ABSTRACT
This study presents a self-wearable smart personal protective respirator featuring a color-signaling triage system designed to facilitate rapid assessment during large-scale physical disasters. The device enables individuals to wear the respirator, allowing responders to quickly identify critically ill patients through real-time biometric signal acquisition and intuitive LED-based visualization. Clinical triage criteria, developed with input from emergency medicine experts, informed a severity classification algorithm based on heart rate, respiratory rate, body temperature, and posture. To implement this system, an ergonomic head-type respirator prototype was created, integrated with a compact sensor module that includes a photoplethysmography (PPG) sensor, a barometric pressure and temperature sensor, and a combined accelerometer and gyroscope sensor. Additionally, custom sensors were developed: a respiration sensor utilizing nickel oxide nanoparticles patterned by laser, and an ECG sensor made by spraying silver nanoparticles onto a flexible polyimide film and then laser-patterning it into a serpentine shape. The system effectively detects vital signs and visualizes severity levels using color signals. Although field deployment was not part of this study, the prototype demonstrated potential to reduce triage time and enhance disaster response efficiency. Further validation in real-world settings is recommended.
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KEYWORDS: Personal protective respirator, Color-signaling triage system, Disaster response, Emergency medicine, Bio-monitoring wearable system
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KEYWORDS: 개인용 호흡 보호구, 색상 신호 트리아제 시스템, 재난대응, 응급의학, 착용형 생체신호 감지 시스템
1. 서론
현대 사회에서 지진, 화재, 건물 붕괴, 테러 와 같은 대형 물리적 재난은 예고 없이 발생하며, 우리의 일상생활에 심각한 위협을 가하고 있다. 2023년 튀르키예-시리아 지진은 최소 56,000명 이상의 사망자를 낳았으며
[1], 2025년 미얀마에서 발생한 규모 7.7 지진으로는 3,600명 이상이 사망하고 5,000명 이상의 부상자가 보고되었다
[2]. 이와 같은 참사는 대규모 재난 대응 체계의 긴박성과 웨어러블 생체신호 기반 모니터링의 필요성을 부각시킨다. 재난 상황에서 피해자의 생존율을 높이려면 이른바 “골든타임(Golden Time)”내에 신속한 구조와 응급 의료 처치가 이루어져야 한다
[3]. 특히 사상자 수를 최소화하기 위해 재난 발생 후 72시간 이내에 적극적인 현장 의료 조치가 필요하다
[4,
5]. 예를 들어, 급성 뇌경색과 같은 중증 의학적 합병증 환자는 증상 발생 후 3시간 이내 치료를 받거나 6시간 내 병원으로 신속하게 이송되어야 치료 효과를 극대화할 수 있다
[6]. 따라서 인명 피해를 최소화하고 재난 현장을 효과적으로 관리하기 위해서는 제한된 자원, 예기치 않은 혼란, 시간적 압박, 그리고 단절된 네트워크가 존재하는 재난 현장에서 피해자의 건강 상태를 신속히 파악하는 것이 중요하다
[7,
8]. 이러한 정보를 바탕으로 치료와 이송의 우선순위를 빠르게 결정해야 하며
[9], 일반적으로 의료기관에서는 중증도와 응급도를 기준으로 환자를 선별하기 위해 환자 중증도 분류 시스템(Triage System)을 사용한다. 그러나 대규모 재난 상황에서는 제한된 의료 및 구조 자원을 더욱 효율적으로 관리하기 위해, 최소 96시간 동안 주요 의료 요구사항이 없거나 합병증 위험이 낮은 환자를 식별하는 역트리아제(Reverse Triage) 개념을 적용하기도 한다
[10,
11]. 역트리아제 시스템은 일반적인 환자 중증도 분류 시스템에 비해 효율적이기는 하나, 대규모 재난 현장에서 사용하기에는 여전히 많은 시간과 인력이 필요하다는 한계를 지닌다
[7,
12]. 이를 해결하기 위해 연구자들은 실시간 모니터링 시스템을 활용하여 환자의 활력 징후를 확인하는 기술적 접근을 제안해 왔다. 이러한 시스템은 무선 네트워킹, 의료 센서 및 상호운용성 소프트웨어 등의 기술을 도입하여 재난 상황에서의 효율성을 높이는 것을 목표로 한다
[8,
13-
15]. 예를 들어, Gao et al. (2006)의 연구에서는 착용형 센서를 통해 활력 징후를 감지하고 환자의 상태를 데이터베이스에 기록하는 시스템을 설계하였다. 이는 의료진이 수기로 데이터를 기록한 후 전자화해야 했던 과거의 비효율적인 과정을 개선한 것으로, 무선 네트워킹을 통해 실시간으로 정보를 처리할 수 있게 한다
[13]. 또한, Palmer et al. (2005)는 WIFI 기반 기술을 활용한 재난 현장에서 환자를 원격으로 추적하고 모니터링하는 방식을 제안하였으며, 이는 대규모 사상자 상황에서도 최소한의 의료진으로 다수의 환자를 관리할 수 있는 가능성을 제시하였다
[8]. 하지만, 구조대원들이 여전히 환자의 활력 징후를 일일이 확인하고 판단해야 하므로 시간적 압박에서 자유로울 수 없으며, 비상시에는 통화량 증가로 인한 통신 시스템 마비로 재난 지원팀과 초기 대응팀 간의 정보 공유가 어려워 재난 상황 파악에 혼선이 발생할 수 있음이 지적되고 있다
[4,
7,
13]. 더불어 재난 현장용으로 설계된 대부분의 웨어러블 기기들은 구조대원들이 사용하는 것으로 제한되며, 일반인이 착용하고 활용할 수 있는 기기는 부족한 실정이다
[7,
13,
16].
이에 본 연구의 목적은 재난 발생 시 피해자의 안전을 확보하고 구조 생존율을 향상시키기 위해, 피해자가 직접 착용할 수 있으며 최소한의 생체신호만으로도 직관적인 색상 표시를 통해 임상적 요구를 전달하는 스마트 생체 모니터링 웨어러블 시스템을 개발하는 데 있다. 구체적으로, 본 연구를 통해 외부 유해 환경인자로부터 착용자를 보호하기 위해 외부환경을 실시간으로 모니터링하고, 착용자의 생체신호를 자동 감지하여 착용자에게 자신의 신체적 위기상황을 미리 알려줄 뿐만 아니라, 필요시 응급대원에게 착용자에 대한 생체 정보를 즉각적으로 제공하는 색상 신호 트리아제 시스템(Color-signaling Triage System)이 탑재된 자가 착용형 스마트 개인 보호용 호흡구(Smart Personal Protective Respirator)를 개발하고자 한다.
2. 연구방법
본 연구는 중증도 분류 및 임상적 요구사항 설정, 설계 및 디자인, 프로토타입 성능 평가의 총 세 단계로 진행되었다. 연구는 서울대학교 연구윤리위원회의 승인하에 수행되었다(IRB No. 2108/002-005).
2.1 중증도 분류 및 임상적 요구사항 설정
하드웨어 개발에 앞서, 현재 의료기관에서 사용되는 환자의 중증도 분류 시스템, 생체신호 모니터링 및 관련 센서에 대한 문헌고찰을 통해 임상적 요구사항의 1차 초안을 작성하였다. 데이터 조사에 사용된 주요 검색어는 ‘트리아제’, ‘역트리아제’, ‘활력징후’, ‘활력징후 모니터링 센서’였다. 이를 통해 역트리아제의 개념을 분석하고, 본 연구에서 개발할 스마트 생체 모니터링 센서에 필요한 환자의 주요 활력징후를 선정하였다. 또한, 각 활력징후 측정에 필요한 센서의 유형을 파악하여 웨어러블 시스템에 적합한 센서를 선정하였다. 이후, 서울대학교병원 연구진과의 자문을 통해 중증도 분류 방법에 따른 구체적인 임상적 요구사항을 정의하였다.
2.2 설계 및 디자인
2.2.1 센서 제작 및 시스템 설계
시간에 따른 심박수, 호흡, 체온 데이터는 긴박한 상황에서 착용자의 신체 상태를 직접적으로 보여주는 중요한 생리 데이터이다. 사용자의 활동 상태는 관성 센서에 기반한 가속도 및 기울기 데이터를 통해 측정할 수 있다. 이에 따라, 본 통합 센서 모듈은 광혈류 측정 센서(PPG), 온도 통합 기압센서, 미세전자 기계시스템(MEMS)를 활용하여 설계하였다. PPG 센서는 착용자의 실시간 심박수를 측정하기 위해 통합되었다. 이는 심장박동으로 인한 혈관 팽창과 혈류 변화에 따라 광투과율이 달라지는 특성을 활용하며, LED 빛을 비추어 심박을 계산하는 방식이다
[17]. 정확한 심박수 측정을 위해 잡음의 영향을 최소화하고 불필요한 신호를 제거하는 알고리즘을 적용하였다. 온도센서가 통합된 기압센서는 호흡시의 기압변화를 감지하여 호흡 주기, 속도, 파형을 분석하며, 호기 중 기온 데이터를 기반으로 착용자의 심부 온도를 추정해 신체 상태를 평가한다. MEMS 기반 관성센서는 3차원 가속도, 각속도, 기울기 데이터를 수집하여 착용자의 자세 및 움직임을 감지한다. 이를 통해 착용자의 활동성, 충돌, 추락 여부 등을 추정할 수 있다. 이 세 가지 센서는 하나의 보드에 통합되었으며, 초소형 회로 소자를 사용하여 시스템의 무게와 크기를 최소화하였다. 향후 확장성을 고려하여 BUS형 데이터 통신을 시스템 내부 통신 프로토콜로 채택하였다.
2.2.2 인체공학적 디자인 설계
인체공학적인 후드 디자인 설계를 위하여, 제6차 사이즈코리아 측정 항목 중 헤드형 웨어러블 설계에 필수적인 측정항목을 선정하고, 성인 남녀의 평균 두상 치수 데이터를 기준으로, 한국인 성인의 75% 이상에 맞도록 사이즈 범위를 설정하였다. 임상적 요구사항, 인체 기준 치수, 선정된 센서 위치를 종합적으로 고려하여 호흡구의 디자인을 설계하였다.
2.3 프로토타입 성능 평가
기존의 유사한 모의실험 선행연구로는 온도 센서를 활용하여 체온과 호흡을 측정하거나, 달리기 강도에 따른 압력 변화를 기반으로 호흡 리듬에 맞춰 필터의 기공(Pore)을 제어하는 방식의 연구들이 보고된 바 있다
[19,
20]. 본 논문에서는 개발한 통합 센서 모듈의 성능을 평가하기 위해, 트레드밀 위에서 시속 8 km의 속도로 2분간 달리는 조건에서 심박수, 호흡 패턴, 체온, 동작 등 다양한 생체신호 변화를 모의 실험을 통해 측정하였다. 이 실험을 통해 센서 모듈의 통합 측정 성능과 색상 기반 분류 신호 시스템의 효율성을 실험실 환경에서 검증하였다. 또한, 재난 대피 상황에서 프로토타입이 착용자의 생체 및 환경 변화를 실시간으로 감지하는지 평가하기 위해, 가상 재난 시나리오를 설정하고 대피동작을 수행하여 센서의 정확도 및 민감도를 확인하였다. 아울러, 센서 측정값을 기반으로 환경 및 신체 상태를 표시하는 LED시그널이 정상적으로 작동하는지도 검증하였다.
3. 결과
3.1 중증도 분류 및 임상적 요구사항
기존 트리아제 시스템의 구조를 분석하고 응급의학 전문가의 자문을 통해 환자 상태 모니터링을 위한 최소 임상 요구사항을 호흡수, 혈압, 활동성, 의식상태로 설정하였다. 구체적인 요구사항은 다음과 같다. 호흡수와 혈압의 경우 PPG 센서를 피부에 밀착되어 이를 용이하게 측정할 수 있어야 한다는 것이 최소 요구사항이다. 또한, GPS와 모션센서를 활용하여 재난 현장에서 착용자의 활동성(즉, 동작의 여부)을 민감하고 신속하게 측정할 수 있어야 한다. 마지막으로, 착용자의 의식상태를 기반으로 중증도를 평가하기 위해 머리 움직임을 감시하는 센서와 간단한 음성 자극으로 환자의 반응을 확인하는 방법이 필수적이다.
이러한 세 가지 최소 요구사항을 바탕으로,
Fig. 1에 제시된 녹색, 흑색, 적색, 황색의 4단계 색상으로 구성된 색상 신호 트리아제 시스템을 고안하였다. 자발호흡이 가능하고 보행이 가능한 경우 Minor(녹색)으로 분류하였다. 보행이 불가능하며 자발호흡이 없는 경우, 재난 상황에서의 역트리아제 원칙에 따라 사망 상태로 간주하여 Expected(흑색)으로 분류하였다. 자발호흡이 있는 경우, 호흡수가 30회를 초과하면 Immediate(적색)으로 분류하였다. 호흡수가 30회 미만이지만 수축기 혈압이 80 mmHg에 미치지 못하는 경우도 Immediate(적색)으로 분류하였다. 의식 상태 평가는 머리 움직임 여부와 음성 자극에 대한 반응에 따라 Immediate(적색) 또는 Delayed(황색)으로 분류하였다. 본 연구를 통해 개발된 중증도 분류는 최소 임상 요구사항을 기준으로 기존 트리아제 시스템을 단순화하고 체계화한 것이다(
Fig. 1). 이는 실제 응급 구조 상황에서 환자의 상태를 실시간으로 모니터링하고 신속한 응급처치를 제공하기 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
Fig. 1Color-signaling triage system (* Movement of the head can be measured with a motion detection sensor - an essential component in the Color-signaling triage system)
3.2 개인보호용 호흡구 설계 및 프로토타이핑
3.2.1 임상적 요구사항에 따른 색상 신호 트리아제 시스템 설계
임상적 요구사항을 기반으로, 착용자의 건강 상태를 신속히 감지하고 즉각적으로 대응하는 것이 재난 상황에서 중요하다. 이를 위해 심박, 호흡, 체온, 자세의 신체 신호를 실시간으로 측정하고, 상태를 시각적으로 나타내기 위해 프로토타입 측면부에 LED를 부착하였다. 시스템은 각 생체 신호에 따라 일정 수치를 초과하거나 급격한 자세 변화를 감지하게 될 경우, 다른 색의 LED가 표출되도록 설계되었다. 안전 상태에서는 녹색, 주의 상태에서는 황색, 위험 상태에서는 적색이 표시되며, 이를 통해 의료진이 긴급상황에서 환자의 상태를 시각적으로 빠르게 파악할 수 있도록 알고리즘을 구현하였다(
Fig. 2).
Fig. 2Mechanism for the color-signaling triage system
Fig. 1은 이러한 알고리즘의 기반이 되는 중증도 분류 로직을 나타낸다. 예를 들어, PPG 센서를 통해 측정된 호흡수가 30회/분 이상인 경우에는 Immediate(적색)으로 분류되며, 혈압이 80 mmHg 미만이거나, 관성 센서를 통해 감지된 급격한 움직임 변화가 발생한 경우에도 Immediate로 판단된다.
Fig. 2는 각 조건별로 어떤 색상의 LED가 점등되는지를 시각화한 것으로, 생체 신호의 측정 → 조건 충족 여부 판단 → LED 점등으로 이어지는 시스템 알고리즘 흐름도를 보여준다. 이와 같은 설계를 통해 착용자 상태의 중증도 판단 결과가 비전문가 구조자에게도 즉시 전달될 수 있도록 하였으며, 현장 트리아제의 자동화 및 시각화를 가능하게 한다.
3.2.2 센서 모듈개발
센서 모듈은 인체신호를 감지하는 내부센서와 외부환경을 감지하는 환경센서로 구성하였다. 내부센서 모듈은 체온·호흡 측정 센서와 심박·혈압 측정 센서로 구분하여 개발하였으며, 외부 센서 모듈은 가스, 온도, 산소, 입자 등을 감지할 수 있도록 설계하였다. 모든 센서는 기능에 따라 기판에 통합되었으며, 소형화 및 저전력 구동을 고려하여 설계되었다. 또한, 센서 모듈 제어 및 생체신호 데이터 송수신을 위해 BLE 기반 마이크로컨트롤러인 CC2640 (Texas Instruments, USA)을 사용하였다.
3.2.2.1 인체신호센서 모듈
본 시스템에 적용된 생체 신호 측정 센서는 임상적 요구사항을 기반으로 구성되었다. 심박수 및 간접적인 혈압 측정을 위해 적외선 및 적색 LED를 기반으로 하는 PPG (Plethysmography) 신호를 수집하는 MAX30102 센서(Analog Devices, USA)를 적용하였다. 해당 센서는 생체신호의 실시간 고정밀 측정을 지원한다. 또한 착용자의 활동성 및 의식 수준 파악을 위해, 3축 가속도계와 3축 자이로스코프가 통합된 관성 센서 ICM-20689 (TDK InvenSense, Japan)를 사용하였으며, 이를 통해 움직임 및 머리 자세 변화를 정밀하게 감지할 수 있다.
호흡수와 체온 측정을 위해 상용 센서와 자체 제작 센서를 병행 적용하였다. 상용 센서로는 초소형 기압·온도 통합 센서인 DPS310 (Infineon Technologies, Germany)을 적용하여 호흡에 따른 압력 변화와 체온 변화를 동시에 감지하였다. 자체 개발한 호흡 센서는 산화니켈 나노파티클 기반의 저항 변화형 센서로, 열에 민감한 고분자 필름 위에 나노소재를 코팅한 후, 532 nm 연속광 레이저 패터닝을 통해 제작되었다(
Fig. 3). 해당 센서는 호흡 시 진동으로 인한 저항 변화와 평상시 체온 변화를 감지할 수 있다
[20].
Fig. 3Respiration sensor laser patterning process
심전도 측정을 위해, 은 나노파티클을 투명 폴리이미드(cPI) 필름 위에 스프레이 코팅하고 355 nm 나노초 펄스 레이저 패터닝을 통해서 서펜타일 구조로 제작하였다(
Fig. 4). 각 전극에는 생체적합성을 고려하여 금을 얇게 도포하여 산화를 방지하였다. 본 센서는 전통적인 커프 방식 대비 유연성과 착용 평의성이 우수하며, 실시간 간접 혈압 측정이 가능하다
[21,
22].
Fig. 4ECG sensor laser patterning process
3.2.2.2 환경감지센서 모듈
외부 환경 정보는 구조자 및 응급 대응팀의 위험 판단 및 환자 우선순위 결정에 중요한 지표로 활용된다. 이를 위해 본 시스템은 다양한 외부 환경센서를 통합하였다. 외부 환경 감지를 위한 센서들은 본 시스템의 핵심 생체신호 기반 중증도 분류와는 직접적으로 연결되지는 않지만, 고위험 재난 환경에서 착용자의 생존 가능성을 판단하는 보조 정보로 활용될 수 있다. 이에 따라 통합 회로 설계 시 기판 위에 산소/가스 센서를 함께 탑재하였다.
가스 농도 측정을 위해 Grove Multichannel Gas Sensor V2.0 (Seeed Studio, China)를 사용하였으며, 해당 센서는 CO, NO2, NH3 등의 유해가스를 다중 감지할 수 있다.
이러한 센서들은 기판 하나에 통합된 모듈 형태로 개발되었으며, 본 연구에서 개발한 트리아제 알고리즘에서 주요 생체신호 외의 보조 판단 지표로 활용된다.
3.2.3 개인보호용 호흡구 설계
3.2.3.1 인체데이터 기반 설계
개인보호용 호흡구의 후드부분을 설계하기 위해, 제6차 사이즈코리아 측정 항목 중 헤드형 웨어러블 설계에 필수 항목 네개를 선정하였다. 선정 측정항목은 머리수직길이, 눈살머리마루뒤통수길이, 귀구슬사이머리마루길이, 귀구슬사이머리마루 길이이다(
Fig. 5). 한국인 성인 두상 치수의 분위별 평균값은
Table 1과 같다. 한국인 성인 두상 치수의 평균에 해당하는 머리수직길이는 23.0 cm, 눈살머리마루뒤통수 길이는 29.8 cm, 귀구슬사이머리마루 길이는 36.9 cm, 귀구슬사이머리마루 길이는 15.9 cm로 여유량을 고려하여 후드 패턴을 제도하였다. 최종적으로, 사이즈 조절이 가능한 디자인 요소(벨크로
®, 드로우스트링과 코드스탑)를 적용 후, 한국인 성인 두상 치수의 75% 이상에 착용 가능하도록 사이즈 범위를 설정하였다.
Fig. 5Key measurement items for head-type respirator design
Table 1Dimensions of Korean Adult Heads (6th Size Korea)
Table 1
|
No. |
Measure-ment Item |
Mean |
5% |
25% |
50% |
75% |
95% |
|
1 |
Head height |
23.0 |
21.2 |
22.2 |
22.9 |
23.8 |
25.1 |
|
2 |
Sagittal arc of head |
29.8 |
27.5 |
28.8 |
29.7 |
30.6 |
32.3 |
|
3 |
Bitragion coronal arc |
36.9 |
33.3 |
36.0 |
37.0 |
38.1 |
39.7 |
|
4 |
Head breadth |
15.9 |
14.5 |
15.3 |
15.9 |
16.5 |
17.2 |
3.2.3.2 센서부착 위치 선정
센서 위치 선정은 Dittmar et al. (2006)의 연구에서 제시된 비침습적 웨어러블 설계 조건을 바탕으로 이루어졌다
[18]. 최적의 신호 대 잡음비(SNR) 측정, 센서의 안정적 고정, 인체공학적 설계, 센서 착용시 통증이 없는 것을 주요 기준으로 삼았다. 각 센서의 특성과 측정 전제조건과 최종적으로 통증이 없는 신체 부위를 선별하여 호흡구 내부 부착 위치를 선정하였다.
특히, 호흡 측정을 위한 온도센서 통합형 대기압 센서의 경우, 흡기와 호기 시 발생하는 대기압 차이를 감지할 수 있는 위치인 입주변에 배치하였다. 또한 외부 공기 유입을 최소화하기 위해 후드 하단부를 신체에 밀착되도록 설계하였다.
MEMS 기반 관성센서는 수평 유지가 필요하기 때문에 머리 상단에 배치시켰다. 센서 통합을 위한 메인보드 역시 머리 상단에 배치하였다. PPG 센서는 통합 메인보드와의 전선 길이를 고려하여 관자놀이 부위에 설치하였다. 구체적인 센서 위치 및 최종 호흡구 디자인은
Fig. 6에 시각화하였다.
Fig. 6Final design of personal protective respirator
3.3 개발 프로토타입의 성능 평가 결과
3.3.1 센서 모듈의 성능 평가 결과
프로토타입에 부착되어 있는 센서 모듈의 설계 모식도는
Figs. 7 과 같으며, 센서 성능 평가 결과는 8, 프로토타입은 9와 같다. 센서 모듈의 성능을 평가하기 위해 실험실 내 통제환경에서 데이터를 수집하였다. 트레드밀에서 8 km/h 속도로 2분간 달리는 동안, 수집한 데이터를 살펴보면 심박수의 경우, 분당 심박수가 점진적으로 증가하여 최종적으로 140까지 상승하였으며, 종료 후에도 한동안 높은 심박수가 유지되는 것으로 나타났다(
Fig. 8(a)). 호흡데이터의 경우, 호흡 주기가 빨라지고 진폭이 커지는 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 상태 변화는 수십 초 이상의 긴 시간 동안 발생하는 것으로 확인되었다. 호흡 진폭과 주기의 변화뿐만 아니라 호흡 파형의 변화도 관찰할 수 있었다(
Fig. 8(b)). 프로토타입 내부의 온도 변화는 온도 데이터를 통해 확인되었다. 약 1분 후부터 체온이 상승하기 시작하여 최종적으로 0.3°C 증가하였다. 체온 상승시기의 현상은 인체의 약 66%를 차지하는 물의 높은 열용량에 기인한 것으로 추정된다(
Fig. 8(c)). 착용자의 동작은, 트레드밀 러닝 직후 관성센서에 의해 진동이 즉시 감지되었으며, 완료 직후에는 피치 자세가 크게 변화하여 잠시 동안 몸을 숙인 것을 감지하였다. 진동을 분석한 결과, 사용자의 이동 속도와 운전 상태와 같은 움직임 변화를 민감하게 식별할 수 있음이 확인되었다(
Fig. 8(d)). 이와 같이 개발한 실시간 감지 센서 모듈은 상당히 민감하며 안정적인 성능을 보였다. 프로토타입을 제작하였으며,
Fig. 9와 같이 인체 및 환경 감지 데이터에 따라 색상 신호 트리아제 시스템의 LED가 발광하도록 구현하였다. 재난 상황에서 건물을 탈출하는 가상 재난 시나리오를 설정하고, 이에 맞춰 대피 동작을 수행한 결과, 심장박동수, 호흡패턴, 체온, 혈압의 변화에 따라 색상 신호 트리아제 시스템이 실시간 정상적으로 작동하는 것을 시각적으로 확인하였다. 하지만, 검정색은 사망 상태를 의미하므로 프로토타입의 LED 표시 장치에서 이를 확인할 수 없었고, 외부 환경센서 역시 유해가스와 같은 재난 환경을 실제로 구현하는데 현실적인 한계가 있어 본 연구의 센서 효용성 평가 대상에서 제외되었다. 그럼에도 불구하고, 재난 시뮬레이션 환경에서 프로토타입을 실제 착용하고 대피 동작을 수행한 결과, 인체 신호를 정확하게 감지하고 색상 신호 트리아제 시스템을 타임래그(Time Lag) 없이 실시간으로 구현할 수 있었다는 점에서 미래 실효적 가치를 입증했다고 평가할 수 있을 것이다.
Fig. 7Functional block diagram of the proposed wearable triage system
Fig. 8Performance evaluation results of sensor modules
Fig. 9Visualization of system operation in simulated disaster escape context
4. 결론
본 연구는 재난 상황에서 피해자의 생체신호를 실시간으로 획득하고 이를 시각적으로 표시하여 구조대원이 신속하게 중증도를 판단할 수 있는 스마트 생체 모니터링 웨어러블 시스템 개발을 목표로 수행되었다. 구체적으로, 트리아제 시스템과 활력 징후 측정 센서에 대한 임상적 요구사항을 설정하고 중증도 분류 방법을 제안하였다. 또한, 인체공학적 설계를 기반으로 한 개인보호용 호흡구는 트리아제 알고리즘을 적용한 실시간 인체 신호 자동 감지 센서 모듈을 통해 착용자의 심박수, 자발호흡, 체온, 자세 변화 데이터를 성공적으로 획득하였다.
개발된 스마트 생체 모니터링 시스템은 착용자의 활력징후 데이터를 수집하고 색상 신호 트리아제 시스템에 따라 분류하여, 구조대원에게 간단한 색상 정보로 환자의 상태를 효과적으로 전달할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구를 통해 제안된 생체 신호 분류 시스템을 장착한 개인보호용 호흡구는, 한 명의 활력징후를 확인하는 기존의 방식과 달리, 여러 피해자의 상태를 동시에, 실시간으로 파악할 수 있어 구조 시간을 획기적으로 단축할 수 있을 것이다. 특히, 중증도 분류 프로그램의 핵심은 임상적 요구사항 측정 시점으로, 구조대 도착 시점이나 구조 활동 시작 시점에 측정하는 것이 가장 효과적일 것으로 판단된다.
본 연구는 프로토타입 제작과 기초 성능 확인을 중심으로 이루어졌으며, 재난 구조 현장에서의 실제 적용을 위해서는 다양한 배경과 조건을 가진 착용자들을 대상으로 한 환경 기반의 추가 검증이 필요하다. 본 논문에서는 향후 활용 가능성을 제시하고 있으나, 이러한 응용은 후속 연구에서 기술적 고도화와 실증을 통해 보완되어야 할 부분이다.
또한, 본 연구에서 제안된 색상 신호 트리아제 시스템은 기본적인 재난 상황을 기준으로 알고리즘을 설계하였으나 후속 연구를 통해 시간에 따른 생체신호 변화를 기계학습 기술로 분석하여 잠재적 위험 상황에 대한 조기 대응 가능성을 탐색할 수 있다. 즉, 기존의 단순 분석을 넘어 생체 신호의 시계열 데이터를 프로파일링하고 심층 분석함으로써 직관적으로 파악하기 어려운 건강 상태 변화를 예측할 수 있다면 개발된 시스템의 활용도가 크게 증가될 수 있다. 아울러, 기존 상용 제품과의 기능적 비교 고찰이 향후 연구에 포함될 필요가 있으며, 성능뿐 아니라 착용 편의성, 데이터 처리 속도, 시각화 명확성 등의 측면에서 비교 분석이 요구된다.
마지막으로, 실제 현장 적용을 위해 통신 및 GPS 기능 확장을 통해 사용자, 개발자, 병원, 구조대 및 정부 기관 간 유기적 정보 교환 체계를 구축해야 한다. 상용화를 고려할 경우, 시스템의 경량화, 제조 단가 절감, 모듈 일체화 설계 등 실용화 측면에서의 개선 방향도 함께 고려되어야 하며, 대체형 응용기기 설계 방안도 향후 논의 대상이 될 수 있다. 이를 통해 재난 상황에서의 실시간 정보 공유와 협업 체계를 강화하여 더욱 체계적이고 효율적인 구조 활동을 지원할 수 있을 것이다.
앞서 제안한 방향으로 연구가 계속 진행된다면, 본 연구의 결과물인 색상 신호 트리아제 시스템이 탑재된 스마트 개인 보호용 호흡구는 대규모 재난 발생 시 피해자의 상태를 신속하게 파악하고, 안전을 보호하며, 생존율을 높이고 구조 효율성을 개선하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다.
ACKNOWLEDGMENTS
본 논문의 작업에 직접 참여하지는 않았지만, 과제 진행에 도움을 준 배영윤, 최지영, 홍유진 학생에게 감사의 뜻을 전합니다.
본 연구는 서울대학교 융복합연구지원사업(No. 350-20200058)과 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구입니다(No. RS-2023-00208052).
REFERENCES
- 1.
- 2.
- 3.
Hakami, A., Kumar, A., Shim, S. J., Nahleh, Y. A., (2013), Application of soft systems methodology in solving disaster emergency logistics problems, International Journal of Industrial and Manufacturing Engineering, 7(12), 2470-2477.
- 4.
Jung, S. G., Kim, Y. S., Kim, O. H., Lee, K. H., Kim, K. L., Jung, W. J., (2018), Experience of a Disaster Medical Assistant Team activation in the fire disaster at Jecheon sports complex building: limitation and importance of rescue, Journal of the Korean Society of Emergency Medicine, 29(6), 585-594.
- 5.
Lee, K. H., (2015), Disaster medical assistance team, Hanyang Medical Reviews, 35(3), 152-156.
10.7599/hmr.2015.35.3.152
- 6.
Roh, S.-G., (2012), A survey on emergency medical service of cerebral infarction, Proceedings of the KAIS Fall Conference, 60-63.
- 7.
Killeen, J. P., Chan, T. C., Buono, C., Griswold, W. G., Lenert, L. A., (2006), A wireless first responder handheld device for rapid triage, patient assessment and documentation during mass casualty incidents, AMIA Annual Symposium Proceedings, 429.
- 8.
Palmer, D. A., Rao, R., Lenert, L. A., (2005), An 802.11 wireless blood pulse-oximetry system for medical response to disasters, AMIA Annual Symposium Proceedings, 1072.
- 9.
Sakanushi, K., Hieda, T., Shiraishi, T., Ode, Y., Takeuchi, Y., Imai, M., Higashino, T., Tanaka, H., (2013), Electronic triage system for continuously monitoring casualties at disaster scenes, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 4(5), 547-558.
10.1007/s12652-012-0130-2
- 10.
Esmailian, M., Salehnia, M.-H., Shirani, M., Heydari, F., (2018), Reverse triage to increase the hospital surge capacity in disaster response, Advanced Journal of Emergency Medicine, 2(2), e17.
- 11.
Pollaris, G., Sabbe, M., (2016), Reverse triage: more than just another method, European Journal of Emergency Medicine, 23(4), 240-247.
10.1097/MEJ.0000000000000339
- 12.
Lenert, L. A., Palmer, D. A., Chan, T. C., Rao, R., (2005), An intelligent 802.11 triage tag for medical response to disasters, AMIA Annual Symposium Proceedings, 440-444.
- 13.
Gao, T., Greenspan, D., Welsh, M., Juang, R. R., Alm, A., (2006), Vital signs monitoring and patient tracking over a wireless network, Proceedings of the IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference, 102-105.
10.1109/IEMBS.2005.1616352
- 14.
Nino, V., Claudio, D., Schiel, C., Bellows, B., (2020), Coupling wearable devices and decision theory in the united states emergency department triage process: A narrative review, International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(24), 9561.
10.3390/ijerph17249561
- 15.
Smalls, J., Yue, W., Xi, L., Zehuang, C., Tang, K.W., (2009), Health monitoring systems for massive emergency situations, Proceedings of the IEEE Long Island Systems, Applications and Technology Conference,1-11.
10.1109/LISAT.2009.5031574
- 16.
Leenen, J. P., Leerentveld, C., van Dijk, J. D., van Westreenen, H. L., Schoonhoven, L., Patijn, G. A., (2020), Current evidence for continuous vital signs monitoring by wearable wireless devices in hospitalized adults: systematic review, Journal of Medical Internet Research, 22(6), e18636.
10.2196/18636
- 17.
Fortino, G., Giampà, V., (2010), PPG-based methods for non invasive and continuous blood pressure measurement: an overview and development issues in body sensor networks, Proceedings of the IEEE International Workshop on Medical Measurements and Applications, 10-13.
10.1109/MEMEA.2010.5480201
- 18.
Dittmar, A., Meffre, R., De Oliveira, F., Gehin, C., Delhomme, G., (2006), Wearable medical devices using textile and flexible technologies for ambulatory monitoring, Proceedings of the IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference, 7161-7164.
10.1109/IEMBS.2005.1616159
- 19.
Shin, J., Jeong, S., Kim, J., Choi, Y. Y., Choi, J., Lee, J. G., Kim, S., Kim, M., Rho, Y., Hong, S., (2021), Dynamic pore modulation of stretchable electrospun nanofiber filter for adaptive machine learned respiratory protection, ACS Nano, 15(10), 15730-15740.
10.1021/acsnano.1c06204
- 20.
Shin, J., Jeong, B., Kim, J., Nam, V. B., Yoon, Y., Jung, J., Hong, S., Lee, H., Eom, H., Yeo, J., (2020), Sensitive wearable temperature sensor with seamless monolithic integration, Advanced Materials, 32(2), 1905527.
10.1002/adma.201905527
- 21.
Park, J. J., Hong, S., Jung, Y., Won, P., Majidi, C., Kim, M., Ko, S. H., (2025), Highly sensitive cuffless blood pressure monitoring with selective laser‐sintered liquid metal conductors, Advanced Functional Materials, 2505089.
10.1002/adfm.202505089
- 22.
Kim, K. K., Choi, J., Kim, J. H., Nam, S., Ko, S. H., (2022), Evolvable skin electronics by in situ and in operando adaptation, Advanced Functional Materials, 32(4), 2106329.
10.1002/adfm.202106329
Biography
- Dasom Koo
Ph.D. Seoul National University, Fashion and Textiles, 2022. Postdoctoral Fellow at the Research Institute of Human-Centric Manufac turing Technology, Korea Institute of Industrial Technology. Her research interest is ergonomic clothing design.
- Joonhwa Choi
Ph.D. Seoul National University, Mechanical Engineering, 2023. CTO at Portal301 Corporation. His research interest is intelligent automation system.
- JinKi Min
Ph.D. Seoul National University, Mechanical Engineering, 2023. CEO at Bynarical Corporation. His research interest is wearable devices.
- Huijae Park
Ph.D. Candidate in Department of Mechanical Engineering, Seoul National University, His research interest is sensor devices.
- Dohyung Kim
Ph.D. Candidate in the Department of Mechanical Engineering, Seoul National University. His research interest is soft electronics.
- Seung Hwan Ko
Professor in the Department of Mechanical Engineering, Seoul National University. His research interest is wearable soft electronics.
- Jooeun Ahn
Professor in the Department of Physical Education, Seoul National University. His research interest is sports engineering.
- Juyeon Park
Professor in the Department of Fashion and Textiles, Seoul National University. Her research interest is wearable ergonomics and digital anthropometry.
