개요
기존 고압산소치료(HBOT) 시스템은 높은 도입 비용, 전문 설치 환경의 필요성, 실시간 원격 관리 기능의 부재로 인해 병원 외 환경에서의 활용이 어려웠다. 의료진이 항상 상주해야 하고, 원격 제어·모니터링이 불가능했으며, 자동화된 프로세스가 부족해 운영 효율성이 낮았다.
본 연구는 IoT 기술과 Android OS를 결합해 고압산소챔버를 헬스케어 기기로 확장하는 것을 목표로 개발되었다.
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 기간 | 2024 |
| 소속 | 연세대학교 의공학과 석사 학위논문 |
| 역할 | 전체 시스템 설계 및 개발 |
| 최대 운용 압력 | 3기압 |
| GitHub | App · Server |
시스템 아키텍처
일반적인 Android 앱은 스마트폰에서 실행되는 UI다. 이 프로젝트에서는 챔버에 부착된 Tinker Board 2S(소형 컴퓨터) 위에서 Android 앱이 직접 실행되며, 앱 자체가 챔버를 제어하는 컨트롤러 역할을 한다. MRAA 라이브러리를 통해 앱 코드에서 하드웨어 핀(GPIO·SPI·I2C)을 직접 읽고 쓸 수 있어, 센서 수집 → PID 제어 → 서버 전송까지 단일 앱 안에서 모두 처리한다.
주요 기능
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 실시간 센서 모니터링 | 압력·온도·습도·O₂·CO₂·유량을 1초 주기로 수집 |
| PID 자동 압력 제어 | 2채널 PID로 가압/감압 비례밸브 정밀 제어 |
| 압력 프로파일 편집 | 구간별 시작압력·종료압력·지속시간 설정 |
| 라이브 차트 | 목표 프로파일(검정)과 실측 압력(빨강) 실시간 비교 |
| JWT 인증 | User / Operator / Administrator 역할 기반 접근 제어 |
| 원격 모니터링 | WebSocket으로 외부에서 실시간 데이터 확인 및 제어 |
기술 스택
Android App (On-device Controller)
- Language: Java
- Architecture: MVVM (ViewModel · LiveData)
- Hardware Control: MRAA (GPIO, SPI, I2C)
- Target: Tinker Board 2S (Rockchip RK3399, Android 11)
Server & Dashboard
- Backend: NestJS (Node.js) — Modular architecture, Swagger integration
- Frontend: Vue 3
- Database: MongoDB
- Protocol: WebSocket · REST API
- Auth: JWT + Role-Based Access Control (RBAC)
검증 결과
식품의약품안전처 인증 1인용 의료용 고압산소챔버 규격과 비교 검증을 진행했다.
| 항목 | 측정값 | 비고 |
|---|---|---|
| 최대 운용 압력 | 3기압 | |
| 가압 속도 | 0.028 MPa/min | 기준 대비 현저히 낮음 (안전) |
| 감압 속도 | 0.00446 MPa/min | |
| Step Function Overshoot | 0.67% | 3기압 기준 |
| 30분 프로파일 overshoot | 최대 0.02기압 | 2기압 유지 구간 |
| 35분 프로파일 overshoot | 최대 0.03기압 | 응급 배기 상황 포함 |
| 3시간 장기 프로파일 | 최대 2.03기압 | 응급 배기 상황 포함 |
Step-Function 실험에서의 미미한 Overshoot와 응급 배기밸브 테스트 결과는 PID 제어 시스템의 안정성을 보여준다.
Design Rationale
Android 앱을 SBC 컨트롤러로 사용한 이유
일반적인 임베디드 제어 시스템은 Linux + Python/C로 하드웨어를 제어한다. 이 프로젝트는 Tinker Board 2S가 Android OS를 지원한다는 점을 활용해 Android 앱 자체를 컨트롤러로 운용했다. MRAA 라이브러리를 통해 Java 코드에서 GPIO 핀을 직접 제어하는 구조로, 제어 로직과 UI·통신을 단일 개발 환경에서 통합 관리할 수 있다는 장점이 있다.
2채널 독립 PID 구성
고압산소챔버는 압력 오버슈트가 안전 문제로 직결된다. 가압과 감압을 단일 PID로 처리하면 응답 특성이 달라 제어가 불안정해진다. 가압/감압 각각 독립적인 PID 채널을 구성하고, setpoint tracking algorithm을 적용해 3기압 Step Function 기준 0.67% overshoot를 달성했다.
Discussion
본 연구는 IoT 기술을 통해 고압산소치료 시스템의 근본적인 한계를 극복하고, 병원 중심에서 개인 맞춤형 헬스케어로의 전환 가능성을 제시했다.
검증 결과 식약처 인증 기기 대비 현저히 낮은 가압·감압 속도와 0.67%의 낮은 overshoot를 달성해 의료기기 수준의 안전성 기준을 충족했다. 응급 배기밸브 테스트에서도 예상치 못한 압력 변화에 안정적으로 대응함을 확인했다.
한계 및 향후 과제
- 비교 대상 기기 수가 제한적이어서 절대적 성능 평가에는 제약이 있음
- 실험이 통제된 환경에서 이루어져 다양한 실사용 환경에 대한 검증 필요
- 장기간 운용에 따른 시스템 안정성 및 신뢰성 평가 미실시
- 향후 실제 의료 프로토콜 적용 및 임상 검증으로 확장 가능