▲ETRI 연구진이 낙상 재현 장치를 통해 낙상 데이터를 수집, 분석하는 모습 (사진. ETRI)

 

한국전자통신연구원(ETRI)은 인공지능(AI)을 활용한 실시간 낙상 예측 및 감지기술을 개발했다고 11월 11일(목) 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 검출, 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.
그리고 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 알려준다.

 

▲수집된 모션 데이터 품질 검사 및  무게 중심에 변화에 따른 레이블 편집 모습 (사진.ETRI)

 

연구진은 수천 건의 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 어려울 뿐더러 실험이 반복되면 피실험자의 균형감각도 개선되어 제대로 된 데이터를 수집하기 어렵기 때문이다.

 

또한, 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 3500여 개 데이터를 취득해 학습시켰다.

실험자가 인지하지 못하는 타이밍에 낙상을 유발하는 낙상 재현장치를 개발했으며, 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”며 “국내에서는 기계학습 기반 낙상 연구가 활발하지 않았으나, 이번 연구를 통해 관련 연구 및 제품 개발에 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.