이 기사에서는 땀 센서 구현을 위한 발한 메커니즘, 땀 감지 장치 및 전자 기술에 대한 철저한 검토하였습니다. 현재 연구 동향을 기반으로 한 미래 방향을 기술합니다.
- 땀 관련 생리학 연구는 수년에 걸쳐 진행중입니다. 그러나 땀 기반 감지 장치가 연구되기 시작한 것은 불과 10년 정도입니다. 최근 웨어러블 활동 및 생리 모니터링 장치의 발전으로 땀의 내용물이 혈액과 유사한 지 조사하고 해당 웨어러블 장치에 대한 집중 연구가 진행되었습니다.
- 웨어러블 생리학 장치 시장은 스마트 폰 앱, 운동 용 시계등 다양한 분야에서 급격히 증가하고 있습니다. 땀 함량은 열 적응, 훈련 적응 및 운동 강도를 포함하되 이에 국한되지 않는 결과로 변경되는 것으로 나타났습니다. 또한 특정 땀 감지 장치를 논의하기 전에 땀을 흘리는 기본 생리적 메커니즘, 실제 적용 및 스포츠 및 건강 환경에서 땀 모니터링의 중요성을 파악하는 것이 중요합니다.
- 피부로의 혈류 증가는 대류, 상태 및 방사선을 통해 환경으로의 열 방출을 돕습니다. 그러나 운동 중 열 발산의 주요 경로는 땀의 증발입니다. 또한 인체에는 두 가지 주요 유형의 땀샘이 있습니다(에크린, 아포크린). 에크린 땀샘은 몸의 거의 모든 곳에 있습니다. 이들의 밀도는 손, 발, 이마의 피부에서 가장 높고 몸통과 사지에 가장 적게 집중되어 있습니다. 반대로, 아포크린 땀샘은 한선보다 큰 수가 적고, 주로 겨드랑이, 항문 주위 피부에 위치하고 있습니다. 성인의 피부에는 약 2 ~ 4 백만 개의 외분비 땀샘이 있어 적절한 체온 조절을 위해 발한 증가를 촉진합니다.
1. 땀 구성
땀은 주로 물 (99 %)과 나머지 원소는 주로 전해질 (나트륨, 칼륨, 마그네슘 및 칼슘), 젖산, 요소 및 미네랄로 구성됩니다. 땀 화합물의 농도는 주로 땀샘 활동과 땀 분비 속도의 차이로 인해 사람마다 크게 다릅니다. 분비 코일에서 생성된 땀을 전구체 땀이라고 합니다. 전구체 땀은 간질액와 유사합니다. 그러나 전구체 땀이 원 위관 위로 이동함에 따라 전해질 (특히 나트륨 및 염화물)이 재 흡수되므로 피부에서 땀의 구성 (배출된 땀으로 알려짐)이 저장성입니다. 따라서, 배출된 땀 성분은 전구체 땀의 성분과 다르며 땀 비율 또는 땀샘 전해질 재 흡수에 영향을 미치는 기타 요인에 따라 달라집니다.
2. 땀 생리학 연구의 현재 동향
땀 생리학 연구는 신체 부하, 열, 나이, 성별, 유산소 건강, 질병 및 부상과 같은 다양한 생리적 영향에 따른 체온 조절 반응과 땀 농도 및 땀 비율 변화에 중점을 두고 있습니다. 최근에 여러 연구에서 국소 땀 비율과 전신 땀 비율의 상관 관계를 조사하기 시작했습니다. 또한 직장 온도와 국부적 땀을 조사하여 신체 표면적 및 신체 상태와 무관하게 생리적 효과를 최적화 (또는 정상화)하려는 큰 추세가 있습니다.
현재 전통적인 상대 강도 측정 방법이 아닌 강도 측정으로 상대 열 생성을 활용함으로써 신체 유형에 따른 개인차를 제거하여 피험자가 상대적 강도로 운동 할 수 있음을 확인했습니다. 표준화된 땀 수집 및 분석이 땀 생리학 연구의 새로운 도전입니다. 이 궁극적인 목표는 연구자들이 다양한 발한 메커니즘을 분리하고 신체의 개별 반응에 집중하는 데 도움이 될 것입니다.
3. 웨어러블 땀 센서가 보완할 과제
(1) 보정: 각 개인의 땀 수집 영역에 따라 땀 함량이 다릅니다. 또한 습도 및 온도와 같은 환경 영향으로 인해 측정 값이 크게 달라집니다. 따라서 이러한 매개 변수에 대해 시스템을 테스트 해야하며 자체 교정 체계를 사용해야합니다.
(2) 오염: 땀은 피부 잔여 물과 환경에 의해 피부에 닿자마자 오염됩니다. 또한 계속 땀을 흘리면 오래된 땀과 새 땀이 섞여 장치 성능에 영향을 미칩니다. 이러한 문제에 대한 현재 해결책은 없지만 테스트는 이러한 영향을 고려해야합니다.
(3) 재사용성: 대부분의 땀 기반 장치는 일회용 제한이 있습니다. 장치 개발이 진행됨에 따라 이러한 장치의 수명과 재사용 가능성에 상당한주의를 기울여야합니다.
(4) 실시간성: 착용 성 문제 측면에서 개발된 기기는 즉각적인 실시간 감지 기능을 갖추는 것이 중요합니다.
4. 모든 웨어러블 장치가 갖춰야 할 과제
a. 처리량: 땀 감지 애플리케이션에서 기존 무선 센서 노드에 비해 데이터 양이 적습니다. 땀의 구성과 비율이 급격히 변하지 않기 때문에 데이터 전송이 10 초 (또는 더 느리게) 간격으로 수행될 수 있다고 가정할 수 있습니다. 10 비트 / 센서 판독 값이 5 개의 서로 다른 센서에서 전송된다는 점을 고려하면 데이터 양은 5 비트 / 초 (bps)가 됩니다. 거의 모든 무선 시스템에는 kbps (초당 킬로 비트) 단위의 데이터 송수신 기능이 있습니다.
b. 전력 효율성: 무선 시스템의 전력 소비는 비트 당 와트로 제공되며 코인 셀 배터리를 사용할 수 있을만큼 충분히 낮아야 합니다. 표준 리튬 이온 코인 셀 배터리 (예 : CR 2032)의 용량은 3V (600mWh)에서 약 200mAh입니다. 위의 동일한 처리량을 고려하면 300 비트 / 18,000 비트가 분 / 시간에 전송됩니다. 전력 효율이 10μW / bit 또는 100μW / bit 인 시스템은 잠재적으로 각각 약 3 시간 또는 20 분 동안 실행될 수 있습니다. 따라서 시스템의 전력 소비는 시스템의 이동성을 위해 중요합니다.
c. 폼 팩터 : 전체 시스템의 크기는 착용감과 편안함 측면에서 큰 역할을 합니다. 일반적인 스포츠 시계의 폼 팩터는 약 25cm 3 입니다. 처리 및 데이터 전송을 포함한 모든 통합 구성 요소를 고려할 때 개별 구성 요소의 크기를 평가해야 합니다.
d. 범위 : 대부분의 웨어러블 시스템은 개인 사용을 위해 스마트 폰으로 데이터를 송수신하므로 장거리 전송이 필요하지 않습니다. 그러나 이러한 장치가 팀 또는 그룹 연습 및 게임에 통합되어 실시간 데이터를 수집하는 경우 개방된 필드에서 최대 100m까지 더 넓은 범위(예 : 축구, 농구 또는 트랙)가 필요할 수 있습니다.
e. 데이터 처리 : 수집 된 땀 데이터는 개인 또는 건강 / 운동 전문가의 사용을 위해 추가 처리가 필요합니다. 따라서 마이크로 컨트롤러 장치 (MCU)는 매우 중요합니다. 데이터 처리는 look - up 테이블처럼 간단하거나 여러 보정 및 피드백 루프가 있는 복잡한 알고리즘이 될 수 있으며, 센서 장치에서 로컬 (송수신 할 데이터 감소) 또는 서버 (부하 감소)에서 수행할 수 있습니다.
5. 땀 센서와 호환할 수 있는 무선 기술들
땀 감지 시스템에 대한 적합성을 결정하기 위해 여러 기술이 검토됩니다. 이러한 기술은 통신 범위에 따라 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
I. 단거리 : IrDA (Infrared Data Association) 및 NFC (Near Field Communication)와 같은 근접 범위 프로토콜은 낮은 비트 오류 데이터 전송을 제공합니다. 이러한 프로토콜은 센서 옆에 부착 / 고정 된 스마트 폰을 통해 데이터를 직접 업로드하거나 읽는 러너와 사이클리스트에게 특히 유용합니다. IrDA의 전력 수요를 고려할 때 NFC는 근접 거리 장치에서 두드러집니다.
II. 중간 범위: 이 범위는 개인이 로컬에서 자신의 데이터를 모니터링하려는 몇 미터 이내를 의미합니다. ANT + 및 Nike +는 중거리 데이터 통신을 위한 휴대용 활동 추적을 위해 특별히 설계되었습니다. Bluetooth 저 에너지 (BLE)는 또한 간섭 기능이 감소된 저전력 솔루션을 제공합니다. ANT + 및 Nike +의 타당성 제한을 고려할 때 BLE 기술은 땀 감지 애플리케이션에서 더 많이 선호 / 활용되었습니다.
Ⅲ. 장거리: 땀 감지의 경우 원거리는 선수가 기준점에서 100m 이내에 있는 필드로 간주합니다. 전력 요구 사항 때문에 Wi-Fi는 불가능합니다. Long Range (LoRa) 프로토콜을 사용하면 대부분의 IoT 장치에서 장치를 사용할 수 있으며 땀 감지 응용 제품에 가장 적합한방법 중 하나입니다. Zigbee는 또한 낮은 전력 소비로 좋은 범위를 제공하고 센서가 메시 네트워크에서 서로 통신이 가능하게 하여 팀 훈련 세션에 특히 유용할 수 있습니다.
<출 처>
논문 제목: Wearable Sweat Sensors: Background and Current Trends
Kaya, Tolga, et al. "Wearable sweat sensors: background and current trends." Electroanalysis 31.3 (2019): 411-421.
저 자: Tolga Kaya, Gengchen Liu, Jenny Ho, Kumar Yelamarthi, Kevin Miller, Jeffrey Edwards, Alicja Stannard.
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