상하지 재활 자전거 모니터링 시스템

개요

전 세계적인 고령화와 근골격계·신경질환 증가로 재활 환자 수는 늘어나는 반면, 의료 인력과 시간은 한정되어 있다. 기존 재활 프로그램은 표준화된 프로토콜에 의존해 환자 개인 맞춤형 치료가 어렵고, 치료 강도와 반복 횟수를 실시간으로 모니터링하기 힘들었다.

상하지 재활 자전거에 센서 시스템을 부착해 팔·다리 페달에 가해지는 힘을 실시간으로 측정·수집하고, 브라우저 기반 원격 모니터링을 통해 인력 의존도를 줄이고 맞춤형 재활 치료 계획 수립을 돕는 시스템을 개발했다.

시스템 구성

주요 기능

기술 스택

Design Rationale

ESP32 내장 ADC 대신 ADS1232를 선택한 이유

ESP32 내장 ADC는 12-bit 해상도에 비선형성 문제가 있어 로드셀의 미세한 힘 변화를 정확히 측정하기 어렵다. 24-bit 해상도의 ADS1232를 채널별로 독립 운용하고, DataSubSamplePoint 설정으로 80 SPS → 40 SPS로 운용해 노이즈를 줄이면서 충분한 해상도를 확보했다.

4채널 동기화 전략

채널을 순차적으로 읽으면 최대 25 ms 위상 오차가 발생해 채널 간 비교가 무의미해진다. 각 ADS1232의 DRDY 핀을 모니터링해 모든 채널이 data-ready 상태일 때만 simultaneous read를 수행하는 방식으로 동기화 오차를 최소화했다.

PSRAM 기반 버퍼 설계

기본 SRAM만으로는 36분 분량 데이터를 담을 수 없다. ESP32 Feather V2에 탑재된 외장 PSRAM (8 MB)을 버퍼로 활용해 86,400 샘플 × 20 bytes ≈ 1.65 MB 를 안정적으로 수용하고, SAVE 요청 시 패킷 단위로 클라이언트에 전송하는 구조를 구현했다.

Discussion

본 시스템은 재활 치료 현장의 두 가지 핵심 문제를 해결하는 것을 목표로 했다. 첫째, 치료사가 직접 상주하지 않아도 운동 상태를 원격으로 모니터링할 수 있어 인력 의존도를 줄일 수 있다. 둘째, 4채널 힘 데이터와 크랭크 각도를 함께 수집함으로써 환자 개인별 운동 특성을 정량적으로 파악하고 맞춤형 재활 계획 수립에 활용할 수 있다.

브라우저 기반 Web UI를 채택해 별도의 앱 설치 없이 어떤 디바이스에서도 접속 가능하도록 했고, CSV 다운로드로 수집된 데이터를 외부 분석 도구와 연계할 수 있다.

한계 및 향후 과제

• 현재는 데이터 수집·저장에 집중되어 있으며, 수집된 데이터를 기반으로 한 분석 알고리즘은 미구현
• 실제 임상 환경에서의 사용성 검증 필요
• 장시간 사용 시 로드셀 드리프트에 대한 실시간 보정 기능 추가 고려
• 향후 클라우드 연동을 통해 다기관 데이터 비교 및 장기 추적 연구로 확장 가능