국내 연구진, 인공지능 혈압측정기술 최초 개발

기사입력 : 2016-11-08 12:11:50
[빅데이터뉴스 장선우 기자]
미래창조과학부(장관 최양희)는 인공지능 딥러닝 기술을 이용해 의사 등 전문가가 측정하는 수준의 정확성을 갖는 혈압측정기술을 한양대 장준혁 교수 연구팀이 세계 최초로 개발하였다고 밝혔다.

이번 연구는 장준혁 교수 연구팀과 캐나다 오타와 대학의 임상데이터 국제협력을 통해 이루어졌다. 딥러닝은 인공지능의 한 기법으로 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을 구분하는 정보처리 방식을 모방해 알고리즘이 사물을 인지 혹은 분별할 수 있도록 하는 최신기술이다. 이러한 딥러닝 기술을 적용하면 사람이 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 컴퓨터가 스스로 인지·추론·판단할 수 있는 인공지능 시스템을 만들 수 있다.

연구팀은 딥러닝기반 혈압측정방법을 개발했는데, 실제로 딥러닝 특징 추출과 분류를 위한 강력한 생성 네트워크이다. 특히 대용량의 빅데이터로 사전훈련을 통해 학습오류에 빠지는 근본적인 문제를 해결할 수 있는 것으로 알려져 있다. 기존의 딥러닝 기술을 음성인식 등에 효과적으로 사용돼 우수성이 입증됐지만 전문가에 의해 측정된 혈압데이터가 소량 존재하는 관계로 딥러닝을 학습하기 충분하지 않아 실제 적용이 불가능하다고 판단됐다.

연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 이세돌의 대국으로 유명한 ‘알파고‘가 사용한 것으로 알려진 강화학습과 개념적으로 유사한, 일종의 데이터 강화기법인 부트스트랩알고리즘을 고안했다. 이것은 인공 특징벡터데이터를 증폭해 얻어내고 이를 훈련 샘플로 사용하여 효율적으로 인공특징 벡터와 사전에 얻어진 기준 레퍼런스 혈압 사이의 복잡한 비선형 기능을 학습하였다. 이러한 데이터증폭기술과 딥러닝기술의 결합으로 전문가가 직접 측정하는 청각 기준혈압과 유사하게 추정할 수 있다는 것을 세계 최초로 규명했다.

연구팀은 이 기술을 활용해 오실로메트릭기반 혈압추정알고리즘을 개발했고 기존 대표 방법의 90%대 성능에 대비해 새로운 추정 혈압의 결과는 95%대의 큰 성능 향상을 보였다고 밝혔다.

이번 연구결과는 기존 협압측정기술의 알고리즘의 성능을 대폭 향상시킬 수 있는 동시에 측정자별 데이터가 시간에 따라 축적되어감에 따라 측정자에 적응(adaptation)된 최적화된 측정치를 제공할 수 있는 딥러닝 기술의 장점을 이용할 수 있는 기틀을 제시했다는 평가이다. 연구진은 향후 스마트와치 및 IoT기기 등에서 간편하게 혈압을 측정할 수 있는 기술을 개발할 예정이다.

장준혁 교수는 “이 연구는 전문가가 청각으로 측정하는 혈압과 유사한 정밀도를 갖는 혈압측정 기술을 개발한 것이다. 압박대를 감아 나타난 생체신호데이터의 특징을 인공지능 딥러닝 알고리즘으로 구축된 인공신경망에서 인식해 혈압값을 도출함으로써 혈압추정 결과를 크게 향상시켰다. 가정과 병원에서 새로운 바이오 진단에 널리 활용될 것으로 기대된다”고 말했다.

이 연구는 국제적인 학술지 IEEE 산업정보 트랜잭션 10월 15일자에 게재됐다.

장선우 기자
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