# VesiScan Android App — 완전 가이드

## 작성일: 2026-04-23
## 작성자: dwjang
## 마지막 업데이트: 2026-04-24

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# 1. 이 앱이 뭔가요?

배에 초음파 센서를 갖다 대면 **방광에 소변이 얼마나 차 있는지** 알려주는 앱입니다.

병원에 안 가고도 집에서 방광 상태를 확인할 수 있습니다.

**iOS 버전과 동일한 기능**을 Kotlin + Jetpack Compose로 구현한 Android 버전입니다.

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# 2. iOS 버전과 달라진 점

| 항목 | iOS | Android | 비고 |
|------|-----|---------|------|
| **전처리** | TVD + SG 필터 | **SG 필터만** | TVD 제거 (6ch 알고리즘) |
| **LOW_ECHO_AMP** | 1600 | **1150** | ADC range 변경 |
| **DISTANCE_PER_SAMPLE** | 1.974 | **1.771** | 6ch 기기 보정값 |
| **기기 프리셋** | FLAT/CASE1/CASE2 | **V0/V1/V2** | Snell's law 굴절 각도 적용 |
| **lr_ratio** | 고정 1.0 | **CH4/CH5에서 동적 계산** | 타원 단면 추정 |
| **BV 추정** | 5ch (CH0~CH4) | **6ch (center 4ch + lateral lr_ratio)** | estimate_bladder_volume_6ch |
| **배터리 폴링** | 5초 | **5초** | 동일 (keep-alive) |
| **BLE reconnect** | 수동 | **자동 (3s→5s→10s, 5회)** | 백오프 재시도 |
| **Spot 자동측정** | 0.8초 롱프레스 | **롱프레스 (detectTapGestures)** | 30초 간격 |

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# 3. 앱 사용 순서 (처음부터 끝까지)

```
① 앱 실행
    ↓
② 온보딩 (처음 한 번만)
    ↓
③ 개인정보 동의
    ↓
④ 사용자 등록 (이름, 나이, 성별, 키/몸무게)
    ↓
⑤ PIN 설정 (4자리, 셔플 키패드)
    ↓
⑥ 홈 화면
    ↓
⑦ "Start" 버튼 → 센서 종류 선택 (Piezo / NIRS)
    ↓
⑧ BLE 기기 스캔 → 연결 (2025* / VBT* 필터)
    ↓
⑨ 센서 설정 (자세, 위치, 최대 용량)
    ↓
⑩ ★ 센서 위치 안내 (Placement Guide)
    ↓
⑪ ★ 방광 측정 화면 (Piezo Monitoring)
    ↓
⑫ 결과 확인 + 기록
```

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# 4. 기기 자동 감지 (프리셋)

BLE 기기 이름으로 센서 각도 preset을 자동 설정합니다.

## 기기 이름 규칙

```
VBT26040x0y
         │ │
         │ └─ y: 기기 번호 (1,2,3...)
         └─── x: 각도 타입
               0 = V0 (0,0,0,0,0,0) — BLE 테스트용
               2 = V1 (max 20° housing, Snell's law)
               3 = V2 (max 30° housing, Snell's law)

2025MEDIP = 기존 5ch 기기 (legacy)
```

## Preset별 각도 (Snell's law 굴절 후)

| Preset | CH0 | CH1 | CH2 | CH3 | CH4(L) | CH5(R) | LR(CH4) | LR(CH5) |
|--------|-----|-----|-----|-----|--------|--------|---------|---------|
| V0 | 0° | 0° | 0° | 0° | 0° | 0° | 0° | 0° |
| V1 | 6.89° | 0° | -6.89° | -13.66° | -6.87° | -6.87° | -3.42° | 3.42° |
| V2 | 0° | -6.89° | -13.66° | -20.20° | -6.87° | -6.87° | -3.42° | 3.42° |
| legacy | 0° | -2.2° | -4.4° | -6.6° | -8.8° | — | 0° | 0° |

**Housing 각도 → 실제 빔 각도 변환 (Snell's law):**
- V1 housing: [10, 0, -10, -20, -10, -10] → refracted: [6.89, 0, -6.89, -13.66, -6.87, -6.87]
- V2 housing: [0, -10, -20, -30, -10, -10] → refracted: [0, -6.89, -13.66, -20.20, -6.87, -6.87]

## 센서 좌표 (mm)

| Preset | CH0 z | CH1 z | CH2 z | CH3 z | CH4 z | CH5 z | CH4 x | CH5 x |
|--------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|
| V0 | 21.0 | 14.0 | 7.0 | 0.0 | 10.5 | 10.5 | -10.0 | 10.0 |
| V1 | 20.1 | 12.8 | 7.0 | 0.0 | 9.9 | 9.9 | -10.0 | 10.0 |
| V2 | 19.3 | 13.0 | 6.7 | 0.0 | 9.85 | 9.85 | -10.0 | 10.0 |

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# 5. 측정 파이프라인 상세

## 5.1 BLE 통신

### 사용하는 명령어

| 명령 | 응답 | 용도 |
|------|------|------|
| `mpa?` | `rpa:` | 센서 전원 켜기 |
| `maa?` | `reb:` × 6 + `raa:` | 6채널 전체 측정 |
| `msn?` | `rsn:` | 배터리 확인 (**5초마다**, keep-alive) |

### 패킷 구조 (208 바이트)

```
reb:(4바이트) + repeat_count(2바이트) + ADC데이터(200바이트) + CRC(2바이트)
└ "reb:" 문자  └ 항상 100     └ 100개 × 2바이트(16-bit)  └ 체크섬
```

### Big Endian 자동 감지

```
reb: 패킷 수신 → 첫 번째 채널(CH0)의 첫 ADC 샘플 확인
  LE로 해석한 값 > 4095 AND BE로 해석한 값 ≤ 4095 → Big Endian
  그 외 → Little Endian

첫 채널에서 감지 → 나머지 CH1~CH5에 동일 적용
```

### BLE 자동 재연결

```
예기치 않은 끊김 감지
    ↓
자동 재연결 시도 (최대 5회)
    ├── 1차: 3초 후
    ├── 2차: 5초 후
    ├── 3차: 10초 후
    ├── 4차: 10초 후
    └── 5차: 10초 후

성공 → 배너 자동 숨김 + 배터리 폴링 재시작
실패 → 빨간 배너 "Could not reconnect" + 수동 Reconnect 버튼

사용자가 수동 disconnect → 자동 재연결 안 함
측정 중 끊김 → isMeasuring 리셋 + 자동측정 중지
```

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## 5.2 전처리 — 노이즈 제거

### iOS와 다른 점

```
iOS:     TVD (Chambolle) → SG 필터
Android: SG 필터만 사용 (TVD 제거)
```

### Savitzky-Golay Filter (5-tap, poly=2)

```
고정 계수: [-3, 12, 17, 12, -3] / 35

내부 (i=2~n-3):
  out[i] = (-3×sig[i-2] + 12×sig[i-1] + 17×sig[i] + 12×sig[i+1] - 3×sig[i+2]) / 35

Edge (i=0,1 / n-2,n-1):
  5개 점에 2차 다항식 피팅 → 가장자리 값 보간

효과: 미세한 울퉁불퉁 제거, 벽(높은 곳)은 유지
```

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## 5.3 UrinAI — 소변 존재 판정 (문지기)

### 역할

**"여기에 소변이 있나요?"** → Yes / No

No이면 벽 찾기를 아예 안 함 → 엉뚱한 결과 방지.

### 상수 (GreenZoneConstants.kt)

| 상수 | 값 | 의미 |
|------|-----|------|
| `liquidThrLoose` | 1400 | 이보다 낮으면 "액체" (이진화) |
| `liquidThrStrict` | 1400 | 순수 소변 확인용 |
| `minLiquidRun` | 5 | 연속 소변 최소 5칸 |
| `minChord` | 15 | 앞벽~뒷벽 최소 15칸 |
| `contrastMin` | 0.15 | 벽과 소변의 차이 15% 이상 |
| `ringSkip` | 3 | 처음 3칸은 무시 (센서 자체 반사) |
| `useSamples` | 90 | 앞 90개 샘플만 사용 |

### 알고리즘

```
1. 이진화: ADC < 1400 → 액체(true) / ≥ 1400 → 조직(false)

2. fw 찾기: 3번째 칸부터 시작해서
   "연속 3개가 전부 액체"인 첫 위치 = 소변 시작점

3. bw 찾기: fw 이후에서 "연속 3개가 전부 조직"인 그룹 중
   합계가 가장 큰 그룹의 최대값 위치 = 뒷벽
   (못 찾으면 2개로 완화 → 소방광 대응)

4. 순수 소변 확인: fw~bw 사이에서
   ADC < 1400이 연속 몇 칸인지 세기

5. 대비 계산: (벽 최대 - 소변 최소) / 벽 최대

6. 판정: 순수소변 ≥ 5칸 AND 깊이 ≥ 15칸 AND 대비 ≥ 0.15
   → 세 개 다 통과해야 "소변 있음!"
```

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## 5.4 Low-Echo Detection — 벽 찾기 (Method B)

### 역할

UrinAI가 "소변 있다!" 하면, **정확히 어디서 어디까지**인지 찾습니다.

### 상수 (PiezoEchoAnalyzer.kt)

| 상수 | 값 | 의미 |
|------|-----|------|
| `lowEchoAmp` | **1150** | denoised ≤ 이 값 = low-echo |
| `lowMinLen` | 3 | low-echo span 최소 길이 |
| `mergeGapMax` | 3 | 인접 span 합치기 최대 gap |
| `peakSearchWin` | 20 | 벽 peak 탐색 범위 |
| `postMaxIdx` | 80 | 후벽 최대 인덱스 |
| `minPeakMargin` | 30 | peak 최소 높이 = low_mean + 30 |
| `minUrineLen` | 3 | 최소 소변 구간 길이 |
| `maxPeakCandidates` | 3 | 방향별 최대 후보 수 |
| `valleyStopRise` | **50** | valley 스캔 시 상승 early stop 임계 (기존 10) |
| `edgeDistDecay` | **0.12** | edge 거리 penalty 계수 (신규) |

### 알고리즘 (Prominence + Edge Distance, 2026-04-24 업데이트)

```
1. 디노이징된 신호에서 1150 이하인 연속 구간 찾기
   → "여기가 소변이겠구나" (low-echo span)

2. 인접한 구간 합치기 (gap ≤ 3칸이면 합침)
   단, gap 안에 1155 이상인 peak이 있으면 합치지 않음

3. 양쪽에서 벽 peak 후보 찾기 (±20칸 범위)
   - edge 포함 boundary: left [leftLo:edge+1], right [edge-1:rightHi+1]
   - 후보 중 score가 가장 높은 것을 선택

   score = prominence / (1 + 0.12 × distance_from_edge)

   prominence = peak 높이 - valley(소변 방향)
   distance = |peak위치 - low-echo edge|

   → low-echo에 가까운 peak이 더 높은 점수 (먼 peak은 패널티)

   valley 스캔 시 최소값에서 50 이상 올라가면 early stop
   (기존 10에서 50으로 상향 → 더 깊은 valley까지 탐색)

4. 후벽이 80칸 넘으면 → 구간 뒤쪽 절반에서 다시 찾기

5. 결과: ant(전벽 위치), post(후벽 위치), urine_len(소변 길이)
```

### 파형 차트에서 보이는 것

```
색상         의미
─────────────────────
연한 파랑     Raw ADC (원본 신호)
진한 파랑     Denoised (노이즈 제거 후)
주황 점선     Threshold (1150)
노란 영역     Low-echo span (1150 이하 구간)
시안 영역     Urine region (ant ~ post)
초록 선+점    Anterior wall (전벽)
빨강 선+점    Posterior wall (후벽)
```

---

## 5.5 LR Ratio 계산 — 타원 단면 추정

### iOS와 다른 점

```
iOS:     lr_ratio = 1.0 (고정, 원형 단면 가정)
Android: CH4/CH5 lateral에서 동적으로 타원 비율 계산
```

### 알고리즘

```
1. Center AP 직경 계산 (CH1, CH2 기준)
   - 각 이웃 채널의 (post-ant) × cos(θ) → 평균 = D_center
   - D_center ≤ 0 → lr_ratio = 1.2 (invalid fallback)

2. Lateral 직경 계산 (CH4, CH5 각각)
   - P = cos(alpha) × cos(beta)     [SI 보정]
   - Q = cos(alpha) × sin(beta)     [LR 성분]
   - D_lateral = (dFar - dNear) × P
   - y_mid = sensor_x + d_mid × Q   [LR 위치]
   - ratio = D_lateral / D_center

3. LR ratio 계산
   - 2개 lateral → 타원 방정식 풀기:
     u = yL × yR × (yR - yL) / denom
     d = -(u × (rL² - 1) + yL²) / (2 × yL)
     b² = u + d²
     lr_raw = 2√u / D_center

   - 1개 lateral → 중심 가정:
     b = |y_mid| / √(1 - r²)
     lr_raw = b / (D_center/2)

4. Shrinkage (Bayesian 사후확률)
   - confidence = ((1 - avg_ratio) / 0.10).clamp(0, 1)
   - lr_final = lr_prior(1.2) + (lr_raw - 1.2) × confidence
```

### Fallback 값

| 상황 | lr_ratio |
|------|----------|
| lateral 데이터 없음 | 1.0 (원형) |
| lateral 있지만 계산 실패 | 1.2 (해부학적 기본값) |
| 정상 계산 | 동적 값 (shrinkage 적용) |

---

## 5.6 BV Estimation — 용적 계산

### iOS와 다른 점

```
iOS:     estimateBladderVolume(5채널, lr_ratio=1.0)
Android: estimateBladderVolume6ch(6채널)
         → center 4채널 분리 + lateral lr_ratio 계산
         → estimateBladderVolume(4채널, lr_ratio=동적)
```

### Frustum(절두체) 적분

```
        ┌──╮        ← Top Cap
       ╱    ╲
      │  CH3  │     ← 층 3 (절두체)
      │       │
      │  CH2  │     ← 층 2 (절두체)
      │       │
      │  CH1  │     ← 층 1 (절두체)
       ╲    ╱
        └──╯        ← Bottom Cap

각 층의 부피 = (높이/3) × (위 면적 + 아래 면적 + √(위×아래))
총 부피 = 바닥 + 층1 + 층2 + 층3 + 뚜껑
```

### 10단계 파이프라인

| Step | 뭘 하나? | 수식 |
|------|---------|------|
| 1 | Edge 채널 필터 | CH3이 CH1/CH2 대비 0.9배 미만이면 short |
| 2 | 칸 번호 → 실제 거리(mm) | d = 6.85 + 칸번호 × **1.771** |
| 3 | 방광 직경 구하기 (각도 보정) | D = (뒷벽거리 - 앞벽거리) × cos(각도) |
| 4 | 단면적 구하기 | S = (π/4) × D² × **lr_ratio** |
| 5 | 각 층의 높이 위치 | y = 센서위치 + 중간점 × sin(각도) |
| 6 | 아래→위 순서로 정렬 | - |
| 7 | 포물선으로 보정 | 2차 곡선 맞추기 + 이상치 수정 |
| 8 | 층별 부피 합산 | 절두체 공식 |
| 9 | 바닥 뚜껑 (항상 구) | V = S×h/2 + π×h³/6 |
| 10 | 윗 뚜껑 (원뿔 or 구) | 원뿔: V = S×h/3 / 구: 위와 동일 |

### 물리 상수

| 상수 | 값 | 의미 |
|------|-----|------|
| `distancePerSample` | **1.771** mm | 샘플 당 거리 (iOS: 1.974) |
| `delayOffsetMm` | 6.85 mm | ADC 전 고정 전파 지연 |
| `areaK` | π/4 | 원형 단면적 계수 |

---

# 6. Placement Guide — 센서 위치 안내

## 센서 배치도 (실제 기기 스펙)

```
         [CH3] 30°      ← 가장 아래 (치골쪽, y=0mm)
          │
    [CH4] [CH2] 20° [CH5]  ← 중앙 + 좌우 날개
     왼쪽   │        오른쪽
          [CH1] 10°     ← 위쪽
          │
         [CH0]  0°      ← 가장 위 (배꼽쪽, y=21mm)
```

## 방향 안내 로직 (2단계)

### 1단계: 이진 판정 (4채널 미만일 때)

**물리적 프로브 배치 기준:**
- CH0 = 배꼽 방향 (위)
- CH3 = 치골 방향 (아래)

| CH0(배꼽) | CH3(치골) | CH4(왼) | CH5(오) | 안내 |
|-----------|----------|---------|---------|------|
| ✅ | ❌ | - | - | "센서를 **위로** 올리세요" (UP) |
| ❌ | ✅ | - | - | "센서를 **아래로** 내리세요" (DOWN) |
| - | - | ❌ | ✅ | "센서를 **왼쪽**으로 옮기세요" (LEFT) |
| - | - | ✅ | ❌ | "센서를 **오른쪽**으로 옮기세요" (RIGHT) |
| ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | "방광이 안 잡힙니다. 센서 접촉을 확인하세요" |

### 2단계: CV threshold 정밀 가이드 (center 3채널 이상 잡힌 후)

4채널 이상 잡히더라도, 방광 **중앙**에 정확히 위치해야 측정이 정확합니다.
각 채널의 **cos-corrected depth(mm)**의 변동계수(CV)로 배치 품질을 판정합니다.

### CV (Coefficient of Variation) 계산

```
1. 각 center 채널(CH0~CH3)의 ant/post wall 위치를 mm로 변환:
   depth_mm = (post_mm - ant_mm) × cos(beam_angle)

2. 유효 채널(≥3개)의 depth 평균과 표준편차 계산:
   CV = std(depths) / mean(depths)

3. 판정:
   CV ≤ 0.15 → PASS (Best Placement)
   CV > 0.15 → FAIL → 방향 안내
```

### 왜 CV인가?

```
잘 맞은 경우 (중앙):          치우친 경우 (가장자리):
CH0: depth=45mm              CH0: depth=15mm  ← 짧음
CH1: depth=52mm              CH1: depth=48mm
CH2: depth=50mm              CH2: depth=42mm
CH3: depth=42mm              CH3: depth=10mm  ← 짧음

CV = 0.09 → PASS ✅           CV = 0.52 → FAIL ❌
                               weakest = CH3 → "MOVE UP"
```

중앙을 관통하면 모든 채널의 depth가 비슷 → CV 작음.
가장자리를 스치면 일부 채널이 짧음 → CV 큼.

### SI(세로) 방향 판정

```
deviation[i] = (depth[i] - mean) / mean

weakest = 가장 deviation이 큰 채널

severity:
  |dev| < 0.10  → slight
  0.10 ≤ < 0.25 → moderate
  |dev| ≥ 0.25  → severe

방향:
  weakest가 CH0/CH1 (top) → MOVE DOWN
  weakest가 CH2/CH3 (bottom) → MOVE UP
```

### LR(가로) 판정

```
depth_CH4 = raw_depth × cos(SI_angle) × cos(LR_angle)
depth_CH5 = raw_depth × cos(SI_angle) × cos(LR_angle)

lr_dev = (depth_CH4 - depth_CH5) / mean(depth_CH4, depth_CH5)

|lr_dev| ≤ 0.15 → PASS
lr_dev > 0 → MOVE RIGHT (왼쪽이 더 길음)
lr_dev < 0 → MOVE LEFT  (오른쪽이 더 길음)
```

### 최종 판정

```
is_pass = CV ≤ cv_thr AND |lr_dev| ≤ lr_dev_thr

cv_thr = 0.15 + repeatCount × 0.02  (반복 시 완화)
lr_dev_thr = 0.15 (고정)
```

### Threshold Relaxation (반복 완화)

```
Scan 흐름:
  1회차: CV_thr = 0.15
  2회차: CV_thr = 0.17
  3회차: CV_thr = 0.19
  ...
  n회차: CV_thr = 0.15 + n × 0.02

→ Best Placement가 아닌 경우 반복 측정 동안 기준을 완화하여
  사용자가 무한히 조절하지 않도록 함
```

## 연속 스캔 동작

```
"Start Scanning" 버튼 탭
    ↓
즉시 첫 스캔 (maa 6채널)
    ↓ 결과: CV, 방향, Score 표시
3초 대기
    ↓
자동 재스캔 (repeatCount 증가 → threshold 완화)
    ↓
... 반복 (사용자가 Stop 누를 때까지)

is_pass = true → Lock → "Start Measurement" 활성화
```

---

# 7. "Spot" 버튼 측정 흐름

```
Spot 버튼 탭
    │
    ▼
앱 → 센서: "maa" 명령 (6채널 전부 측정해!)
    │
    ▼ (~0.7초 후)
센서 → 앱: 6개 채널의 초음파 에코 데이터
    │
    ▼
[전처리] SG 필터만 (TVD 없음)
    │
    ▼
[벽 찾기] 각 채널에서 방광 앞벽/뒷벽 위치 탐색
    │         - 신호가 1150 이하로 떨어지는 구간 = 소변
    │         - 그 양옆의 prominence 가장 큰 peak = 벽
    │
    ▼
[lr_ratio] CH4/CH5 lateral에서 타원 비율 계산
    │         - 2개 lateral → 타원 방정식 풀기
    │         - 1개 → 중심 가정, 0개 → 1.0 (원형)
    │
    ▼
[용적 계산] Frustum(절두체) 적분
    │         - CH0~CH3 (center 4채널)만 사용
    │         - 단면적 = π/4 × D² × lr_ratio
    │         - 층별 절두체 공식 + Cap 보정
    │
    ▼
화면에 "305 ml" 표시! (도넛차트 + 레벨 업데이트)
```

## 롱프레스 자동측정

Spot 버튼을 **길게 누르면** 자동 측정 모드:
- 30초마다 자동으로 측정
- 빨간색 "Auto" 배지 표시
- 한 번 탭하면 중지
- 구현: `detectTapGestures(onLongPress)` + `LaunchedEffect` 30초 루프

## 측정 실패 시 자동 재시도

```
15초 타임아웃 → retry 1/2 (collector reset + 재전송)
    ↓
15초 타임아웃 → retry 2/2
    ↓
실패 → isMeasuring=false, 에러 로그
```

---

# 8. "Catheterize" 버튼 — 배뇨 기록

4가지 입력 방식 (iOS DiaryRecordSheet 스타일):

```
┌──────────────────────────────┐
│     배뇨 기록                 │
│     추정 용량: 305 ml         │
│                              │
│  ✏️ 수기 입력    (주황)      →  │
│  🎤 음성 입력    (파랑)      →  │
│  📷 카메라 입력  (보라)      →  │
│  ⚡ 빠른 저장    305 ml  →  │  ← Quick Save (NEW!)
│                              │
│         [취소]               │
└──────────────────────────────┘
```

- **수기**: 숫자 키패드로 ml 직접 입력
- **음성**: 음성인식 → 숫자 추출
- **카메라**: YOLO 소변컵 감지 + OCR 측정
- **빠른 저장**: 현재 추정 용량으로 즉시 저장 ⚡

---

# 9. 파일 구조

```
medilightv2android/
├── ble/
│   ├── BleManager.kt              ← BLE 통신 (자동 reconnect 포함)
│   ├── PiezoPacketCollector.kt     ← 멀티패킷 수집 + Endian 감지
│   └── CRC16.kt                   ← 체크섬 계산
│
├── managers/
│   ├── PiezoEchoAnalyzer.kt       ← Low-echo detection (벽 찾기)
│   ├── PiezoBVEstimator.kt        ← 6ch BV 추정 + lr_ratio 계산
│   ├── UrinAI.kt                  ← 소변 존재 판정 (문지기)
│   ├── GreenZoneConstants.kt      ← 공유 상수 (한 곳에서 관리)
│   └── PiezoEchoAnalyzer.kt       ← NIRS 산소 포화도 계산
│
├── models/
│   ├── BladderLevel.kt            ← 방광 레벨 (0~10)
│   ├── UrgencyLevel.kt            ← 긴급도 (Safe/Warning/Urgent)
│   └── PiezoSettings.kt           ← 센서 설정 (자세/위치/최대용량)
│
├── services/
│   ├── ReminderService.kt         ← 배뇨 알림 (5종 랜덤, 유동 스케줄)
│   ├── MeasurementLogService.kt   ← 측정 로그 자동 저장 (JSONL)
│   └── NotificationService.kt     ← 긴급도 알림
│
├── ui/views/
│   ├── monitoring/
│   │   ├── PiezoMonitoringView.kt     ← ★ 메인 측정 화면
│   │   ├── PlacementGuideView.kt      ← ★ 센서 위치 안내
│   │   ├── VivamyoMonitoringView.kt   ← NIRS 모니터링
│   │   ├── VoidingDiaryView.kt        ← 배뇨일지
│   │   └── UrineCameraScreen.kt       ← 소변컵 카메라 측정
│   ├── reminder/
│   │   └── ReminderSettingsView.kt    ← 알림 설정 (iOS 동기화)
│   └── (onboarding, registration, pin, ...)
│
└── AppState.kt                    ← 전역 상태 관리 + 화면 라우팅
```

## 포팅 원본 대조

| Kotlin 파일 | 원본 | 원본 언어 |
|-------------|------|----------|
| PiezoEchoAnalyzer | low_echo_detection_method_b.py | Python (원은지) |
| PiezoBVEstimator | bv_estimation.py (6ch) | Python (원은지) |
| UrinAI | UrinAI.kt (xBench) | Kotlin (권오준) |
| GreenZoneConstants | GreenZoneConstants.kt (xBench) | Kotlin (권오준) |
| config (PiezoHW) | config_6ch.py | Python (원은지) |

---

# 10. 상수 조정 가이드

### 증상별 조정

| 증상 | 원인 | 조정 |
|------|------|------|
| "소변 있는데 No Signal" | strict 임계값 너무 낮음 | `liquidThrStrict` ↑ |
| "소변 없는데 감지됨" | loose 임계값 너무 높음 | `liquidThrLoose` ↓ |
| "작은 방광 못 잡음" | 최소 기준 너무 높음 | `minChord` ↓, `minLiquidRun` ↓ |
| "벽을 못 찾음" | low-echo 임계값 안 맞음 | `lowEchoAmp` 조정 |
| "용적이 너무 큼/작음" | DPS 캘리브레이션 | `distancePerSample` 조정 |

---

# 11. 측정 로그 자동 저장

### 저장 위치

```
Android: app내부저장소/vesiscan_logs/YYYY-MM-DD.jsonl
```

### 로그 이벤트

| 이벤트 | 내용 |
|--------|------|
| `measurement` | 용적, 채널별 ant/post/score, BV 상세, lr_ratio |
| `placement` | 6채널 감지 상태, 방향 안내 |
| `ble_connected` | 기기 이름, 연결 시각, preset |
| `ble_disconnected` | 기기 이름, 해제 시각 |

### 보관 정책

- 일별 파일 자동 생성
- 90일 이후 자동 삭제

---

# 12. Python ↔ Android 1:1 검증 결과

## 검증 대상

| Python 파일 | Android 파일 | 검증 결과 |
|------------|-------------|----------|
| config_6ch.py | PiezoBVEstimator.kt (PiezoHW) | ✅ 완벽 일치 |
| denoising.py | PiezoEchoAnalyzer.kt (denoise, sgSmooth) | ✅ 완벽 일치 |
| low_echo_detection_method_b.py | PiezoEchoAnalyzer.kt (detectLowEcho) | ✅ 완벽 일치 |
| bv_estimation.py (6ch) | PiezoBVEstimator.kt (estimateBladderVolume6ch) | ✅ 완벽 일치 |
| span_utils.py | PiezoEchoAnalyzer.kt (findPeaks1D, mergeClose) | ✅ 완벽 일치 |

## 상수 비교 (전수 검증)

### 하드웨어 프리셋 (config_6ch.py ↔ PiezoHW)

| 항목 | Python V0 | Android V0 | Python V1 | Android V1 | Python V2 | Android V2 |
|------|-----------|------------|-----------|------------|-----------|------------|
| CH0 z | 21.0 | 21.0 ✅ | 20.1 | 20.1 ✅ | 19.3 | 19.3 ✅ |
| CH1 z | 14.0 | 14.0 ✅ | 12.8 | 12.8 ✅ | 13.0 | 13.0 ✅ |
| CH2 z | 7.0 | 7.0 ✅ | 7.0 | 7.0 ✅ | 6.7 | 6.7 ✅ |
| CH3 z | 0.0 | 0.0 ✅ | 0.0 | 0.0 ✅ | 0.0 | 0.0 ✅ |
| CH4/5 z | 10.5 | 10.5 ✅ | 9.9 | 9.9 ✅ | 9.85 | 9.85 ✅ |
| CH0 deg | 0.0 | 0.0 ✅ | 6.89 | 6.89 ✅ | 0.0 | 0.0 ✅ |
| CH1 deg | 0.0 | 0.0 ✅ | 0.0 | 0.0 ✅ | -6.89 | -6.89 ✅ |
| CH2 deg | 0.0 | 0.0 ✅ | -6.89 | -6.89 ✅ | -13.66 | -13.66 ✅ |
| CH3 deg | 0.0 | 0.0 ✅ | -13.66 | -13.66 ✅ | -20.20 | -20.20 ✅ |
| CH4/5 deg | 0.0 | 0.0 ✅ | -6.87 | -6.87 ✅ | -6.87 | -6.87 ✅ |
| CH4/5 LR | 0.0 | 0.0 ✅ | ∓3.42 | ∓3.42 ✅ | ∓3.42 | ∓3.42 ✅ |

### 음향 상수

| 상수 | Python (6ch) | Android | 일치 |
|------|-------------|---------|------|
| DISTANCE_PER_SAMPLE | 1.771 mm | 1.771 mm | ✅ |
| DELAY_OFFSET_MM | 6.85 mm | 6.85 mm | ✅ |
| AREA_K | π/4 | π/4 | ✅ |

### Low-echo Detection 상수

| 상수 | Python | Android | 일치 |
|------|--------|---------|------|
| LOW_ECHO_AMP | 1150 | 1150 | ✅ |
| LOW_MIN_LEN | 3 | 3 | ✅ |
| MERGE_GAP_MAX | 3 | 3 | ✅ |
| PEAK_SEARCH_WIN | 20 | 20 | ✅ |
| POST_MAX_IDX | 80 | 80 | ✅ |
| MIN_PEAK_MARGIN | 30 | 30 | ✅ |
| MIN_URINE_LEN | 3 | 3 | ✅ |

### LR Ratio 상수

| 상수 | Python | Android | 일치 |
|------|--------|---------|------|
| DEFAULT_LR_RATIO | 1.0 | 1.0 | ✅ |
| LR_RATIO_NO_DETECTION | 1.0 | 1.0 | ✅ |
| LR_RATIO_INVALID | 1.2 | 1.2 | ✅ |
| LR_PRIOR | 1.2 | 1.2 | ✅ |

## 알고리즘 비교 (로직 수준)

### 전처리 (denoising.py ↔ PiezoEchoAnalyzer.denoise)

```
Python:  denoise() → sg_smooth() (SG 필터만, TVD 없음)
Android: denoise() → sgSmooth() (SG 필터만, TVD 없음)

SG 계수: [-3, 12, 17, 12, -3] / 35 (양쪽 동일)
Edge 처리: 양 끝 2샘플에 2차 다항식 피팅 (양쪽 동일)
```

**Adaptive TGC**: Python 공유 코드에 미포함. 원은지님이 언급했으나 `denoising.py`에 TGC 코드 없음.

### Low-echo Detection (Prominence 기반)

```
1. low_mask = sg ≤ 1150         (양쪽 동일 ✅)
2. span 추출 (≥3칸)             (양쪽 동일 ✅)
3. 인접 span 합치기 (gap≤3)     (양쪽 동일 ✅)
   - gap 내 peak > 1155면 합치지 않음
4. 양쪽 벽 prominence 탐색      (양쪽 동일 ✅)
   - ant: 오른쪽 valley 기준
   - post: 왼쪽 valley 기준
   - 최대 3개 후보 중 prominence 최대
5. post > 80 → 뒤쪽 절반에서 재탐색 (양쪽 동일 ✅)
6. urineLen = post - ant - 1     (양쪽 동일 ✅)
```

### LR Ratio 계산 (compute_lr_ratio)

```
1. Center AP 직경: CH1/CH2의 (post-ant)×cos(θ) 평균  (양쪽 동일 ✅)
2. Lateral 직경:
   P = cos(α)·cos(β), Q = cos(α)·sin(β)
   D_lateral = (dFar-dNear)·P
   y_mid = sensor_x + d_mid·Q                        (양쪽 동일 ✅)
3-A. 2개 lateral → 타원 방정식:
   u = yL·yR·(yR-yL) / denom
   d = -(u·(rL²-1) + yL²) / (2·yL)
   lr_raw = 2√u / D_center                           (양쪽 동일 ✅)
3-B. 1개 lateral → 중심 가정:
   b = |y_mid| / √(1-r²)
   lr_raw = b / (D_center/2)                          (양쪽 동일 ✅)
4. Shrinkage:
   confidence = ((1-avg_ratio)/0.10).clamp(0,1)
   lr = 1.2 + (lr_raw-1.2)·confidence                 (양쪽 동일 ✅)
```

### BV 추정 (Frustum + Cap)

```
1. Edge 필터: CH3 < CH1/CH2 × 0.9 → short             (양쪽 동일 ✅)
2. sample → mm: d = 6.85 + idx × 1.771                  (양쪽 동일 ✅)
3. 직경: D = (dPost-dAnt) × cos(θ)                       (양쪽 동일 ✅)
4. 단면적: S = (π/4) × D² × lr_ratio                     (양쪽 동일 ✅)
5. y좌표: y = sensorZ + dMid × sin(θ)                    (양쪽 동일 ✅)
6. y 오름차순 정렬                                         (양쪽 동일 ✅)
7. 포물선 피팅: Phase 0(edge-peak) → Phase 1(1.5σ) → Phase 2(b_eff)
                                                         (양쪽 동일 ✅)
8. Frustum: V = (h/3)·(S₁+S₂+√(S₁·S₂))                  (양쪽 동일 ✅)
9. Bottom cap: V = S·h/2 + π·h³/6 (항상 구)               (양쪽 동일 ✅)
10. Top cap: cone(정상) or sphere(edge short)              (양쪽 동일 ✅)
```

## 미구현 항목

| 항목 | Python | Android | 비고 |
|------|--------|---------|------|
| Adaptive TGC | 공유 코드에 없음 | 없음 | 원은지님 확인 필요 |
| Phantom preset (lrRatio) | 있음 | 없음 | 디버깅용, 앱 불필요 |
| Hybrid mode (coord) | 있음 (disabled) | 없음 | Python에서도 미사용 |

---

# 13. BLE 자동 재연결 시스템

## 흐름도

```
정상 통신 중 (5초마다 msn/rsn 주고받음)
    ↓
기기와 멀어짐 (RSSI -80 → -88 → 응답 없음)
    ↓
[경로 A] Android GATT 에러 콜백 (status≠0)
    → GATT_ERROR 로그
    → wasConnected=true → scheduleAutoReconnect()

[경로 B] GATT 콜백 안 옴 (좀비 연결)
    → Watchdog Thread (별도 스레드, 5초마다 체크)
    → 15초 무응답 → WATCHDOG_TIMEOUT
    → 강제 disconnect → scheduleAutoReconnect()
    ↓
scheduleAutoReconnect()
    ├── 1차: 3초 후 → BLE 스캔 8초 (기기 이름/MAC 매칭)
    ├── 2차: 5초 후 → BLE 스캔 8초
    ├── 3차: 10초 후 → BLE 스캔 8초
    ├── 4차: 10초 후 → BLE 스캔 8초
    └── 5차: 10초 후 → BLE 스캔 8초
         ↓ 발견 시
    connectGatt(autoConnect=false) → 빠른 연결 (1~2초)
         ↓ 5회 모두 실패 시
    빨간 배너 "Could not reconnect" + 수동 Reconnect 버튼
```

## Watchdog 상세

- **실행 위치**: 별도 daemon Thread (BLE handler 블로킹 무관)
- **체크 주기**: 5초
- **타임아웃**: 15초 (마지막 RX 기준)
- **GATT close**: watchdog Thread에서 직접 호출 (스레드 안전)
- **UI 갱신**: handler.post로 메인 스레드에서 처리

## GATT 에러 경로 (핵심 버그 수정)

Android BLE는 disconnect 시 `STATE_DISCONNECTED` 대신 `GATT 에러(status≠0)`로
콜백을 보내는 경우가 많음. 기존에는 에러 경로에서 재연결을 시작하지 않아서
첫 끊김 시 재연결이 안 되는 버그가 있었음.

수정: `wasConnected=true`이면 에러 경로에서도 `scheduleAutoReconnect()` 호출.

## BLE 디버그 로거

모든 TX/RX 패킷을 파싱된 형태로 기록:

```
TX: "maa 6ch measure [8B]"
RX: "rsn battery=3850mV (100%) [8B]"
RX: "reb 100samples [208B]"
RX: "raa all-ch complete [8B]"
```

내보내기: Downloads/VesiScan_BLE_날짜시간.log

---

# 14. BLE 명령어 포맷 (펌웨어 특이사항)

이 기기(VBTFW0111)는 파라미터 없는 명령어에도 **`cmd? `(물음표+공백)** 포맷이 필요합니다.

```kotlin
// ❌ 안 됨 (rxs: cmd_not_supported 응답)
CRC16.buildCommand("mid")           // → "mid?" + CRC

// ✅ 됨
CRC16.buildCommandASCII("mid", " ") // → "mid? " + CRC
```

### 명령어별 포맷

| 명령 | 함수 | 포맷 | 응답 |
|------|------|------|------|
| `maa?` | `sendChannelsOnly()` | buildCommand("maa", [0]) | reb:×6 → raa: |
| `mbb? ` | `sendFullMeasurement()` | buildCommandASCII("mbb", " ") | rbb: → reb:×6 → raa: |
| `msp? ` | `sendImuQuery()` | buildCommandASCII("msp", " ") | rsp: (18B, accel+gyro) |
| `mid? ` | `sendDeviceInfoQuery()` | buildCommandASCII("mid", " ") | rid: (HW/SN/FW) |
| `mls?` + state | `sendLedMode(state)` | buildCommand("mls", [state]) | rls: |
| `msn?` + 0 | `sendBatteryQuery()` | buildCommand("msn", [0]) | rsn: (mV) |
| `mpa?` + freq/cyc | `sendPiezoPowerOn()` | buildCommand("mpa", [...]) | rpa: |

### 기기 정보 (연결 시 자동 조회)

```
연결 직후 mid? 전송 → rid: 응답:
  DEVICE_INFO VBTHW0100   VBT26040001 VBTFW0111
              ├ HW Version ├ Serial Number  └ FW Version
```

---

# 15. 자동 측정 루프 (IMU + 6ch)

### 동작 방식

```
자동측정 시작 (Spot 롱프레스)
    ↓
1초차: msp? (IMU) → rsp: accel(x,y,z) + gyro(x,y,z)
2초차: msp? (IMU)
...
9초차: msp? (IMU)
10초차: maa? (6ch 측정) → reb:×6 → raa: → BV 파이프라인
11초차: msp? (IMU)
...
20초차: maa? (6ch 측정)
... 반복 (Stop 누를 때까지)
```

### 병렬 통신

배터리 쿼리(msn, 5초)와 IMU/측정이 동시에 진행됩니다:

```
13:52:09.549 TX    msp IMU query [7B]
13:52:09.607 TX    msn battery query [8B]     ← 거의 동시
13:52:09.707 RX    rsp IMU data [18B]
13:52:09.707 RX    rsn battery=4128mV [8B]    ← 둘 다 응답 옴
```

---

# 16. LED 모드 (Placement Guide 연동)

### LED 상태 코드

| state | 이름 | 용도 |
|-------|------|------|
| 0 | OFF | 기본 |
| 4 | DETACH_WARNING | 미부착 시 |
| 5 | ALIGN_SEARCHING | 정렬 모드 탐지 중 |
| 6 | ALIGN_COMPLETE | 정렬 모드 탐지 완료 |
| 7 | ERROR | 오류 발생 |

### Placement Guide 연동 (3단계 판정)

```
매 3초 스캔 →
    │
    ├─ [1단계] 미부착 감지 (DetachmentDetection)
    │   mean(|y|) < 100 AND std(y) < 100 → 미부착
    │   → LED 4 (DETACH_WARNING)
    │   → "Sensor detached — check contact"
    │
    ├─ [2단계] Placement 판정 (CV threshold)
    │   CV > 0.15 또는 |lr_dev| > 0.15 → 부적절
    │   → LED 5 (ALIGN_SEARCHING)
    │   → 방향 가이드 (MOVE UP/DOWN/LEFT/RIGHT)
    │
    └─ [3단계] 최적 위치
        CV ≤ 0.15 AND |lr_dev| ≤ 0.15 → PASS
        → LED 6 (ALIGN_COMPLETE)
        → "Best Placement!"

Stop Scanning → LED 0 (OFF)
```

---

# 17. 미부착 감지 (Detachment Detection)

### 원본: detachment_detection.py (원은지님, 2026-04-24)

### 알고리즘

```
입력: 6채널 ADC raw 데이터 (100 samples × 6ch)

1. Center 채널 추출 (CH0~CH3, 4채널)

2. Baseline 제거:
   baseline = median(signal[80:100])  ← 끝부분 20개 샘플의 중앙값
   y = signal[20:80] - baseline       ← 중간 60개 샘플에서 baseline 차감

3. 특징 계산 (채널별):
   mean_abs = mean(|y|)   ← 절대값 평균 (신호 크기)
   std      = std(y)      ← 표준편차 (신호 변동성)

4. 4채널 평균:
   mean_abs = avg(mean_abs_ch0, ..., mean_abs_ch3)
   std_val  = avg(std_ch0, ..., std_ch3)

5. 판정 ("and" rule):
   미부착 = mean_abs < 100 AND std_val < 100
```

### 왜 이 방식인가?

```
부착된 경우:                     미부착된 경우:
  초음파가 조직을 통과 → 반사        공기 중 → 신호 거의 없음
  signal[20:80] 구간에 변동 있음     signal[20:80] 구간이 평탄
  mean_abs >> 100, std >> 100       mean_abs < 100, std < 100

실측 데이터 (원은지님):
  미부착 max: mean=33.7, std=43.4     ← threshold 100보다 훨씬 낮음
  부적절 min: mean=254.8, std=234.7   ← threshold 100보다 훨씬 높음
  → ~2.5배 안전 마진
```

### 상수

| 상수 | 값 | 의미 |
|------|-----|------|
| `WINDOW_START` | 20 | 분석 구간 시작 (ringdown 이후) |
| `WINDOW_END` | 80 | 분석 구간 끝 |
| `BASELINE_WINDOW_START` | 80 | baseline 구간 시작 |
| `BASELINE_WINDOW_END` | 100 | baseline 구간 끝 |
| `THR_MEAN` | 100 | mean(|y|) 임계값 |
| `THR_STD` | 100 | std(y) 임계값 |

---

# 18. Placement 전체 파이프라인 (CV threshold + Detachment + LED)

### 원본: placement.py (원은지님, 2026-04-24)

### 전체 흐름도

```
Start Scanning (3초 간격 자동 반복)
    ↓
[매 스캔]
    ↓
6채널 ADC 수신 (maa? → reb:×6 → raa:)
    ↓
┌───────────────────────────────────────┐
│ 1. Detachment Detection              │
│    signal[20:80] - median([80:100])   │
│    mean(|y|) < 100 AND std < 100?     │
│    → YES: LED 4 (미부착) → 다음 스캔  │
└───────────────────────────────────────┘
    ↓ NO (부착됨)
┌───────────────────────────────────────┐
│ 2. Echo Analysis (6채널)              │
│    SG denoise → Low-echo detection    │
│    → ant/post wall 위치 (mm)          │
└───────────────────────────────────────┘
    ↓
┌───────────────────────────────────────┐
│ 3. CV Threshold (Center CH0~CH3)      │
│    depth_mm = (post-ant) × DPS × cos(θ)│
│    CV = std(depths) / mean(depths)    │
│    CV ≤ 0.15? → PASS                 │
└───────────────────────────────────────┘
    ↓
┌───────────────────────────────────────┐
│ 4. LR Deviation (CH4 vs CH5)         │
│    lr_dev = (depth4-depth5) / mean    │
│    |lr_dev| ≤ 0.15? → PASS           │
└───────────────────────────────────────┘
    ↓
┌───────────────────────────────────────┐
│ 5. 최종 판정                          │
│    CV PASS AND LR PASS               │
│    → YES: LED 6 (최적 위치) → Lock    │
│    → NO:  LED 5 (탐색 중)             │
│           + 방향 가이드                │
│           (MOVE UP/DOWN/LEFT/RIGHT)   │
│           + severity (slight/moderate/severe) │
└───────────────────────────────────────┘
    ↓
Threshold Relaxation (반복 시):
    CV_thr = 0.15 + scanCount × 0.02
    → 오래 조절해도 안 되면 기준 완화

Lock → "Start Measurement" 버튼 활성화
```

### BLE 디버그 로그 출력 예시

```
13:45:39 WARN  DETACHED mean=12.3 std=8.7
13:45:42 INFO  PLACEMENT_SEARCHING cv=0.234 dir=MOVE UP moderate score=35
13:45:45 INFO  PLACEMENT_SEARCHING cv=0.180 dir=MOVE DOWN slight score=52
13:45:48 INFO  PLACEMENT_PASS cv=0.112 lr_dev=0.089 score=78
```

---

# 19. 향후 과제

| 항목 | 상태 | 비고 |
|------|------|------|
| BLE 6채널 수신 | ✅ 완료 | |
| Low-echo Detection (prominence + edge penalty) | ✅ 완료 | VALLEY_STOP=50, EDGE_DECAY=0.12 |
| Frustum BV 추정 (6ch) | ✅ 완료 | center 4ch + lateral lr_ratio |
| lr_ratio 동적 계산 | ✅ 완료 | CH4/CH5 타원 추정 |
| Placement Guide (CV threshold) | ✅ 완료 | CV≤0.15 + LR dev≤0.15 |
| 기기 자동 감지 (V0/V1/V2) | ✅ 완료 | Snell's law 각도 |
| Big Endian 자동 감지 | ✅ 완료 | |
| BLE 자동 reconnect | ✅ 완료 | 무한 3초 재시도 + watchdog |
| BLE 디버그 로거 | ✅ 완료 | TX/RX 파싱 + Downloads 내보내기 |
| ADC 로그 저장 | ✅ 완료 | 6ch raw ADC → JSONL |
| 기기 정보 조회 (mid?) | ✅ 완료 | 연결 시 자동 (HW/SN/FW) |
| 미부착 감지 (DetachmentDetection) | ✅ 완료 | mean/std < 100 → LED 4 |
| LED 모드 (mls?) | ✅ 완료 | Placement 3단계 (4→5→6→0) |
| IMU 쿼리 (msp?) | ✅ 완료 | 1초 간격, 자동측정 루프 |
| 자동측정 (IMU 1s + 측정 10s) | ✅ 완료 | |
| iOS 동기화 (UI) | ✅ 완료 | 알림, Quick Save, 일지 |
| 배터리 폴링 5초 | ✅ 완료 | keep-alive |
| Python ↔ Android 1:1 검증 | ✅ 완료 | 전수 상수 비교 |
| 금요일 APK 배포 | 🔜 예정 | Gitea 릴리즈 |
| mbb 전체측정 전환 | 🔜 예정 | rbb: 헤더 파싱 검증 후 |
| Adaptive TGC | 🔜 예정 | 원은지님 코드 확인 필요 |
| Placement Score 캘리브레이션 | 🔜 예정 | 팬텀 실측 기반 CV threshold 조정 |
| 인체 임상 검증 | 🔜 예정 | 상수 재조정 |