IoT-based Taking Medicine Automation System

Abstract

본 논문은 노약자와 장애인의 편의를 도모하기 위하여 주기적으로 약을 복용하는 사람들에게 약 먹는 시간을 알려주는 시스템이다. 무게 센서를 사용하여 일주일간 복용해야 하는 알약들의 전체 무게를 측정한 후, 사용자가 알약을 복용하면 줄어든 알약의 무게를 다시 측정하여 복용 여부를 판단하는 시스템이다. 거동이 불편한 장애인을 위하여 라인트레이서 기반 자율주행 시스템을 사용하여 복용 시간이 되면 자동으로 사용자가 설정한 위치에도 약을 운반해주는 기능을 포함하였다. 또한, 알약을 복용하지 않은 사용자에게 이를 알려주기 위해 설정된 특정 시간에 시각적, 청각적인 기능을 포함하여 약 먹는 시간을 알려주도록 구성하였다. 본 연구는 시뮬레이션을 통하여 이와 같은 시스템의 작업 수행 과정을 세분화하여 보여줌으로써 사용자들이 잊지 않고 약을 복용하는 것을 도와주고자 한다.

In this paper, it is a system that informs people who take medication periodically to facilitate the convenience of the elderly and the disabled. It is a system that measures the full weight of pills that need to be taken for a week using a weight sensor, and then determines whether or not the pills are taken by measuring the weight of the reduced pills again when the user takes them. For people with disabilities who are unable to move, it includes the function of automatically transporting medicine to the user-set location at the time of use using a line tracer based autonomous vehicle. It is also configured to inform users who have not taken the pill through an alarm that includes visual and auditory functions at a specific time to inform them of this. This work attempts to help users take their medication without forgetting by segmenting the task performance process of such a system through simulations.

I. Introduction

식생활의 서구화, 의료기술의 발달, 인터넷 정보가 많아짐과 동시에 국민의 소득수준이 향상됨에 따라 건강에 대한 관심은 그 어느 때보다 높아지고 있다. 또한 사회적으로 웰빙 열풍이 지속 되면서 물질적 가치를 중요하게 생각하는 삶 못지않게 신체와 정신건강을 행복의 척도로 삼고 있다[1]. 따라서 최근 들어 우리 사회에는 본인의 건강 상태를 위하여 주기적으로 영양제를 복용하는 사람들이 증가하는 추세이다. 또한, 우리나라는 급속한 고령화로 인하여 65세 이상의 고령 인구가 지속적으로 증가하고 있다. 통계청 (2019)의 「장래인구추계: 2017~2067년」에 의하면, 아래와 같이 2017년 총인구에서 15~64세 생산연령인구가 차지하는 비중은 73.2%, 65세 이상 고령 인구는 13.8%(707만명), 0~14세 유소년인구는 13.1%(672만명)이지만 2067년에는 생산연령인구는 45.4%, 고령 인구는 46.5%, 유소년인구는 8.1%를 차지할 전망이므로 급속한 고령화가 예상된다[2].

Fig. 1. Population structure by age(1960~2067)

Fig. 2. Population composition ratio by age(1960~2067)

이와 같은 급속한 고령화와 건강에 대한 사회적 관심으로 인하여 우리나라의 의약품 소비량은 매년 증가하고 있다. 통계청(2019)의 「의약품 소비량 및 판매액 통계」에 의하여, 2017년 기준 의약품 소비량 및 판매액 통계 생산 결과를 이용하여 우리나라 의약품 시장 현황을 기술하면 아래와 같다[3].

Table 1. Drug classification consumption and sales by ATC classification

2017년 의약품 소비량은 주요 적응증세에 대하여 성인의 일당 평균 유지용량인 DDD(Defined Daily Dose)로 표시되며 242억 DDD로 2015년(약 235억 DDD) 대비 2.8% 증가하였으며, 의료기관 및 약국 조제료 등 관련 행위료를 포함한 의약품 연간 판매액은 2016년 26조 4040억 원에서 2017 년 28조 2, 483억 원으로 전년 대비 7.0% 증가하였다[3].

또한, 통계청(2019)의 「의약품 소비량 및 판매액 통계」 에 의하면 OECD 국가와 국내 의약품 소비량 및 판매액의 비교는 아래와 같다[3].

Table 2. Comparison of medication consumption and sales in OECD countries and Korea

2017년 우리나라의 의약품 연간 판매액은 485.5US$/ 명(조제료 등 관련 행위료 포함)으로 2016년 OECD 회원국 평균 380.2US$/명보다 높은 수치를 나타냈다[3].

하지만 문제는 이러한 의약품 소비량의 증가에 따라 약 복용에 있어서 사람들의 불편사항도 함께 증가하였다는 것이다. 대표적인 불편사항으로는 바쁜 현대인들이 예기치 않게 약의 복용 시간을 놓치는 경우가 허다하다는 것이다. 더 나아가 만약 노약자 혹은 장애인들이 약 복용 시기를 놓친다면 치명적인 위험이 발생할 가능성이 있다. 따라서 이러한 위험을 방지하고, 주기적으로 약을 복용하여야 하는 사람들의 편의를 도모하기 위해 본 시스템을 개발하였다.

본 논문은 라인트레이서 기반 자율주행 시스템을 사용하여 거동이 불편한 사용자에게 직접 약을 운반하는 기능을 포함하였다. 최근 IT 기술의 발전에 따른 기술 융합이 급격하게 증가하고, 자동차가 이동수단을 넘어 지능화 및 스마트화가 급속하게 진행되고 있다. 또한 다른 생활공간에 적용되고 있는 자동차 산업은 다양한 형태로 발전하고 있다[4]. 따라서 이러한 기술을 적극적으로 활용하여 라인트레이서 기반 자율주행 시스템을 적용해 사용자의 편의를 위한 자동시스템으로 약을 운반하도록 설계하였다.

II. Preliminaries

1. Research Objective

본 시스템은 일주일간 복용해야 하는 약의 총 무게를 측정하고, 사용자가 매일 특정 시간에 알약을 복용하지 않는다면 이를 알려주는 것을 목표로 한다. 거동이 불편한 장애인을 위하여 라인트레이서 기반 자율주행 시스템을 사용해서 약 복용 시간의 10분 전에 사용자가 미리 설정한 위치로 약을 운반한다. 만약 사용자가 설정한 특정 시간에 알약을 복용한다면 시스템은 줄어든 약의 무게를 측정하여 정상임을 감지하고 알람을 울리지 않으며 자율주행 시스템은 본래의 위치로 다시 이동한다. 하지만 사용자가 특정 시간에 알약을 복용하지 않는다면 시스템은 알람을 울리며 약 먹는 시간임을 사용자에게 다시 알려주도록 구성하였다. 또한, 시스템을 특정 장소에 고정하여 약 먹는 시간임을 알려주도록 시각적으로 구축하였다.

이와 관련된 연구로는 「초음파 센서를 이용한 라인트레이서」가 있다. 해당 논문에서는 기존의 라인트레이서와 같은 방식으로 적외선 센서를 사용하여 라인을 인식한다. 그러나 라인트레이서 운행 중 초음파 센서를 통해 전방에 물체를 감지하면 운행을 정지하고 라인트레이서를 수동모드로 전환하게 된다[5]. 본 논문에서는 해당 연구와 같이 라인트레이서를 사용하였다는 공통점이 있지만, 라인트레이서에 무게 센서를 부착하여 알약의 무게를 측정함으로써 사용자의 요구를 충족시킬 수 있으며 출력 장치를 사용하여 시각적, 청각적 기능을 제공하는 것에 차별화를 두었다.

2. System Environment

본 시스템은 아두이노 개발환경(IDE) Arduino를 기반으로 제작되었으며, 아두이노에 센서를 연결하여 센서 데이터를 이용하였다. 시스템 개발을 위해서 필요한 IoT 센서는 아래와 같다.

Table 3. System Environment

III. The Proposed Scheme

1. System Architecture

본 연구의 개발 시스템은 MAS(Medicine-taking Automation System)로 사용자의 약 복용 자동화 시스템이다.

MAS의 System Architecture는 아래의 [Figure 3] 과같다. MAS의 구성은 입력부, 출력부, 구동부로 나뉜다. 입력부에 해당하는 시스템은 AWS(Automatic Weight measuring System)로 자동으로 알약의 무게를 측정하는 기능을 가지고 있다. 출력부에 해당하는 시스템은 AAS(Automatic Alarm System)이며 특정한 조건이 충족하였을 경우 자동으로 알람을 울리는 기능이다. 구동부는 LAV(Line tracer based Autonomous Vehicle) 시스템으로 구성하였으며, LAV가 동작하는 동작 경로를 사용자가 설정할 수 있게 사용자 편의로 구성하였다.

MAS(Medicine-taking Automation System)의 실행과정은 다음과 같다. 사용자는 입력부인 AWS(Automatic Weight measuring System)에 약을 놓는 동작으로 초깃값을 설정한다. 시스템은 데이터를 분석하여 설정된 조건 (약 복용 시간의 10분 전)이 충족하는 경우 구동부인 LAV(Line tracer based Autonomous Vehicle)를 구동한다. 구동 후, AWS의 약 무게 데이터가 변화하지 않을경우, MAS는 사용자가 약을 복용하지 않은 것으로 간주하고 출력부인 AAS(Automatic Alarm System)를 실행한다. 만약 AWS의 약 무게가 감소하였을 경우, 사용자가 약을 복용한 것으로 간주하고 AAS의 동작이 멈춘 후 LAV을 구동한다.

Fig. 3. System Architecture

2. Components of MAS

2.1 Input Section

System Architecture에서 명시한 바와 같이 MAS(Medicine-taking Automation System)의 입력부는 AWS(Automatic Weight measuring System)이다. AWS는 로드셀(Load Cell)을 사용하여 무게를 측정한다.

아래의 [Figure 4]와 같이 로드셀은 하중을 가하면 그 크기에 비례하여 전기적 출력이 발생되는 힘 변환기의 총칭으로 Strain Gage식 로드셀을 의미한다. 따라서 Strain Gage를 금속 탄성체에 점착하고 그 탄성체에 하중을 가했을 때 탄성체의 Strain을 Strain gauge의 저항값의 변화로서 가해진 하중의 크기에 비례한 전기적 출력신호를 얻을 수 있다[6].

Fig. 4. Load Cell Concept

MAS에서는 아래의 [Figure 5]와 같은 AWS를 LAV의 상단에 탑재하였다.

Fig. 5. Automatic Weight measuring System

AWS가 탑재된 LAV는 아래와 같다.

Fig. 6. Autonomous Vehicle with Automatic Weight measuring System

자율주행 시스템에 AWS를 탑재함으로써 MAS는 사용자에게 알약을 운반할 수 있으므로 사용자의 편리성이 향상되었다.

2.2 Driving Part

MAS(의 구동부는 LAV이며 해당 시스템은 아래의 [Figure 7]과 같이 IR sensor, Ultrasonic sensor, DC Motor로 구성되어 있다. 다음은 각각의 구성 요소들이 시스템에서 수행하는 역할과 동작 원리이다.

Fig. 7. Line tracer based Autonomous Vehicle

첫 번째로, IR sensor는 주행 경로를 인지하여 LAV가 정확한 경로로 주행할 수 있도록 제어하는 역할을 수행한다. IR sensor의 동작 원리는 다음과 같다. 적외선 센서는 적외선을 이용한 센서로 외부 물질로부터 방사된 적외선이 센서 내의 자발 분극을 갖는 물질의 분극을 변화 시켜 외부 자유 전하를 발생시킴으로써 외부 물질을 감지한다. 적외선 센서는 적외선의 빛을 발생시키는 LED로 구성된 발광 부와 적외선을 감지하는 빛 센서인 수광부로 나누어지는데, 발광부에서 나온 적외선이 물체에 반사되어 수광부에 들어오는 양에 따라서 수광부에 들어오는 전압의 양이 변화하게 된다[7-8].

Fig. 8. IR sensor

MAS에서는 아래의 [Figure 9]와 같이 IR sensor 2개를 사용하여 LAV의 하단에 부착함으로써 정확한 경로로 주행할 수 있도록 설계하였다.

Fig. 9. Autonomous Vehicle with IR sensor

IR sensor가 동작하기 위해서는 주행 경로 설정이 선행되어야 한다. 사용자는 MAS를 실행하기 이전에 아래의 [Figure 10]과 같이 검은색 테이프 등으로 경로를 지정한다. 사용자가 경로를 지정한다면 MAS는 IR sensor를 이용하여 경로를 감지하고 주행한다.

Fig. 10. Operation Path

두 번째로, Ultrasonic sensor는 장애물을 감지하여 LAV가 주행 중 정지하도록 제어하는 역할을 한다.

Ultrasonic sensor는 송신부인 Trig와 수신부인 Echo 로 나뉜다. 초음파 센서는 송신부(Trig)에서 일정한 시간 간격을 둔 짧은 초음파 펄스를 방사하고, 대상물에 부딪혀 돌아온 에코 신호를 수신부(Echo)에서 받아 이에 대한 시간차를 기반으로 거리를 산출한다[9-10].

MAS에서는 이러한 Ultrasonic sensor의 동작 원리를 이용하여 LAV와 장애물 사이의 거리를 산출한다. 아래의 [Figure 11]과 같이 만약 장애물이 일정 범위 이내에 포함된다면 Ultrasonic sensor는 이를 감지하고, LAV는 주행을 정지하게 된다.

Fig. 11. Obstacle Detection

MAS에서는 Ultrasonic sensor를 아래와 같이 LAV의 측면에 부착하여 설계하였다.

Fig. 12. Autonomous Vehicle with Ultrasonic sensor

2.3 Output Section

System Architecture에서 명시한 바와 같이 MAS(Medicine-taking Automation System)의 출력부는 AAS(Automatic Alarm System)이다. 해당 시스템은 사용자가 특정 시간에 알약을 복용하지 않았을 경우 즉, 입력부인 AWS(Automatic Weight measuring System)에서 약의 무게가 감소하지 않았을 경우 이러한 상황을 알려주는 기능을 수행한다. 알람은 사용자가 알약을 복용할 때까지 일정한 간격으로 반복해서 울린다. AAS는 다음의 [Figure 13]과 같이 LED와 LCD, Buzzer로 구성되어 있다[11-12].

Fig. 13. Automatic Alarm System

따라서 본 시스템은 시각적 기능인 LED, LCD와 청각적 기능인 Buzzer를 모두 제공하므로 사용자의 편리를 극대화한다.

3. Flow Chart

MAS(Medicine-taking Automation System)의 흐름도는 아래의 [Figure 14]와 같다.

Fig. 14. MAS Flow Chart

4. Simulation

MAS(Medicine-taking Automation System)의 세부적인 실행 과정은 다음과 같다.

Fig. 15. Initialization

MAS를 실행하기 전에 사용자는 LAV(Line tracer based Autonomous Vehicle)의 동작 경로를 설정한다. 이때, 경로 지정에는 검정 테이프를 사용한다. [Figure 15]와 같이 시스템을 실행한 후 7일분의 알약을 무게 저울 위에 올려 둔다. 알약이 무게 저울에 올린다면 시스템은 이를 감지하고 전체 알약의 무게를 측정한다.

MAS는 사용자의 약 복용 시간 10분 전에 적외선 센서를 사용해 사용자가 지정한 경로를 감지하여 이동한다. MAS가 경로를 이동할 때 초음파 센서는 전방에 장애물을 감지하여 자동으로 멈추도록 동작한다. 또한, 사용자가 지정한 경로가 끝난다면 이를 감지하고 정지한다. 만약 약 복용 시간이 지나도 하루 치 분량의 알약이 줄어들지 않았을 경우 시스템은 사용자가 알약을 복용하지 않은 것으로 판단한다. 만약 이러한 상황이 발생한다면 시스템은 사용자에게 이를 알리기 위하여 [Figure 16]과 같이 AAS(Automatic Alarm System)를 사용하여 30분 간격으로 알람을 울린다. 이때, MAS는 사용자가 설정한 위치에 정지해 있으며 움직이지 않는다.

Fig. 16. Warning Alarm

알람은 buzzer로 울리며 buzzer와 함께 LED가 깜빡거린다. 동시에 LCD 디스플레이에는 경고 문구(take your medicine!)가 표시된다. 이러한 경고 알람은 사용자가 알약을 복용하면 중지된다. MAS는 사용자가 알약을 복용한다면 무게 저울 위의 전체 무게가 줄어든 것을 감지하여 [Figure 17]과 같이 알람을 중지한다. 알람을 중단한 후, MAS는 동작 경로를 따라 초기의 위치로 다시 이동한다.

Fig. 17. Terminate the alarm

개발한 시스템은 이 과정을 일주일간 반복한 후, 종료된다. [Figure 18]은 일주일이 지난 후 사용자가 모든 알약을 복용하고 시스템이 종료된 상태이다.

Fig. 18. Shut Down

IV. Conclusions

제안한 시스템은 아두이노와 기본적인 IOT 센서를 응용하여 제작한 것이다. 본 시스템은 사용자가 약 복용 시간을 의식적으로 기억하고 있지 않아도 자동으로 알려주는 기능을 수행하기 때문에 편리성을 갖추고 있다. 또한, 청각적, 시각적 기능을 갖추고 있기 때문에 장애인들이 사용하기에 용이하다. 청각 장애인은 시각적인 기능을 사용하고, 시각장애인은 청각적인 기능을 사용할 수 있다. 시스템은 라인트레이서 기반 자율주행 시스템을 사용하므로 거동이 불편한 장애인 또는 환자들에게 적합하다. 사용자가 약을 직접 가지러 가지 않아도 복용시간 전에 자동으로 약을 운반하고 알람기능이 있어 거동이 불편한 사용자에게 매우 편리한 기능을 갖추고 있다. 뿐만 아니라 시스템은 자동으로 알약의 무게를 측정하므로 사용자가 무게를 일일이 설정하지 않아도 된다는 장점이 있다. 향후 연구로, 블루투스를 사용하여 모바일로 시스템에 알약을 복용할 날짜를 입력하는 기능을 추가할 것이다. 또한, 프로그램에 데이터베이스를 연결하여서 사용자가 알약을 적절히 복용하는지에 관한 통계를 내어 사용자의 편의를 도모할 것이다.