Buildroot 기반 임베디드 리눅스에서의 PPG-HRV 분석 시스템 구현_디바이스 드라이버 개발 및 pyHRV 포팅 = Implementation of a PPG-Based HRV Analysis System on Buildroot Embedded Linux: Device Driver Development and pyHRV Porting

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 ARM Cortex-A9 기반 임베디드 리눅스 시스템에서 PPG 신호 수집과 HRV 분석을 통합적으로 수행하는 시스템을 구현하는 것을 목적으로 한다. Buildroot 환경에서 pyHRV 라이브러리 구동에 필요한 Python 패키지 의존성을 해결하여 임베디드 환경에 포팅하였으며, SFH7050 LED 모듈과 MAX30112 AFE로 구성된 PPG 센서를 제어하기 위한 Linux 커널 디바이스 드라이버를 개발하였다. 또한 /dev/hrd 문자 디바이스 인터페이스를 통해 사용자 공간의 Python 애플리케이션에서 센서 데이터 수신 및 제어가 가능하도록 시스템을 설계하였다. 본 연구는 HRV 알고리즘의 성능 평가보다는 자원이 제한된 임베디드 환경에서 PPG 신호 획득, 전처리, HRV 분석까지의 전체 파이프라인을 실제 시스템에 통합하는 방법론을 제시하는 데 중점을 두었다. 실험 결과, Buildroot 기반 장치에서 PPG 신호로부터 NN 간격을 추출하고 온디바이스 환경에서 HRV 분석이 안정적으로 수행됨을 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study presents the implementation of an integrated system for photoplethysmography (PPG) signal acquisition and heart rate variability (HRV) analysis on an ARM Cortex-A9–based embedded Linux platform. In the Buildroot environment, the Python package dependencies required to run the pyHRV library were resolved and successfully ported to the embedded system. A Linux kernel device driver was developed to control a PPG sensor consisting of an SFH7050 LED module and a MAX30112 analog front-end (AFE). The system was designed to allow user-space Python applications to receive and control sensor data through the /dev/hrd character device interface. Rather than focusing on the performance evaluation of HRV algorithms, this work emphasizes the integration methodology of the entire pipeline—from PPG signal acquisition and preprocessing to HRV analysis—within a resource-constrained embedded environment. Experimental results demonstrate that NN intervals can be extracted from PPG signals and that on-device HRV analysis can be performed reliably on the Buildroot-based system.