

<표 6> SWOT 분석

전략 도출: SO전략(강점×기회)으로는 수면 단계 연동 폐루프라는 유일한 차별점을 앞세워 기존 제품이 부재한 시장 공백에 진입하고, 저렴한 가격으로 병원·요양시설 시범 도입을 추진한다. WT전략(약점×위협)으로는 1차 대상을 건강한 성인으로 한정하여 안전 리스크를 관리한 뒤, 내구성 및 안전성이 검증되면 노인 혹은 환자까지 목표 대상을 확장한다.

개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

수면 단계 인식과 물리적 자동 체위 전환을 연동한 최초의 폐루프 시스템으로서 해당 분야의 기술적 공백을 메우는 학술적 가치가 있다. 센터 바 상승에 의한 회전 충격 완화 메커니즘은 VENDLET(센터 바 없음, 최대 65dB)·Freedom Bed(틸팅 방식)의 근본적 한계를 해결하는 독창적 기구 설계이다. NIR 카메라 + mmWave 레이더의 다중 센서 융합 구조는 비접촉 수면 모니터링의 새로운 구현 사례를 제공한다. 본 과제의 정량 목표로는 자세 인식 정확도 ≥85%(선행 연구 coarse 분류 하한), 체위 전환 성공률 ≥90%, 수면 비분절률 ≥70%(깊은 수면 중 전환 시 안 깸), 센터 바 충격 완화 ≥30%(dB 감소율), 안전 정지 ≤2초, 작동 소음 ≤45dB(A)(WHO 기준)를 설정하였다.

경제적, 사회적 기대 및 파급효과

한국 매트리스 시장은 2024년 약 3억 달러 규모, 연평균 성장률 5.9%이며, 병원용 침대 시장은 연평균 성장률 8.94%, 병상 관리 시스템은 연평균 성장률 10.2%로 더 높은 성장률을 보인다. 본 과제 기술이 상용화될 경우 BendLet Bed ($800) 대비 획기적으로 낮은 가격대에서 수면 단계 연동 기능을 제공하여 시장 진입 경쟁력을 확보할 수 있다. 사회적 측면으로는 건강한 성인의 잘못된 수면 자세에 의한 건강 악화 문제를 조기에 예방하고 이를 개선할 수 있다. 향후 고령화 사회에서 간병인 없이 자동 체위 전환으로 노인들의 욕창을 예방하고 그에 대한 돌봄 부담을 감소시키는 영역까지 확대될 수 있다.

NIR 카메라의 IR 영상만 사용으로 프라이버시 우려를 최소화한다. 환경적으로는 저전력 DC 구동(24V)으로 에어셀 매트리스 대비 지속적 공기펌프가 불필요하여 에너지 효율이 높다.

구성원 및 추진체계

역할 분담

• 김*수 (기구/제작): 롤러 바·센터 바 조립, 외주 업체 소통, 시트 재단·부착, 프레임 세팅
• 성*현 (소프트웨어): Python 코딩, 카메라 영상처리, 레이더 호흡 주기 분석, PWA 대시보드 개발
• 안*욱 (검증/문서): 실험 설계·진행, 데이터 기록·분석, 보고서·발표자료 작성
• 최*교 (전자/제어): 전자·배선 설계, 시퀀스 제어 개발, 시스템 통합
• 박*희 교수 (지도교수): 기술 자문, 안전 승인, 프로젝트 전반 검토

추진체계

<그림 3> 추진체계

설계

설계사양

제품의 요구사항

본 과제에서 개발하는 자동 수면 자세 교정 침대는 사용자의 수면 중 자세 교정이라는 기능적 목표를 충족하면서도, 가정용 제품으로서의 실용성과 안전성을 확보해야 한다. 이를 위해 도출한 제품 요구사항은 다음과 같다.

<표 7> 요구사항 목록

1. 자세 인식이 잘 되어야 함 자동 체위 교정 기능이 작동하려면 시스템이 사용자의 현재 수면 자세를 정확히 판별할 수 있어야 한다. 인식 오류는 불필요한 작동이나 필요한 작동의 누락으로 이어져 제품 신뢰성을 크게 훼손한다.

2. 체위 전환이 원활하게 되어야 함 과제의 핵심 목표이다. 잘못된 자세가 감지되었을 때 체위 전환은 정상적으로 되어야만 한다. 체위 전환 동작이 매끄럽지 못하면 사용자에게 불편함과 충격을 유발하고, 수면을 방해하는 요소로 작용한다. 힘의 전달, 동작 궤적, 마찰 조건이 유기적으로 맞물려야 원활한 전환이 가능하다.

3. 수면 상태를 파악할 수 있어야 함 얕은 수면 중에 작동하면 사용자를 깨우게 된다. 깊은 수면 단계에서만 체위 전환이 이루어지도록 하기 위해 수면 상태 판별 기능이 필수적이다.

4. 작동 중에 깨우지 않아야 함 본 제품의 핵심 가치는 수면의 연속성을 보장하면서 자세를 교정하는 데 있다. 사용자가 작동 사실을 인지해 깨어난다면 제품의 기본 목적이 무의미해지므로, 전환 과정 전반이 수면 친화적으로 설계되어야 한다.

5. 소음이 작아야 함 수면 환경에서는 작은 소음도 각성을 유발할 수 있다. 구동부·센서부 모두 저소음 설계가 필요하며, 특히 체위 전환 시 발생하는 기계적 소음을 최소화해야 한다.

6. 튼튼해야 함 사용자의 체중(최대 95kg 상정)을 반복적으로 지지하고, 매일 반복되는 구동 하중을 견뎌야 하므로 본체 프레임과 구동부 모두 충분한 강도와 내구성을 확보해야 한다.

7. 보조자 없이 사용 가능해야 함 기존 의료용 체위 변환 장비(VENDLET 등)는 보조자의 조작이 필수이나, 본 제품은 개인 수면 환경에서 사용하기 때문에 개인이 장비를 작동시킬 수 있어야 한다. 체위 전환 시 보조자의 도움이 필요 없어야 자동 체위 전환의 목적이 달성된다.

8. 비상정지가 되어야 하며 안전해야 함 자동 구동 시스템 특성상 예기치 못한 오작동이 발생할 수 있다. 사용자가 즉시 동작을 중단시킬 수 있는 비상정지 기능과, 기계적·전기적 안전 장치가 반드시 갖추어져야 한다.

9. 이용 시 편안해야 함 침대는 장시간 사용하는 제품이므로 매트리스·시트의 쿠션감, 체온 관리, 소재의 촉감 등 사용자 편안함이 제품 만족도를 결정하는 핵심 요소다.

10. 위생 관리가 용이해야 함 매일 장시간 피부가 닿는 제품이므로 땀·피지로 인한 오염이 불가피하다. 사용자가 직접 닿는 시트류는 분리·세탁이 쉬워야 하며, 본체 내부에 이물이 축적되지 않도록 설계되어야 한다.

11. 가격이 저렴해야 함 기존 유사 제품(VENDLET V5S 약 800만 원, Freedom Bed 약 $48,000)은 가정용으로 접근이 어려운 가격대다. 본 제품은 일반 소비자가 구매할 수 있는 합리적 가격대(목표 250만 원 수준)를 지향한다.

12. 수동으로 조작 가능해야 함 자동 모드가 사용자 의도와 맞지 않거나 시스템 오류 상황이 발생할 수 있다. 이런 경우 사용자가 직접 조작할 수 있는 수동 제어 인터페이스가 필요하다.

13. 개개인별 맞춤화를 통해 개인화가 되어야 함 사용자마다 체형, 선호 자세, 수면 습관이 다르다. 전환 강도·빈도·민감도 등을 사용자별로 조정할 수 있어야 제품이 실제 환경에서 유효하게 동작한다.

14. 설치가 용이해야 함 일반 가정에서 사용하는 제품인 만큼 전문 시공 없이 설치 가능해야 한다. 복잡한 배관·배선이 요구되지 않아야 하며, 부품 조립과 배치가 직관적이어야 한다.

15. 심미성이 있어야 함 침실은 개인 공간이므로 실내 인테리어와 조화를 이루는 외관이 요구된다. 기계적·의료적 인상을 최소화하고, 일반 침대와 유사한 자연스러운 디자인이 필요하다.

16. 무게가 너무 무겁지 않아야 함 제품을 옮기거나 재배치할 일이 발생할 수 있으므로 과도한 무게는 사용성을 저해한다. 구조적 강도를 유지하면서 경량 소재를 적절히 활용해야 한다.

17. 사이즈가 너무 크지 않아야 함 침실 공간의 제약을 고려할 때, 표준 침대 규격(퀸 사이즈 기준)을 크게 벗어나지 않아야 한다. 교정 기구부가 추가됨에도 불구하고 통상적인 침대 공간 내에 수용되어야 한다.

<그림 4> 목적계통도

설계 사양

<그림 5> 설계사양

도출된 설계사양 체계를 토대로, 본 과제에서는 이후 개념안 평가에 사용할 8가지 평가 변수를 정의하였다. 이 변수들은 설계사양 L3 항목 전체를 유형별로 묶어 압축한 것으로, 개념안 간 정량적 비교가 가능하도록 구성하였다.

<표 8> 설계 평가 변수

이 8가지 평가 변수는 설계사양에서 도출된 30여 개의 세부 요구사항을 포괄적으로 반영하며, 이후 중요도 계수 부여와 개념안 평가 매트릭스 단계에서 공통 기준으로 활용된다.

<그림 6> 중요도 계수

8가지 평가 변수에 중요도를 0~4까지 총 5단계로 나누어 중요도 계수를 분배하였고, 추후 이를 활용하여 개념 설계 시 평가를 진행한다.

- 중요도 4점(기능/성능, 사용자 안전)

제품의 핵심 존재 이유인 자세 교정 효과와, 수면 중 자동 구동이라는 특성상 절대 타협할 수 없는 사용자 안전은 최상위 중요도로 설정하였다. 두 변수 중 하나라도 충족되지 않는 제품은 시장 출시 자체가 불가능하다.

- 중요도 3점(수면 친화성, 제작비용)

"수면을 방해하지 않는 자세 교정"이라는 본 과제의 차별점을 직접 구현하는 수면 친화성, 그리고 의료용이 아닌 가정용 시장 진입을 위한 가격 경쟁력은 상위 중요도로 설정하였다. 타협이 가능하나 크게 양보할 수 없는 변수들이다.

- 중요도 2점(사용 편의성, 유지보수성)

완전 자동 작동이 기본 지향점이므로 편의성은 어느 개념에서나 유사한 수준으로 구현 가능하며, 유지보수성 역시 장기 사용 시 부담이 되지만 프로토타입 단계의 핵심 평가 요소는 아니다. 중위 중요도로 배치하였다.

- 중요도 1점(심미성, 설치·이동성)

가정용 제품으로서 필요한 요건이나, 본 과제의 기술적 기여와 직접 관련성이 낮은 외적·운용적 변수이다. 평가에 반영하되 낮은 가중치를 부여하였다.

개념설계안

본 과제의 전체 시스템은 자세 인식부, 수면 단계 감지부, 체위 교정 기구부의 세 가지 서브시스템으로 구성된다. 이 중 자세 인식부와 수면 단계 감지부는 각각 NIR 카메라와 mmWave 레이더를 활용하는 방식으로 기술적 구현 방향이 비교적 명확하며, 어떤 기구적 방식을 선택하더라도 공통적으로 적용된다.

반면 체위 교정 기구부는 "사용자의 몸을 어떻게 물리적으로 움직일 것인가" 라는 질문에 대해 다양한 해법이 존재하며, 선택한 방식에 따라 침대의 구조·안전성·사용감·비용이 근본적으로 달라진다. 따라서 본 개념 설계 단계에서는 체위 교정 기구부에 초점을 맞추어, 팀원 전원이 참여한 브레인스토밍을 통해 네 가지 개념안을 도출하였다.

개념 1: 3분할 틸팅 매트리스를 통해 기울기 조작으로 사용자가 정자세로 복귀하도록 유도하는 방식

개념 2: 에어셀로 매트리스 기울기를 형성하여 사용자가 정자세로 복귀하도록 유도하는 방식

개념 3: 롤러바와 센터바로 사용자의 자세를 직접 회전시켜 교정하는 방식

개념 4: 밀개 구조물로 사용자의 몸을 직접 밀어 교정하는 방식

이하에서 각 개념을 순서대로 설명한다.

• 3분할 틸팅 매트리스 방식

매트리스를 좌·중앙·우 3구역으로 독립 분할하고 각 구역 하부에 틸팅 기구를 설치한다. 교정이 필요한 자세로 판정되면 해당 측면 구역 하부의 틸팅 기구가 구동되어 매트리스 면이 완만한 각도로 기울어지고, 사용자는 중력에 의해 정자세(앙와위) 방향으로 자연스럽게 이동한다. 자세 복귀가 확인되면 매트리스는 원래 수평 상태로 복귀한다.

• 에어셀 매트리스 방식

매트리스 내부에 다수의 에어셀(공기 주머니)을 배치하고 각 셀의 공기압을 독립적으로 제어한다. 교정 필요 판정 시 한쪽 측면 에어셀에 공기를 주입하여 부풀리고 반대편은 공기를 빼서 낮춤으로써 매트리스 표면에 경사면을 형성하며, 이 기울기에 의해 사용자가 중력을 통해 정자세 방향으로 유도된다. 교정 완료 후 에어셀 압력은 원위치로 복원된다.

• 직접 밀기 방식

매트리스 아래에 수직 방향으로 작동하는 밀개 구조물을 배치하여 사용자의 몸을 직접 밀어 자세를 변경한다. 교정 필요 판정 시 밀개 구조물이 매트리스 아래에서 상승하여 사용자의 어깨 또는 허리 측면에 접촉하며, 완만한 힘으로 반대편으로 이동시킨다. 교정 완료 후 밀개는 원위치로 복귀한다.

• 롤러바 및 센터바 방식

매트리스 좌·우측에 회전하는 롤러바를 배치하고 그 사이를 감싸는 턴시트를 통해 사용자의 자세를 직접 회전시킨다. 교정 필요 판정 시 먼저 회전 축 하부의 센터바가 상승하여 사용자의 몸 중심을 완충 지지하고, 이어 한쪽 롤러바가 회전하며 턴시트를 감아 들여 사용자를 반대편으로 서서히 이동시킨다. 원하는 자세로 이동이 완료되면 롤러바가 정지하고 센터바가 하강한다.

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

조립도

내용

부품도

내용

제어부 및 회로설계

내용

소프트웨어 설계

소프트웨어 전체 구조

본 시스템의 소프트웨어는 인식·판단을 담당하는 Raspberry Pi 5와 모터 구동을 담당하는 Arduino Mega 2560의 2계층으로 구현된다. 사용자의 수면 자세를 비접촉 방식으로 모니터링하고, 사용자가 설정한 질환 프로파일에 따라 개인화된 위험 여부를 판단하여, 깊은 수면 중에만 자세 교정을 수행하는 것을 목표로 한다. 또한 Raspberry Pi 5는 웹 서버를 구동하여, 사용자 또는 보호자가 브라우저로 질환 프로파일 설정·모니터링·시스템 제어를 수행할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공한다(7.6). 시스템의 전체 구조는 〈그림 22〉과 같으며, 〈그림 23〉은 시간 흐름에 따른 동작 과정을, 〈그림 24〉는 사용자의 상태에 따른 작동 방식을 나타낸다.

<그림 22> 컴포넌트 다이어그램

<그림 23> 시퀀스 다이어그램

IR 카메라는 사용자의 수면 영상을 실시간으로 수집하며, 수집된 영상 데이터는 자세 식별 모듈로 전달된다. 자세 식별 모듈에서는 단계적 계층 분류 방식을 적용하여, 사용자의 자세를 먼저 정자세(바로)와 비정자세로 1차 분류하고, 비정자세로 판단된 경우 엎드림 자세와 옆으로 누운 자세로 2차 분류하며, 옆으로 누운 자세는 다시 좌측위와 우측위로 최종 분류한다. 즉 최종적으로 정자세·엎드림·좌측위·우측위의 4개 자세로 식별한다. 이러한 계층적 분류 구조는 단일 단계 분류 방식에 비해 자세 식별 정확도를 향상시키고, 각 단계별 특징 추출 부담을 감소시키는 장점이 있다.

자세 식별 결과는 위험 판단 모듈로 전달되며, mmWave 센서로 획득한 수면 깊이 상태, 사용자가 사전에 설정한 질환 프로파일, 그리고 마이크를 통한 음성 긴급정지 신호와 함께 종합적으로 분석된다. mmWave 센서는 사용자의 호흡 및 심박 정보를 기반으로 수면 깊이 상태를 추정한다. 질환 프로파일은 사용자 또는 보호자가 자신의 건강 상태를 입력한 정보로서, 어떤 자세가 해당 사용자에게 위험한지를 판단하는 기준이 된다.

위험 판단 모듈은 이들 정보를 종합하여 자세 교정 필요 여부를 결정한다. 엎드림 자세는 모든 사용자에게 해로우므로 항상 교정 대상이 되며, 그 외의 자세는 사용자의 질환 프로파일상 위험 자세로 분류된 경우에만 교정 대상이 된다. 또한 좌측위 또는 우측위가 2시간 이상 지속되면 모든 사용자에 대해 정상자세(바로)로 복귀시킨다. 다만 정상자세(바로)는 시간 경과만으로는 교정하지 않으며, 질환 프로파일상 위험 자세인 경우에만 교정한다. 장기 부동·욕창 위험이 있는 사용자의 경우에는 자세 종류와 무관하게 동일 자세가 2시간 이상 유지되면 교정 대상으로 판단한다. 교정이 필요하다고 판단되더라도 사용자가 깊은 수면 상태일 때에만 제어 모듈(Arduino)로 교정 명령을 전달하여, 각성을 방지하고 안정적인 교정이 이루어지도록 한다. 단, 음성 긴급정지 신호가 감지되면 다른 모든 조건에 우선하여 진행 중인 교정을 즉시 중단한다.

<그림 24>

자세 인식(카메라)

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

관련사업비 내역서

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

자세 인식 기능은 이불과 베개가 없는 환경에서 수집된 데이터를 기반으로 학습되었다. 실제 수면 환경에서는 사용하는 침구류에 따른 차이가 발생할 수 있으므로 다양한 종류의 이불과 베개가 포함된 환경에서 데이터를 추가로 수집할 계획이다. 또한 제한된 인원과 환경에서 수집되었다. 연령, 성별, 체형이 다른 다양한 피험자를 대상으로 데이터 수집 범위를 확대할 계획이다.

수면 단계 판별 기능은 심박수와 호흡수 정보의 임계값을 활용한 룰 기반 방식으로 구현되었다. 향후 심박과 호흡 간 동기화 지표를 활용하여 수면 단계 변화에 대한 분석 정확도를 향상시킬 필요가 있다.

특허 출원 내용