Gathering and analyzing vital signals everyday life using mobile healthcare service can detect intermittent symptoms which cannot be found in a hospital as well as conventional disease. And powerful therapy algorithm and external communication block enables automatic first aid treatment and asking for help. Such service is very useful for acute disease and increases restoration ratio.
Implementing such mobile healthcare system requires sensor nodes to gather various vital signs such as body temperature, pulse, heart rate and blood pressure, a network system to collect the data and a processor to analyze the data and control the system. This research provides a centralized body sensor network (BSN) system optimized for managing human body sensors and sensing data. In the proposed network system, a network controller manages all the sensor devices and generates the data-request command for each device with the programmed period in the controller. The centralized control eliminates the communication conflict among the sensor devices and it can enhance the energy efficiency in the data communication.
The controller operations are categorized into energy-aware operations and performance-aware operations, and the controller works in two modes, MANAGE mode and ALERT mode, according to the operations. The controller has two system masters, a low power schedule director (SD) and 16-bit RISC. In MANAGE mode, SD with TCAM-based periodic event generator (PEG) manages all the sensor nodes and it activates the RISC only when it is needed with ALERT mode. The proposed instantaneous program execution with external program counter (IPEEP) scheme enables the event-driven operation to the RISC by activating the RISC from the power-save mode with conventional CPU reset sequence. The proposed scheme reduces both the activation time and corresponding energy consumption.
The proposed controller system is implemented with 0.18-um logic process and the test system board is also implemented to verify the functions of periodic monitoring. The implemented chip works with 0.6V supply voltage and consumes 21.6-uW for normal sensor management mode, 24.6-uW average power with 1.7% activation ratio of the RISC.
사용자의 인체에서 발생하는 각종 생체 신호들을 실시간으로 수집해서 일상 생활에서의 건강 상태를 항상 저장하고 분석할 수 있으면 병원에서 진단하던 질병 외에 간헐적으로 발생하는 증상까지 발견할 수 있을 뿐만 아니라 나아가 착용자의 데이터를 자동으로 분석할 수 있게 되면 위험 상황이 발생했을 경우 즉각적인 응급처치까지 가능해져서 각종 돌연사 같은 치명적인 급성질환에서도 환자의 생존율을 높일 수 있다.
이런 요구사항들을 구현하기 위해서는 인체의 다양한 생체정보를 수집하기 위해 각종 센서를 비롯하여 여러 센서들에서 수집된 데이터를 전송, 취합할 수 있는 네트워크 시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서는 중앙집중 관리식 Body Sensor Network (BSN)을 제안하고 이의 구현을 위해 평균동작전력을 최소화면서 최고 254개의 하위 센서 장치들을 관리할 수 있는 네트워크 컨트롤러의 구현에 대하여 연구하였다. 본 연구에서 제안하는 네트워크에서는 하나의 컨트롤러가 모든 센서 장치들을 제어하며 사용자가 프로그램한 각각의 센서 장치들의 주기마다 데이터 요청 명령을 내리면 센서 장치들은 데이터를 전송하는 방식으로 동작하여 통신상의 충돌을 방지할 수 있어 통신 에너지 효율을 높일 수 있도록 하고 있다.
컨트롤러 시스템은 BSN 상의 하위 센서 장치들을 관리하면서 발생하는 동작의 유형을 구분지어 각 동작마다 최소의 하드웨어만을 활성화시킴으로써 저전력 동작을 도모할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 컨트롤러 내부에는 두 개의 마스터, 즉 저전력 스케쥴러 블록과 16bit RISC를 탑재하여 일반적인 경우에서는 저전력 스케쥴러 블록이 전체 시스템을 관리하고 분석 프로그램 등이 필요한 경우에만 16bit RISC를 활성화시켜 작업을 수행하는 구조로 설계하였다. 저전력으로 254개의 하위 센서들을 관리하기 위해 Ternary CAM 구조를 이용하여 주기적인 이벤트 생성이 가능하도록 구현하였다. 또한 16-bit RISC의 활성화 제어를 위해 Instantaneous Program Exectuion with External Program Counter (IPEEP) scheme을 제안하여 기존 RISC 구조에서는 전력절약 모드에서 다시 활성화되기 위해 수백~수만 클럭 사이클이 필요했던 반면 본 구조에서는 리셋 동작에 필요한 클럭 사이클만을 소비하면서 활성화되기 때문에 프로세서 활성화에 수반되는 불필요한 동작들을 제거함으로써 그에 해당하는 전력소모 및 기동시간을 줄이도록 하고 있다.
제안한 네트워크 컨트롤러는 0.18-um 로직 공정을 이용하여 칩으로 구현하였고 테스트 시스템을 PCB 보드로 구현하여 주기적인 모니터링 기능이 성공적으로 수행됨을 확인하였다. 제작된 칩은 0.6V 동작 전압에서 일반적인 모니터링 모드에서는 21.6-uW를 소비하고 1시간에 1분씩 RISC가 동작하는 경우에는 평균전력 24.6-uW를 소비하는 것으로 측정되었다.
