Research & News · 연구·소식
반도체 연구에서 임상 검증까지
헬스리안의 웨어러블 기술은 생체신호 반도체 연구에서 시작해, 응급의학 현장의 임상 연구로 검증되었습니다.
연구 기반
반도체 설계에서 출발한 연구 이력
헬스리안의 기술은 노태환 대표이사의 웨어러블 생체신호 반도체 연구에서 출발했습니다. ISSCC, JSSC 등 반도체 분야 주요 학회와 학술지에 발표한 저전력 센서 IC, 뉴로피드백 SoC, 인체 통신 기술이 현재의 WEDIC 제품과 CDMO 모듈의 기반이 되었습니다.
생체신호 센서 IC
ECG · EEG · EMG 등 ExG 신호를 수 µW 수준으로 측정하는 아날로그 프론트엔드와 SoC 설계.
뇌공학 · BCI
뇌파 모니터링과 경두개 전기자극(tES)을 결합한 웨어러블 뉴로피드백 시스템.
웨어러블 플랫폼
인체 무선통신(BAN) 송수신기, 섬유 기판(P-FCB) 기반 패치 · 헤드밴드 시스템.
임상 검증
응급의학 현장과 함께 진행한 패치형 무선 12유도 심전도 무작위 대조 연구.
1,080
Google Scholar 피인용 횟수
ISSCC
2011 · 2013 · 2014 · 2019 발표
3
웨어러블 12유도 심전도 임상 논문
VLSI · SoC
주요 연구 분야, Biomedical 포함
Sensor Physical AI
On-device AI로부터 On-sensor AI를 향한 발걸음
헬스리안은 반도체 설계 역량 위에 AI 기술을 더하고 있습니다. 생체신호가 발생하는 센서 가까이에서 신호를 해석하는 Sensor Physical AI를 목표로, AI 연산의 위치를 클라우드와 기기에서 센서 자체로 옮겨 가고 있습니다.
01 · CLOUD AI
서버에서 분석
측정한 신호를 서버로 보내 분석합니다. 연산 자원은 충분하지만 통신 지연과 개인 데이터 전송이 따릅니다.
02 · ON-DEVICE AI
기기 안에서 분석
스마트폰과 웨어러블 기기 안에서 분석합니다. 데이터가 기기를 떠나지 않아 실시간성과 보안이 높아집니다.
03 · ON-SENSOR AI
센서 안에서 해석
센서 IC 안에서 신호를 바로 해석하고 필요한 정보만 내보냅니다. 전력과 데이터량을 줄이는 이 방향이 헬스리안이 향하는 곳입니다.
반도체 설계 × 생체신호 AI — 저전력 센서 IC를 직접 설계해 온 경험과 심전도·뇌파 분석 알고리즘을 함께 다루기 때문에, 센서와 AI를 하나로 설계하는 다음 단계를 준비하고 있습니다.
반도체 · 시스템
주요 학술 발표
전체 목록은 Google Scholar에서 확인할 수 있습니다.
IEEE JSSC · 47(1):323–334, 2012
A 75 µW Real-Time Scalable Body Area Network Controller and a 25 µW ExG Sensor IC for Compact Sleep Monitoring Applications
수면 모니터링용 초저전력 ExG 센서 IC와 인체 통신망(BAN) 컨트롤러
Lee S, Yan L, Roh T, Hong S, Yoo H-J
IEEE CICC · 2012
A 46 µW Motion Artifact Reduction Bio-signal Sensor with ICA Based Adaptive DC Level Control for Sleep Monitoring System
ICA 기반 적응형 DC 제어로 움직임 잡음을 줄인 생체신호 센서
Hong S, Lee S, Roh T, Yoo H-J
IEEE ISSCC · 2013
A 5.5 mW IEEE-802.15.6 Wireless Body-Area-Network Standard Transceiver for Multichannel Electro-Acupuncture Application
다채널 전기자극 응용을 위한 IEEE 802.15.6 표준 인체 무선통신 송수신기
Lee H, Lee K, Hong S, Song K, Roh T, Bae J, Yoo H-J
IEEE ISSCC · 2014
A 2.14 mW EEG Neuro-Feedback Processor with Transcranial Electrical Stimulation for Mental-Health Management
뇌파(EEG) 분석과 경두개 전기자극(tES)을 결합한 정신건강 관리용 뉴로피드백 프로세서
Roh T, Song K, Cho H, Shin D, et al., Yoo H-J
IEEE Trans. Biomedical Circuits and Systems · 2014
A Wearable Neuro-Feedback System With EEG-Based Mental Status Monitoring and Transcranial Electrical Stimulation
저전력 뉴로피드백 SoC 기반 웨어러블 뇌파 모니터링 · 뇌자극 시스템
Roh T, Song K, Cho H, Shin D, Yoo H-J
임상 연구
국제 학술지 게재 임상 논문
JMIR mHealth and uHealth · 2021;9(4):e24142
Twelve-Lead Electrocardiogram Acquisition With a Patchy-Type Wireless Device in Ambulance Transport: Simulation-Based Randomized Controlled Trial
Yoon S, Kim T, Roh T, Chang H, Hwang S, Yoon H, Shin T, Sim M, Jo I, Cha W
Interactive Journal of Medical Research · 2022;11(2):e36335
Intervention in the Timeliness of Two Electrocardiography Types for Patients in the Emergency Department With Chest Pain: Randomized Controlled Trial
Yoo S, Chang H, Kim T, Yoon H, Hwang S, Shin T, Sim M, Jo I, Choi J, Cha W
Scientific Reports · 13, 4044 (2023)
Feasibility of patch-type wireless 12-lead electrocardiogram in laypersons
Yoon S, Kim T, Kang E, et al.
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