인공지능에 기반한 보행 패턴 분류 및 낙상위험도 예측 가능한 비접촉식 측정 시스템

[보안뉴스 박미영 기자] 지스트(광주과학기술원) 헬스케어로봇센터의 김문상 교수(융합기술학제학부) 연구팀은 인공지능 기반 보행분석 시스템을 개발하는데 성공했다.


[사진=지스트]

이번 연구팀의 보행분석 시스템은 적외선 빔을 송출한 후 반사돼 돌아오는 시간을 통해 대상의 깊이 정보를 획득할 수 있는 RGB-D 센서를 이용해 기존의 신발센서나 바닥압력센서 혹은 모션캡쳐 시스템의 단점인 가격과 정확도 등을 획기적으로 보완한 실용적인 시스템이다.

질병 원인의 분류 및 장기적 질병의 변화 상황을 개발된 인공지능 기술을 통해 정확하게 예측할 수 있으며, 특히 노약자들에게 크게 우려되는 낙상 가능성을 사전 예측할 수 있는 독창적인 시스템이다.

연구팀은 획득한 3차원 골격정보를 순환신경망 알고리즘(Recurrent Neural Networks)에 입력하는 딥러닝 기반의 빅데이터 분석을 통해 6종 병적 보행에 대한 95% 이상의 분류 정확도를 실현했다. 특히, 센서 단독 시스템뿐만 아니라 지능로봇에도 부착해 로봇에 의한 자율적 서비스도 가능한 최첨단 시스템으로 개발했다.

이번 연구팀의 보행분석 시스템은 대상자가 정해진 경로를 자연스럽게 걷는 동안 RGB-D 센서가 신체의 모든 부위의 움직임을 정교하게 측정한다. 기존에 연구팀이 개발해 광주고령친화센터에 설치·운영한 6대의 RGB-D 센서를 이용한 시스템을 이번 연구를 통해 궁극적으로 하나의 센서로 대체해 실용화하는데 성공했다.

올해 3월부터 부산 고신대병원에 설치해 향후 3개월간 200명 이상의 전정기관 이상 환자와 정형외과 환자의 데이터 수집을 통한 실증데이터를 분석할 예정이며, 완료 후에는 관련 기업에 기술이전할 예정이다.

지스트 김문상 교수는 “관내 및 타 지역의 관련 병원 등에도 추가 설치해 광주시에서 추진하는 인공지능 산업단지 구축 사업 내 헬스케어 R&D 분야에 기여하고 싶다”는 포부를 밝혔다.

이번 연구 성과는 지난 4년간 진행된 산업통상자원부 ‘경도인지장애 및 치매환자의 정서 행동 안정 및 인지 기능 증진을 위한 로봇 기술 개발’ 사업의 결과로, 관련해 2020년에 국내 및 PCT특허가 출원됐으며 2편의 관련 SCI 논문이 출판됐다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]

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