인공지능으로 150~200ms 이내 낙상 예측, 95% 정확도
[보안뉴스 박미영 기자] 국내 연구진이 낙상 사고로부터 신체를 보호하기 위한 인공지능 핵심 기술을 개발했다. 고령인 및 노약자의 일상생활을 보조함에 따라 더욱 안전한 사회 건설에 큰 도움이 될 전망이다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 인공지능(AI)을 활용한 실시간 낙상 예측 및 감지 기술을 개발했다고 밝혔다.
최근 고령화 사회로 급속하게 진입함에 따라 노인 질환 발생비율이 높아지고 있다. 조사에 따르면 노인골절·심장병·뇌졸중 순으로 노인 질환이 많이 발생하는 것으로 나타나 낙상 사고로 인한 골절을 예방하기 위한 연구개발이 활발하다.
ETRI는 AI 기술을 적용해 신체 무게중심의 이동을 분석, 낙상을 실시간으로 예측하는 기술을 개발했다. 본 기술을 보조기구, 의류 등에 적용하면 낙상 사고가 발생하기 전 에어백을 펼치는 등 충격을 완화하는 데 활용이 가능하다.
본 기술은 신체에 부착된 센서를 통해 무게중심의 이동을 분석, 사람이 넘어지기 전 균형을 잃는 구간을 감지·분석한다. 개인의 균형감각에 따라 자세를 바로잡기도 하지만 본 기술은 균형을 바로잡지 못해 낙상을 피할 수 없는 순간을 예측해 사고 발생 전 에어백을 펼칠 수 있게 도와 큰 부상을 방지한다.
이번 기술은 보행자가 최초로 균형을 잃는 순간부터 150~200ms 이내에 95%의 높은 정확도로 낙상 여부를 예측한다. 낙상 감지 센서가 10ms마다 보행자의 무게중심 이동을 분석해 넘어지는 중인지 균형을 잡는 중인지 낙상 진행 상태를 알려주기 때문이다.
연구진은 수천건의 데이터를 기반으로 인공지능이 정밀하게 분석하기 때문에 낙상 인식률을 높임과 동시에 오작동은 줄일 수 있었다고 설명했다. 더불어 자체적으로 양질의 낙상 데이터를 얻은 것이 큰 의미가 있다고 전했다.
사고 위험으로 인해 실제 낙상 상황을 만들어 실험하기도 어려울뿐더러 실험이 반복되면 피실험자의 균형감각도 개선돼 제대로 된 데이터를 수집하기 어렵기 때문이다. 연구진은 2년간 인공지능 기계학습용 낙상 데이터를 모아 인공지능 기술을 고도화시켰다. 자체 개발한 낙상 재현장치를 통해 걷기, 계단 헛디딤, 미끌림 등 실제 상황과 유사한 낙상 장면을 다양하게 분석해 약 3,500여개 데이터를 취득해 학습시켰다.
연구진은 실험자가 인지하지 못하는 타이밍에 낙상을 유발하는 낙상 재현장치를 개발했고, 건양대 연구윤리심의위원회(IRB) 승인을 받아 실험을 수행했다. 이밖에도 모션 데이터를 취득하기 위한 장치와 데이터를 편집 및 저장, 관리하는 SW도 함께 개발했다.
ETRI 김배선 선임연구원은“안전하면서도 실제 발생하는 낙상과 유사한 데이터를 수집하기 위해 많은 노력을 기울였다. 국내에서는 기계학습 기반 낙상 연구가 활발하지 않았으나, 이번 연구를 통해 관련 연구 및 제품 개발에 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
향후 연구진은 본 기술을 고도화해 고령인, 노약자들의 근력 및 보행을 보조하는 기구와 융합해 웨어러블 슈트 형태로 제작할 수 있게끔 실용성을 개선할 계획이다. 또한 에어백 장치 업체 등과 협업을 통해 ‘스마트 벨트’ 상용화에도 힘쓸 것이라고 밝혔다.
이번 성과는 과학기술정보통신부 ‘지능정보 및 메타 소재 구조물 기술 기반의 노약자 보행 지원을 통한 낙상 예측 방지 소프트 웨어러블 슈트 기술개발’ 사업의 일환으로 개발됐다.
본 기술은 인증 시험을 통해 성능 검증을 완료했으며, 국제 학술지 게재 및 국내 특허출원이 진행 중이다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] 국내 연구진이 낙상 사고로부터 신체를 보호하기 위한 인공지능 핵심 기술을 개발했다. 고령인 및 노약자의 일상생활을 보조함에 따라 더욱 안전한 사회 건설에 큰 도움이 될 전망이다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 인공지능(AI)을 활용한 실시간 낙상 예측 및 감지 기술을 개발했다고 밝혔다.
[사진=ETRI]
최근 고령화 사회로 급속하게 진입함에 따라 노인 질환 발생비율이 높아지고 있다. 조사에 따르면 노인골절·심장병·뇌졸중 순으로 노인 질환이 많이 발생하는 것으로 나타나 낙상 사고로 인한 골절을 예방하기 위한 연구개발이 활발하다.
ETRI는 AI 기술을 적용해 신체 무게중심의 이동을 분석, 낙상을 실시간으로 예측하는 기술을 개발했다. 본 기술을 보조기구, 의류 등에 적용하면 낙상 사고가 발생하기 전 에어백을 펼치는 등 충격을 완화하는 데 활용이 가능하다.
본 기술은 신체에 부착된 센서를 통해 무게중심의 이동을 분석, 사람이 넘어지기 전 균형을 잃는 구간을 감지·분석한다. 개인의 균형감각에 따라 자세를 바로잡기도 하지만 본 기술은 균형을 바로잡지 못해 낙상을 피할 수 없는 순간을 예측해 사고 발생 전 에어백을 펼칠 수 있게 도와 큰 부상을 방지한다.
이번 기술은 보행자가 최초로 균형을 잃는 순간부터 150~200ms 이내에 95%의 높은 정확도로 낙상 여부를 예측한다. 낙상 감지 센서가 10ms마다 보행자의 무게중심 이동을 분석해 넘어지는 중인지 균형을 잡는 중인지 낙상 진행 상태를 알려주기 때문이다.
연구진은 수천건의 데이터를 기반으로 인공지능이 정밀하게 분석하기 때문에 낙상 인식률을 높임과 동시에 오작동은 줄일 수 있었다고 설명했다. 더불어 자체적으로 양질의 낙상 데이터를 얻은 것이 큰 의미가 있다고 전했다.
사고 위험으로 인해 실제 낙상 상황을 만들어 실험하기도 어려울뿐더러 실험이 반복되면 피실험자의 균형감각도 개선돼 제대로 된 데이터를 수집하기 어렵기 때문이다. 연구진은 2년간 인공지능 기계학습용 낙상 데이터를 모아 인공지능 기술을 고도화시켰다. 자체 개발한 낙상 재현장치를 통해 걷기, 계단 헛디딤, 미끌림 등 실제 상황과 유사한 낙상 장면을 다양하게 분석해 약 3,500여개 데이터를 취득해 학습시켰다.
연구진은 실험자가 인지하지 못하는 타이밍에 낙상을 유발하는 낙상 재현장치를 개발했고, 건양대 연구윤리심의위원회(IRB) 승인을 받아 실험을 수행했다. 이밖에도 모션 데이터를 취득하기 위한 장치와 데이터를 편집 및 저장, 관리하는 SW도 함께 개발했다.
ETRI 김배선 선임연구원은“안전하면서도 실제 발생하는 낙상과 유사한 데이터를 수집하기 위해 많은 노력을 기울였다. 국내에서는 기계학습 기반 낙상 연구가 활발하지 않았으나, 이번 연구를 통해 관련 연구 및 제품 개발에 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
향후 연구진은 본 기술을 고도화해 고령인, 노약자들의 근력 및 보행을 보조하는 기구와 융합해 웨어러블 슈트 형태로 제작할 수 있게끔 실용성을 개선할 계획이다. 또한 에어백 장치 업체 등과 협업을 통해 ‘스마트 벨트’ 상용화에도 힘쓸 것이라고 밝혔다.
이번 성과는 과학기술정보통신부 ‘지능정보 및 메타 소재 구조물 기술 기반의 노약자 보행 지원을 통한 낙상 예측 방지 소프트 웨어러블 슈트 기술개발’ 사업의 일환으로 개발됐다.
본 기술은 인증 시험을 통해 성능 검증을 완료했으며, 국제 학술지 게재 및 국내 특허출원이 진행 중이다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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