스마트워치로 병원급 혈류 측정…KAIST, AI 결합 전자패치 개발 작성일 03-06 19 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">전기및전자공학부 권경하 교수팀 연구 성과<br>딥러닝·다층 열 센싱으로 혈류·혈관 깊이 측정<br>심혈관 질환 조기 발견 등 의료 현장 적용 기대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="uCpRWLCEyx"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b7a237ee779d3eb82f2e10a7d65aedf3522f56f4caa77e234c2200740ad2f5ea" dmcf-pid="7hUeYohDhQ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI로 생성한 연구활용 이미지. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/06/seouleconomy/20260306063132312vupd.jpg" data-org-width="616" dmcf-mid="pIVj0wXSTR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/06/seouleconomy/20260306063132312vupd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI로 생성한 연구활용 이미지. KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="bed57bc56e91a335cccfb4642b2353a54dc15ea15f9b657269df9f10bec977b4" dmcf-pid="zludGglwhP" dmcf-ptype="general">피부에 붙이기만 하면 혈류를 실시간으로 측정할 수 있는 무선 전자패치가 국내에서 개발됐다.</p> <p contents-hash="675563b923dadf2df88b3708e5557c32d123b89885bab989119c5f0a53555d8e" dmcf-pid="qS7JHaSrT6" dmcf-ptype="general">6일 과학계에 따르면 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀은 최근 딥러닝과 다층 열 센싱 기술을 결합한 무선 웨어러블 혈류 측정 시스템을 개발했다.</p> <p contents-hash="73321f294632e50e824b4117f595c55ca48bc534cd3ec485f1e4bb98278167eb" dmcf-pid="BvziXNvmh8" dmcf-ptype="general">이 장치는 혈관을 직접 건드리지 않고도(비침습 방식) 혈류 속도와 혈관 깊이를 동시에 측정할 수 있다. 깊이 정보는 혈류를 정확히 계산하는 핵심 변수다. 혈관이 피부 속 얼마나 깊이 위치하느냐에 따라 센서 신호가 달라지기 때문이다.</p> <p contents-hash="67f6aab4054f13068ffae9c30744736a903992276e3ee701bf0b8ce1b0383ed7" dmcf-pid="bURsKSUZS4" dmcf-ptype="general">기존에는 초음파나 광학 방식이 주로 사용됐지만, 장비가 크거나 혈관 깊이에 따라 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘혈액이 흐르면 주변에 미세한 열 이동이 발생한다’는 점에 주목했다.</p> <p contents-hash="aa321f6e3d190afe5de3a42e8cf7a1529713cce053b7041013a383ad079029f7" dmcf-pid="KueO9vu5vf" dmcf-ptype="general">연구팀은 서로 다른 깊이에 온도 센서를 배치해 열의 이동 경로를 입체적으로 분석하는 ‘다층 열 센싱’ 기술을 개발했다. 여기에 AI 알고리즘을 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 실시간으로 분리·추출하고 정확히 구분하는 데 성공했다.</p> <p contents-hash="2bb9264e1be99d6d0a0d5dd9dd6620e999ba6068f410be31c9212291257a4e2f" dmcf-pid="97dI2T71vV" dmcf-ptype="general">실험 결과 초당 1~10mm 범위의 혈류 속도를 오차 0.12mm/s 이내로, 1~2mm 범위의 혈관 깊이를 오차 0.07mm 이내로 측정하는 데 성공했다. 이는 머리카락 굵기보다 작은 수준의 오차로, 일반적인 웨어러블 기기로는 구현하기 어려운 정밀도다.</p> <p contents-hash="2d2de95e451f07e6d1cb8a4ab2ddfd141ab1cf314ee0b0ccb900b4cc5a38567e" dmcf-pid="2zJCVyztl2" dmcf-ptype="general">특히 이 기술을 스마트워치에 사용되는 광혈류(PPG) 센서와 결합하면 혈압 측정 오차를 최대 72.6%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 스마트워치만으로 측정한 혈압 정보의 신뢰도가 병원 장비에 한층 가까워질 수 있음을 의미한다.</p> <p contents-hash="042822b6c1e58af7a68a9b86f7bf0cd1425d6060d014823b1b458bddc00bcfad" dmcf-pid="VqihfWqFC9" dmcf-ptype="general">이 전자패치는 응급 의료 현장에서 환자의 상태 변화를 실시간으로 감지하는 데 활용될 수 있다. 고혈압·당뇨 환자의 맞춤형 건강관리, 쇼크와 같은 급성 위험 신호의 조기 감지에도 적용 가능하다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="96502bbbc6adad319e29c8dd828f5931a3d955d9884264f5cf9cccb78d548a64" dmcf-pid="fBnl4YB3lK" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 KAIST 심영민(제1저자), 박요셉/ 우상 권경하 교수.사진 제공=KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/06/seouleconomy/20260306063133600zcqj.jpg" data-org-width="620" dmcf-mid="UZO0aqd8yM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/06/seouleconomy/20260306063133600zcqj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 왼쪽부터 KAIST 심영민(제1저자), 박요셉/ 우상 권경하 교수.사진 제공=KAIST </figcaption> </figure> <p contents-hash="a5e915b59b52e4b5d89c15769135a74be2449c4feb2298dc2aed21c1aa3604d1" dmcf-pid="4bLS8Gb0Tb" dmcf-ptype="general">권 교수는 “이번 기술은 혈류와 혈압을 더 정확하게 측정할 수 있는 원천 플랫폼”이라며 “스마트워치와 결합해 일상 속 건강 모니터링 수준을 한 단계 끌어올릴 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="a64ca3e1a81ee43560548f719a45e963214acb6cc2a960178d9a81333dd17db3" dmcf-pid="8Kov6HKphB" dmcf-ptype="general">이번 연구 결과는 세계적 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 2월 6일 게재됐으며 삼성전자 종합기술원(SAIT) 및 한국연구재단(NRF) 우수신진연구, 지역혁신 선도연구센터, BK21 FOUR 프로그램, 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능반도체대학원의 지원을 받아 수행됐다.</p> <p contents-hash="c4c8c837669558205dd17995a58bb7e2a7be19ebfe781c1a05c7f29b8b1984e0" dmcf-pid="69gTPX9UTq" dmcf-ptype="general">장형임 기자 jang@sedaily.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 송지효, 속옷 사업 언급하다 울컥…“제품 좋은데 몰라줘” 03-06 다음 "윙~" 3000만원 '갓성비' 자폭 드론에 벌벌...전쟁 판도 바꾼다 03-06 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
