병원의 소음을 감지하는 수면 모니터링 앱, 'Doplor Sleep'

Yiling Liu의 창의적인 디자인으로 수면 질 향상에 기여

환자들이 병원에서 겪는 수면 부족은 다양한 원인에 의해 발생합니다. 그 중 하나는 병원 내의 다양한 소음입니다. 이러한 소음은 의료 알람의 오작동, 병원 직원의 활동, 대화 등으로 인해 발생하며, 이는 뇌 질환을 가진 환자들에게 혼란을 주고 감정을 방해하는 결과를 초래합니다. 이로 인해 환자들의 병원 체류 기간이 연장되고, 이는 다른 환자들의 휴식을 방해하는 악순환을 만들어냅니다. 이 문제를 해결하기 위한 첫 단계는 인식을 높이는 것입니다.

'Doplor Sleep'은 병원 내의 소음을 감지하고 분석하는 수면 모니터링 애플리케이션입니다. 이 앱은 스마트폰의 마이크를 이용해 환경 소음을 캡처하고, 구현된 알고리즘을 통해 기록된 데이터를 의료 알람, 대화, 우연한 소음, 코고는 소리 등 다양한 소음 카테고리로 분류합니다. 'Doplor Sleep'은 Fitbit 수면 트래커와 연결되어 있으며, Fitbit API에서 데이터를 가져와 일일 수면-소음 품질 보고서를 작성합니다. UI는 친절하게 보이는 그림을 사용하여 데이터와 정보를 제시하고, 사용자가 밤 동안의 수면 상태와 음향 환경의 동적을 확인할 수 있도록 창의적인 상호작용 방식을 사용합니다.

이 앱은 Android Studio IDE를 이용해 구축되었으며, Fitbit API를 이용해 수면 데이터를 가져옵니다. 현재 Android 기기에서 작동하며, Android 폰과 기기를 포함합니다. 이 디자인은 Yiling Liu, Elif Özcan, Jered Vroon, Daan Kamphuis 등의 팀원들이 함께 참여하여 완성되었습니다.

이 프로젝트는 2020년 3월에 시작되어 2020년 10월에 네덜란드 델프트에서 완료되었습니다. 이 디자인은 네덜란드에서 최근에 수행된 연구를 바탕으로 하였습니다. 연구결과에 따르면, 병원에서의 수면 시간과 품질이 부족하다는 것이 밝혀졌습니다. 이는 병원 관련 요인들이 환자들의 수면에 부정적인 영향을 미치기 때문입니다. 이 중 소음 요인이 병원에서 가장 큰 수면 방해 요인입니다.

'Doplor Sleep'은 이러한 문제를 해결하기 위해 디자인되었습니다. 이 앱은 병원의 소음을 감지하고 분석하여, 이를 시각적으로 매력적인 그래픽으로 시각화합니다. 이 시스템은 스마트폰을 소리 캡처 도구로 사용하며, 기록된 소리는 휴대폰에서 로컬로 처리되어 소리 레벨과 소속 카테고리(알람, 대화, 우연한 소리, 코고는 소리) 등의 정보로 변환됩니다.

이 디자인은 2021년 A' 모바일 기술, 애플리케이션 및 소프트웨어 디자인 상에서 아이언을 수상하였습니다. 이 상은 잘 디자인된, 실용적이며 혁신적인 창작물에 수여되며, 전문적이고 산업적인 요구 사항을 충족시키는 데 있어 존경받습니다. 이들은 업계의 모범 사례와 능숙한 기술 특성을 통합하며, 만족감과 긍정적인 감정을 제공하고, 더 나은 세상에 기여합니다.