[한국기술뉴스] ETRI는 인공지능을 활용한 실시간 낙상 예측 및 감지기술을 개발했다.

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 감지, 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.

본 기술은 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 알려주기 때문이다.

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 어려울뿐더러 실험이 반복되면 피실험자의 균형감각도 개선되어 제대로 된 데이터를 수집하기 어렵기 때문이다. 

연구진은 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 3,500여 개 데이터를 취득해 학습시켰다.

ETRI 김배선 선임연구원은“안전하면서도 실제 발생하는 낙상과 유사한 데이터를 수집하기 위하여 많은 노력을 기울였다. 

국내에서는 기계학습 기반 낙상 연구가 활발하지 않았으나, 이번 연구를 통하여 관련 연구 및 제품 개발에 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.