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US 11,998,341 B2 특허 기술 분석

서호60 2025. 3. 11. 18:21

이 특허의 기술적 내용과 응용 분야를 조사하겠습니다. 해당 특허는 Hilbert 변환을 이용한 심전도(ECG) 신호의 크기를 측정하는 방법 및 장치에 관한 것입니다. 연구를 통해 이 기술의 원리, 적용 가능성, 의료 및 헬스케어 산업에서의 활용 방안 등을 분석하여 제공하겠습니다. 결과가 준비되는 대로 알려드리겠습니다.

US 11,998,341 B2 특허 기술 분석 (Hilbert 변환을 이용한 ECG 신호 크기 측정)

1. 기술적 원리 및 핵심 개념

Hilbert 변환 기반 분석: 해당 특허는 심전도(ECG) 신호에 **힐베르트 변환(Hilbert Transform)**을 적용하여 신호의 크기(진폭)를 측정하는 원리를 제안합니다. 힐베르트 변환은 신호의 위상을 90도 변환시켜 원 신호와 직교하는 성분을 생성하는 것으로, 이를 통해 **해석 신호(analytic signal)**를 구성할 수 있습니다 (eGrant Issued.pdf). 예를 들어 시간영역 실수 신호 x(t)에 대해 힐베르트 변환 신호 x̂(t)를 구하고, 복소 신호 x_p(t) = x(t) + j·x̂(t)를 만들면 신호의 순간 진폭과 위상 정보를 모두 포함하게 됩니다 (eGrant Issued.pdf). ECG 신호에 이 변환을 적용하면 원본 ECG가 실수축(real axis), Hilbert 변환 신호가 허수축(imag axis) 값으로 취급되는 2차원 표현이 얻어지며, 이 복소 평면상의 궤적을 분석함으로써 P파, R파, T파 각각의 크기를 추출하게 됩니다.

Nyquist 도표와 원(circle) 피팅: 특허 기술의 핵심은 Hilbert 변환으로 얻은 복소 신호의 Nyquist 다이어그램을 이용한 파형 크기 산출입니다. 여기서 Nyquist 다이어그램이란 주파수 응답 곡선이 아닌, 시간에 따라 변화하는 ECG 신호의 복소 평면 궤적을 뜻합니다 (eGrant Issued.pdf). ECG 한 주기 동안 실시간으로 이 복소 신호를 플롯하면, 심장 신홉의 P파, R파, T파 구간마다 서로 다른 크기의 폐곡선 궤적이 생성됩니다 (eGrant Issued.pdf). 쉽게 말해, P파 구간에서는 작은 원에 가까운 궤적, R파 (QRS 복합파) 구간에서는 가장 큰 원형 궤적, T파 구간에서는 중간 크기의 원형 궤적이 나타나며, 시간 순서대로 P, R, T 순으로 이러한 곡선 형태가 그려집니다 (eGrant Issued.pdf). 특허에서는 이 복소평면상의 곡선을 **원으로 근사(fitting)**시키는 기법을 활용하는데, 각 곡선 부분에 최적의 원을 피팅하여 원의 지름을 구하면 해당 ECG 파형의 크기를 측정할 수 있다는 것입니다 (eGrant Issued.pdf). 예를 들어, P파 구간의 궤적을 원으로 피팅한 뒤 그 원의 지름을 구하면 P파의 진폭(peak) 크기에 비례하는 값이 얻어지고, 마찬가지로 R파와 T파에 대해서도 각 원의 지름이 해당 파의 크기를 나타내게 됩니다 (eGrant Issued.pdf). 이를 통해 기준선이 불안정한 상황에서도 **신호의 절대적인 크기(진폭)**를 일관되게 산출할 수 있습니다.

노이즈 평균화 및 신뢰도: 원 피팅 방식을 사용하면 신호에 포함된 잡음의 영향을 줄이고 파형 크기를 더 정확히 측정할 수 있다는 점도 본 특허의 핵심 개념입니다. 힐베르트 변환으로 얻어진 복소 평면상의 궤적이 이상적인 원형이 아니라 약간의 잡음으로 울퉁불퉁한 원 형태를 이룰 경우, 이를 수학적으로 가장 근접한 원으로 피팅하면 궤적상의 잡음이 평균화되어 제거되는 효과가 있습니다 (eGrant Issued.pdf). 특히 ECG 파형의 피크 구간은 봉우리(peak)와 골(valley)을 포함하는데, 골 부분에 잡음이 끼어 있어도 원 피팅을 하면 노이즈가 적은 봉우리 부분의 데이터 위주로 원의 크기가 결정되므로 보다 정확한 진폭 측정이 가능합니다 (eGrant Issued.pdf). 이러한 Hilbert 변환 기반 원 피팅 기법을 통해 ECG 주요 파형(P, R, T)의 크기를 높은 신뢰도로 추출할 수 있는 것이 이 특허 기술의 핵심입니다.

2. 기존 ECG 신호 분석 방식과의 차이점

기준선 기반 측정의 한계: 전통적으로 ECG 파형의 P파, R파, T파 크기는 기준선(baseline) 대비 피크의 높이로 정의됩니다. 즉, ECG 신호의 등전선 수준을 0으로 보고 거기서부터 각 파형 꼭대기까지의 높이를 측정하는 방식입니다 (eGrant Issued.pdf). 그러나 이러한 방법은 기준선 변동과 노이즈에 매우 민감합니다. 심전도 신호의 기준선은 호흡 등에 따른 저주파 드리프트나 전기적 잡음에 의해 쉽게 흔들리는데, 기준선 자체가 움직이면 피크 높이 측정값도 부정확해집니다 (eGrant Issued.pdf). 예를 들어, 환자의 움직임이나 전극 접촉 변화로 ECG에 저주파 드리프트 노이즈가 끼면, 필터를 통해 어느 정도 보정하더라도 완벽한 기준선 안정화를 보장하기 어렵고 결국 P파나 T파의 작은 진폭은 정확히 재기 힘들어집니다 (eGrant Issued.pdf). 기존에는 0.5~1 Hz 이상의 고역 통과 필터를 사용해 기준선 부동을 줄인 후 측정하거나, 여러 리드(lead)의 파형을 종합하여 진폭을 추정하는 방법 등이 사용되어 왔으나, 근본적으로 baseline 기준 방식은 잡음에 취약하다는 한계가 있었습니다.

Hilbert 변환 기법의 차별점: 본 특허의 Hilbert 변환 기반 분석은 이러한 기존 방식의 문제를 해결하기 위한 대안적인 접근법입니다. 앞서 설명한 대로, 이 방법은 신호의 기준선에 의존하지 않고 신호 자체의 복소 표현으로부터 진폭을 직접 계산합니다. 그 결과 P파, R파, T파의 크기를 기준선 방식보다 높은 신뢰도로 얻을 수 있다고 특허는 밝히고 있습니다 (eGrant Issued.pdf). 다시 말해, 기준선이 다소 변동하거나 잡음이 겹쳐도 Hilbert 변환 후 원 피팅으로 얻은 진폭 값은 본질적인 신호 세기를 반영하므로, 일관성 있고 재현성 있는 파형 크기 측정이 가능합니다. 이는 특히 T파처럼 크기가 작고 기준선 영향이 큰 파형이나, R파처럼 Q,S파의 골 부분에 좌우되는 파형도 안정적으로 측정할 수 있다는 장점이 있습니다. 요약하면, Hilbert 변환을 활용한 본 특허의 방식은 기존의 필터링+피크검출 방식과 달리 신호의 복소 공간 특성을 이용하여 잡음과 기준선 변화에 강인한 ECG 파고 측정을 실현한 것입니다.

3. 해당 기술의 응용 분야

이 특허 기술은 의료 및 헬스케어 분야 전반에서 폭넓게 활용될 수 있습니다. 심전도 파형의 P, R, T 파고치는 심장 건강을 평가하는 중요한 지표이며 (eGrant Issued.pdf), 이를 안정적으로 측정할 수 있는 본 기술은 다음과 같은 분야에 응용 가치가 높습니다:

  • 의료기기: 병원이나 클리닉에서 사용되는 ECG 모니터, 심전도 판독 장치, 심장 관리 기기 등에 본 기술을 탑재하면 노이즈 환경에서도 정확한 파형 진폭 분석이 가능해집니다. 예를 들어 중환자실 모니터링 장비나 휴대형 ECG 기록계는 환자의 자세 변화나 주변 전기적 간섭으로 기준선이 흔들릴 수 있는데, Hilbert 기반 분석을 통해 자동으로 P파, R파, T파 크기를 산출하여 의사에게 신뢰성 높은 데이터를 제공할 수 있습니다. 이는 부정맥 진단뿐 아니라, 심근경색의 ST/T 변화 감지나 심방 비대 여부를 시사하는 P파 진폭 판단 등 진단적 활용에도 도움이 됩니다.
  • 원격 의료: 환자가 병원에 있지 않아도 원격으로 심전도를 측정하여 전송하는 원격 모니터링 시스템이나 텔레헬스 플랫폼에서도 본 기술이 유용합니다. 예를 들어 몸에 부착한 패치형 심전도 기기나 가정용 원격 모니터가 측정한 ECG 데이터를 클라우드로 전송해 의사가 분석할 때, Hilbert 변환 기반 신호 분석은 전송 과정의 잡음이나 기준선 드리프트 영향을 줄여 원격지에서도 신뢰성 있는 파형 크기 정보를 제공할 수 있습니다. 특히 최근 원격 모니터링과 원격진료 수요 증가로 모바일 ECG 기기 보급이 확대되고 있는데 (Trends Driving the $5 Billion Mobile ECG Devices Market,), 이러한 추세 속에서 잡음에 강인한 ECG 분석 알고리즘은 원격 의료 현장에서 정확한 심장 상태 평가를 뒷받침할 수 있습니다.
  • 웨어러블 헬스케어 기기: 스마트워치, 피트니스 밴드, 심전도 패치와 같은 착용형 기기들은 사용자의 일상 생활 중 심박 및 ECG를 기록하는데, 본 특허 기술은 이러한 웨어러블 디바이스의 신호 처리 알고리즘으로 응용될 수 있습니다. 예를 들어, 현재 스마트워치 ECG는 주로 부정맥(예: 심방세동) 감지에 초점을 두고 있지만, 향후에는 P파나 T파의 크기 변화까지 모니터링하여 심장 상태의 세부 지표를 추적할 가능성이 있습니다. Hilbert 기반 분석법은 착용자의 움직임 등으로 인한 기준선 변동에 자동 보정 효과를 주어 웨어러블 기기가 더 정확한 심전도 특징점(피크 크기, 간격 등)을 추출하도록 도와줄 수 있습니다. 이는 일상 속에서도 의료 수준의 심전도 데이터를 얻어내어 개인 맞춤형 건강관리나 조기 경보에 활용하는 길을 열어줍니다.
  • 생체 신호 분석 소프트웨어 및 연구: ECG를 포함한 생체신호를 분석하는 소프트웨어 플랫폼이나 의료 인공지능(AI) 개발 분야에서도 본 기술이 쓰일 수 있습니다. 예컨대, ECG 파형으로부터 특징을 추출해 심장 질환을 예측하는 AI 알고리즘에 본 Hilbert 변환 기반 진폭 추출 기법을 적용하면 데이터 특성의 정확도 향상을 기대할 수 있습니다. 연구자들은 본 방법을 활용해 노이즈에 강한 ECG 파형 특징을 정의하거나, 다른 신호 (예: 맥파, 뇌파 등) 분석에도 Hilbert 변환과 도형 피팅 개념을 확장하는 실험을 할 수 있을 것입니다. 이처럼 해당 기술은 의료기기 하드웨어부터 소프트웨어 알고리즘, 원격 의료 서비스까지 폭넓은 영역에서 심장 생체신호의 정밀 분석을 지원하는 기반 기술로 응용될 수 있습니다.

4. 산업적 활용 가능성 및 시장 전망

의료/헬스케어 산업에서의 활용 전망: Hilbert 변환을 이용한 ECG 신호 분석 기술은 차세대 의료기기의 부가가치 요소로서 산업적 활용도가 높을 것으로 전망됩니다. 심전도 측정은 전세계적으로 매우 보편적인 검사이고, 최근에는 병원뿐 아니라 일반 소비자용 웨어러블까지 범위가 확대되고 있습니다. 이러한 시장 환경에서, 경쟁력 있는 ECG 기기를 만들기 위해서는 신호 처리 알고리즘의 정확도 향상이 중요합니다. 본 특허 기술처럼 신호 품질을 개선하고 임상적으로 유용한 파라미터(P, R, T 파고치)를 안정적으로 제공할 수 있는 알고리즘은 의료기기 제조사나 디지털 헬스 기업 입장에서 매력적인 솔루션이 될 수 있습니다. 예를 들어, ECG 모니터링 기능을 가진 스마트 패치나 가정용 심전도 기기를 개발하는 업체가 본 기술을 채택한다면, 측정 데이터의 신뢰도를 높여 제품의 의료적 가치와 차별화를 꾀할 수 있을 것입니다. 또한 현재는 표준화되지 않은 P파/R파 크기 측정 방법에 대해 본 특허 기술이 하나의 **사실상 표준(de facto standard)**으로 자리잡아, 향후 의료 현장에서 파형 크기 지표를 논할 때 Hilbert 기반 수치를 참고하게 될 가능성도 있습니다.

시장 규모 및 성장률: ECG 관련 디바이스 시장은 지속적인 성장세를 보이고 있으며, 이는 해당 기술의 상용화 기회가 크다는 것을 시사합니다. 글로벌 모바일/웨어러블 ECG 기기 시장은 2024년 약 27억 달러 규모에서 2030년경 50억 달러 수준까지 확대될 것으로 예상되며, 연평균 10% 이상의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다 (Trends Driving the $5 Billion Mobile ECG Devices Market,). 이러한 성장의 원인으로는 인구 고령화로 인한 심혈관 질환 모니터링 수요 증가, 코로나 이후 원격 모니터링에 대한 관심 증대, 그리고 웨어러블 기술의 보급 등이 꼽힙니다 (Trends Driving the $5 Billion Mobile ECG Devices Market,) (Trends Driving the $5 Billion Mobile ECG Devices Market,). 특히 심전도 데이터를 해석하는 소프트웨어의 지능화(AI를 통한 분석 고도화)도 두드러진 추세인데 (Trends Driving the $5 Billion Mobile ECG Devices Market,), 이는 곧 더 우수한 신호 처리 알고리즘에 대한 요구로 이어집니다. Hilbert 변환 기반 신호 크기 측정 기술은 이러한 흐름에 부합하는 혁신으로서, 의료 AI 및 디지털 헬스케어 분야의 발전과 함께 시장에서 주목받을 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 심전도를 원격으로 모니터링해 이상 징후를 조기에 경고하는 서비스에 본 기술이 적용된다면, 부정확한 데이터로 인한 거짓 경보를 줄이고 실제 위험 신호를 놓치지 않는 서비스 신뢰성 향상을 가져올 수 있습니다. 이처럼 본 특허 기술은 ECG 기기 및 서비스의 품질향상 측면에서 산업 내 활용 가치가 높으며, 심장 건강관리 시장의 성장과 더불어 그 수요와 중요성도 증가할 전망입니다.

5. 유사한 관련 기술 및 경쟁 특허 비교

Hilbert 변환의 선행 활용 사례: Hilbert 변환 자체는 신호처리 분야에서 오래전부터 알려져 있으며, ECG 해석에도 일부 활용되어 왔습니다. 예를 들어, QRS 검출 알고리즘에 Hilbert 변환을 접목한 연구가 과거에 제안된 바 있습니다. 한 논문에서는 ECG 신호를 미분한 후 Hilbert 변환과 결합하여 R파의 위치를 찾아내는 강인한 QRS 검출 방법을 발표하였는데 (The use of the Hilbert transform in ECG signal analysis - PubMed), 이는 Hilbert 변환이 갖는 신호 Envelope(포락선) 검출 능력을 이용해 심전도의 피크 식별을 향상시킨 사례입니다. 다만 이러한 기존 연구는 R파의 위치 검출에 초점을 둔 것으로, 파형의 진폭을 정량화하는 본 특허의 접근과는 목적과 방법에서 차이가 있습니다.

경쟁 특허 및 기술과의 비교: 현재까지 공개된 특허들 중 본 특허와 유사하게 Hilbert 변환을 ECG 분석에 활용한 사례가 일부 있습니다. 그 중 하나는 2018년에 출원된 미국 특허 US 9,949,655호로, ECG 신호의 **진폭 엔벨로프(amplitude envelope)**를 계산하여 심장 상태를 평가하는 방법을 다룹니다 (U.S. Patent for Method of EKG signal processing and apparatus for performing the method Patent (Patent # 9,949,655 issued April 24, 2018) - Justia Patents Search). 이 특허에서는 Hilbert 변환이나 기타 필터링을 통해 ECG의 순간 진폭曲線(신호 제곱 및 평활화 등)으로부터 특징을 추출하는 방식을 제시하고 있습니다 (U.S. Patent for Method of EKG signal processing and apparatus for performing the method Patent (Patent # 9,949,655 issued April 24, 2018) - Justia Patents Search). 그러나 개별 P파, R파, T파의 피크 높이를 직접 측정하는 구체적인 방법론(예: Nyquist 도표상 원 피팅 등)은 제시되어 있지 않아, 본 특허 고유의 아이디어인 원형 곡선 피팅을 통한 파고치 산출과는 구별됩니다. 또 다른 선행 기술로, 국내 공개특허 2014-0144132호가 ECG 신호의 검출 및 표시 방법을 제안한 예가 있으나 (eGrant Issued.pdf), 이 역시 Hilbert 변환을 활용한 파형 크기 산출의 표준화라는 측면에서는 본 특허만큼 구체적이지 않습니다. 현재 상용 ECG 기기들에서는 대개 전통적인 필터링과 피크 탐지 알고리즘(예: Pan-Tompkins 알고리즘 등)이 사용되고 있어, Hilbert 변환 기반의 복소신호 분석 기법을 전면에 내세운 사례는 드문 편입니다.

본 특허 기술의 차별성: 요약하면, Hilbert 변환을 ECG에 적용하는 아이디어 자체는 연구나 타 특허에서 부분적으로 언급된 바 있으나, Hilbert 변환 → Nyquist 시간응답 곡선 구성 → 원 피팅이라는 일련의 방법을 통해 ECG 주요 파형들의 진폭을 안정적으로 계측하는 것은 US 11,998,341 B2 특허만의 독창적인 접근으로 평가됩니다. 경쟁 기술들과 달리 본 특허는 신호의 위상공간 기하학적 특징을 활용하여 노이즈와 기준선 왜곡을 효과적으로 극복하는 솔루션을 제시하고 있습니다. 이러한 기술적 차별성은 향후 관련 분야 표준 특허로 자리매김할 가능성이 있으며, 동일한 문제를 해결하려는 타 연구나 제품들에 비해 우월한 성능과 신뢰도를 제공함으로써 경쟁력을 갖춘다고 할 수 있습니다.

참고 자료: 본 분석에서는 특허 원문 (eGrant Issued.pdf) (eGrant Issued.pdf) (eGrant Issued.pdf) (eGrant Issued.pdf)을 기반으로 기술의 원리를 해설하였고, 특허에 명시된 배경 및 이점 (eGrant Issued.pdf) (eGrant Issued.pdf)을 바탕으로 기존 방식과의 차이를 논했습니다. 아울러, 헬스케어 업계 동향과 시장 규모 관련 자료 (Trends Driving the $5 Billion Mobile ECG Devices Market,) (Trends Driving the $5 Billion Mobile ECG Devices Market,)를 인용하여 응용 분야와 산업 전망을 제시하였으며, 유사 기술로서 공개된 연구 및 특허 사례 (The use of the Hilbert transform in ECG signal analysis - PubMed) (U.S. Patent for Method of EKG signal processing and apparatus for performing the method Patent (Patent # 9,949,655 issued April 24, 2018) - Justia Patents Search)를 비교함으로써 해당 특허의 위치를 조망했습니다.