심장은 우리 신체 곳곳에 혈액을 전달하기 위해 혈액을 혈관 방향으로 강하게 이동시킵니다. 이 때 혈관에 혈액이 밀려들면서 강한 압력이 가해지는데 이를 혈압이라고 합니다. 정상인보다 혈압이 낮은 저혈압의 경우 부정맥이나 빈혈, 심부전 등을 유발할 수 있습니다. 반대로 혈압이 높은 고혈압은 심근경색이나 뇌졸중, 뇌출혈 등의 치명적인 문제를 일으킬 수 있어, 혈압을 주기적으로 측정하여 관리하는 것이 중요합니다. 현재는 사용자의 팔에 압력을 가해 코르트코프 소리를 측정하는 혈압 측정 방식이 가장 대중적으로 사용되고 있습니다. 하지만, 이러한 방식은 편의성이 떨어지며, 연속적으로 사용자의 혈압을 측정할 수 없다는 한계가 있습니다. 최근에는 광 혈량계의 신호를 사용해 혈압을 연속적으로 측정하는 방법이 개발되었지만, 가격이 비싸고 편의성이 떨어져 가정에서 사용하기에는 부적절하다는 문제가 있습니다.
계명대학교 이종하 교수 연구팀은 신경망 알고리즘을 활용해 비접촉 방식으로 혈압을 측정하는 방법을 개발했습니다. 혈압 측정을 위해 휴대전화나 카메라로 사용자의 얼굴 부분을 동영상 촬영합니다. 비접촉 혈압 측정 장치는 동영상으로부터 사용자의 얼굴 부분을 인식한 뒤 이미지에서 나오는 광신호를 검출합니다. 검출된 광신호로부터 피하 혈류량의 변화를 계산하여 맥파 신호를 알 수 있습니다. 맥파 신호로부터 수축기 진폭이나 맥박 간격, 이완기 기울기 등 다양한 특징값들을 추출합니다. 비접촉 혈압 측정 장치는 신경망 알고리즘을 통해 맥파 신호의 특징과 혈압 사이의 관계를 학습해 둔 다량의 학습데이터를 포함하고 있습니다. 따라서, 추출된 맥파 신호의 특징값으로부터 사용자의 혈압을 추정할 수 있습니다.
본 장치는 기존의 측정 방식들과 달리 휴대전화나 카메라로 간단하게 동영상을 촬영하여 사용자의 혈압을 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있습니다. 또한, 본 장치는 기계학습을 기반으로 하므로 사용자의 혈압 측정 결과를 학습하여 정확도를 향상할 수 있습니다. 본 장치를 사용할 경우 기존의 혈압 측정 방식의 낮은 편의성 문제를 해결할 수 있으며 혈압 측정 장치를 구비해야하는 경제적인 부담을 덜어줄 수 있습니다. 본 장치를 통해 주기적으로 사용자의 혈압을 측정함으로써, 고혈압이나 저혈압으로 인해 발생할 수 있는 다양한 건강 문제를 예방 및 관리할 수 있을 것으로 기대됩니다.