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‘시니어의 안전한 일상생활 위한 AI 활용’ 포럼
‘시니어의 안전한 일상생활 위한 AI 활용’ 포럼
  • 김용진 기자
  • 승인 2019.12.01 22:06
  • 댓글 0
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성남 고령친화종합체험관, '제9회 K-시니어비즈넷 조찬포럼' 개최

시니어 낙상 예방을 위한 AI기술 활용 중심으로
한국전자통신연구원 김원종 실장이 질의에 응답하는 모습

성남 고령친화종합체험관(관장 강희규)1127일 오전 전자통신 전문가인 한국전자통신연구원 김원종 실장을 초빙해 시니어의 안전한 일상생활을 위한 AI기술의 활용이라는 주제로 9K-시니어비즈넷 조찬포럼을 개최했다.

최근 세계적으로 고령화가 급속하게 진전되고 있으며, 고령자에게 발생하는 안전사고 건수가 해마다 늘고 있어 다양한 분야에서 이를 예방하기 위한 전략을 마련하고 있다. 특히 AI(인공지능) 기술의 발달은 개인 라이프로그를 활용한 예방적 건강관리와 개인 맞춤형서비스의 질 향상에 긍정적인 영향을 주고 있어 해당 분야에 대한 관심이 높아지고 있는 추세다. 이에 따라 이번 포럼을 통해 실생활에서의 낙상 안전사고 예방을 위한 AI기술의 활용에 대해 살펴본다.

이번 조찬포럼에는 성남시를 비롯해 경기도에 있는 의료기기 등 고령친화 관련 기업인·연구기관 및 대학교 등에서 관계자 60여명이 참석했으며, 1부 주제발표와 2부 오픈토론 순으로 이어졌다. 김 실장의 주제발표 및 오픈토론의 주요내용은 다음과 같다.

배경

   인류는 1900년대까지는 평균수명이 45세 이하였는데, 1900년대 이후 과학기술의 발달로 수명이 증가해 현재의 인구고령화로 이어지고 있다. 우리나라도 지난해 고령사회에 진입했으며, 2025년경엔 65세 이상 노인이 20%가 되는 초고령사회로 들어설 예정이다. 이러한 고령화에 따라 시니어케어 문제도 크게 사회 문제로 대두되었다. 시니어케어에 대처하는 최근 사례를 살펴보면 미국의 케어엔젤2016년부터 세계 최초로 스피커가 탑제된 음성인식 AI를 시니어돌봄서비스에 접목한 사업을 개시했다. 아울러 이스라엘의 에코케어는 시니어가 집에서 안전하게 거주하는지를 모니터링해 응급시 자동으로 가족이나 의료진에게 알리는 응급안전서비스를 제공했으며, 미국의 케어프리딕스는 시니어에게 손목밴드 등 웨어러블기기를 착용시켜 시니어 행동관련 자료를 24시간 수집해 위험발생을 예측하거나 잠재적 위험을 사전 돌봄제공자에게 알려주고 있다.

고령화시대 시니어 사고와 낙상

   시니어 안전사고 유형 중에서 낙상이 44.7%(‘12년 자료)를 차지함으로써 가장 높은 비율을 차지하고 있다. 국내 연구에 의하면 요양병원에서 1년간 노인환자 18.2%가 낙상을 경험했으며, 국외 연구에서는 장기요양시설 입원 노인의 40%가 낙상 경험을 갖고 있다. 2016년 국내 질병 부담 순위에서 낙상은 간암과 위암 보다 앞선 7위를 차지했다. 나이가 들면 근육과 뼈가 약해져 낙상으로 인한 휴유증이 오래가기 때문이다. 따라서 낙상은 죽음을 예고하는 저승사자라 할 것이다.

낙상 관련 최근 기술

   독일 퓨처세이프의 스마트폰 터치스크린 기술의 낙상 경보 도입, 노르웨이 공대 신테프연구소의 기압센서로 낙상사고 감지 기술개발, 미국 미주리대학 마조리 스크빅 연구진의 센서로 노인 발걸음을 분석해 3주전에 낙상사고 예측 가능성 분석 그리고 신체에 센서 부착으로 인간페턴인식(HAR: Human Activity Recognition) 분석 등 기술이 있다.

낙상 위험도 자동평가 및 AI 적용

   사람의 14가지 동작을 평가해 낙상 위험도 지표로 삼는 BBS(Berg Balance Scale), 전문가의 주관적평가, 빅데이터 기반 머신러닝으로 하는 객관적평가 등이 낙상 위험도 자동평가다. 이러한 자동평가를 위한 데이터는 사람의 몸(머리·어깨··다리·발 등)11개 센서를 부착해 움직임 형태에 따라 수집한다.

자동평가로 수집한 데이터는 데이터 준비, 데이터 프로세스(시작··멈춤), 피처(패턴별 특징) 추출(지속시간·평균값·주파수 등), 여러개의 알고리즘 적용으로 학습하고 데이터를 모으는(CNN&LSTM) 순으로 AI에 적용한다.

그러나 이러한 데이터가 많이 있어도 반드시 좋은 결과가 나오는 것이 아니다. 좋은 데이터(NumMachines·HighSpeed·HighDuration ) 몇개만 있어도 좋은 결과를 가져 올 수도 있다. 현재 낙상 위험도 자동평가에서 좋은 데이터 위주로 AI를 적용하면 평균 98.6%의 정확도를 나타낸다.

2부 오픈토론에서는 AI를 활용하여 시니어의 낙상을 예방을 할 수 기술이 언제 완료되는지 그리고 그러한 기술의 목표 등에 대해 질의응답이 이어졌다. 김 실장은 향후 2년 정도 지나면 안정된 낙상 예방 AI기술이 나올 것이라 예상했다. 또한 중단기 목표는 이러한 기술이 국민건강검진 시스템에 포함되는 것이며, 장기적 목표는 인체에 센서 등 부착없이 낙상 예방 AI기술을 개발하는 것이라고 했다.

미국 아마존의 AI비서 알렉사AI비서를 일상적으로 이용하는 인구는 전 세계적으로 이미 6억명이 넘어섰다. 4차 산업혁명시대를 맞아 AI는 다방면에서 활용되면서 의료분야도 치매 예방 등 적극 활용되고 있다. 시니어 안전사고에서 낙상이 가장 높은 비율을 차지함에 따라 머지않아 낙상 예방 AI기술도 우리 곁에 올 것이다. 낙상은 불의의 사고이기보다는 예측과 예방이 가능하다. 시니어가 낙상을 당하면 신체기능이 제한되면서 결국 조기 사망에 이르게 된다. AI기술을 활용한 낙상 예방이 필수적인 이유다.

한편 김원종 실장은 한양대학교 전자공학 석·박사 취득 및 고려대학교 겸임교수·정보통신연구진흥원 과제지원전문가 등을 거쳐 현재 한국전자통신연구원 SW-SoC개방형플랫폼실 실장의 직책을 맡고 있다.

 


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