ETRI, AI 기반 낙상 예측 기술 개발...0.2초만에 판단해 부상 줄여

국내 연구진이 인공지능(AI) 기반 낙상 예측 기술을 개발했다.

AI 기반 센서가 신체 무게중심 이동을 분석해 0.15초에서 0.2초 내 낙상을 예측, 충격을 줄일 수 있는 조치를 취한다. 노약자는 물론 자전거나 킥보드를 타는 일반인까지 낙상 사고 위험이 있는 모든 이들을 대상으로 한다. 

한국전자통신연구원(ETRI)은 AI를 활용한 실시간 낙상 예측·감지 기술을 개발했다고 11일 밝혔다.

해당 기술은 신체에 부착된 AI 기반 센서가 무게중심 이동을 분석해 사람이 넘어지기 전 균형을 잃는 구간을 검출, 분석한다.

보행자가 최초로 균형을 잃는 순간부터 150~200ms 이내 95% 정확도로 낙상 여부를 예측 가능하다.

낙상 감지 센서는 10ms마다 보행자의 무게중심 이동을 분석해 넘어지는 중인지 균형을 잡는 중인지 낙상 진행 상태를 알려준다.

AI 기술은 낙상 인식률을 높이고 오작동을 줄이는 역할을 했다. AI 학습 데이터를 연구팀이 직접 수집한 것 또한 의미가 있다.

사고 위험으로 인해 실제 낙상 상황을 만들어 실험하기 어렵기 때문. 실험이 반복되면 피실험자의 균형감각도 개선되어 제대로 된 데이터를 수집할 수 없다는 것이 연구팀 설명이다.

연구팀은 걷기, 계단 헛디딤, 미끌림 등 실제 상황과 유사한 다양한 낙상 데이터를 약 3500개 수집해 AI 학습에 사용했다.

데이터 수집을 위해서는 자체 개발한 낙상 재현장치를 사용했다. 해당 장치는 실험자가 인지하지 못하는 타이밍에 낙상을 유발한다.

이외 모션 데이터를 취득하기 위한 장치, 데이터를 편집·저장·관리하는 소프트웨어(SW)를 개발했다.

실험 승인은 건양대 연구윤리심의위원회(IRB)에서 받았다.

ETRI 김배선 선임연구원은 "안전하면서도 실제 발생하는 낙상과 유사한 데이터를 수집하기 위해 많은 노력을 기울였다. 국내에서는 기계학습(ML) 기반 낙상 연구가 활발하지 않았는데, 이번 연구가 관련 연구와 제품 개발에 도움이 될 것으로 기대한다"고 전했다.

이번 연구는 과기정통부 ‘지능 정보 및 메타 소재 구조물 기술 기반의 노약자 보행 지원을 통한 낙상예측방지 소프트 웨어러블 슈트 기술개발’ 사업의 일환으로 진행됐다.

ETRI 연구팀이 개발한 본 기술은 현재 인증 시험을 성능검증을 완료한 상태다. 현재 국제 학술지 SCIE 게재와 국내 특허 출원이 진행 중이다.

AI타임스 박성은 기자 sage@aitimes.com

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