기계/조선

계측과 제어_2024.3

일상의 보행 분석 기술
일상생활을 통해 미래의 건강한 라이프를 실현

1. 머리말
필자는 의료 분야에 종사하고 있던 가족들의 영향을 받아 어릴 적부터 건강이나 의료기술에 대한 관심이 높았다. 중국의 공과 대학에서 광(光)공학을 전공한 필자는 졸업 후, 공학과 의학의 융합 분야를 연구하고 싶어 일본의 대학원에 진학해 의공학 박사학위를 취득했다.

그 후, 일본전기주식회사에 입사, 미래의 건강한 삶의 실현에 기여하고 싶다는 꿈을 안고 일상생활에 있어서의 보용(步容), 즉 걷는 자세에 대한 계측 및 분석용 AI 기술 연구개발에 참가하고 있다.

사람의 이족 보행이 진화한 이후, 보행은 사람이 살아가는 데 있어 가장 중요한 활동 중 하나가 되었다. 최근, 보행 속도가 제6의 바이탈 사인(활력징후)이라고도 불리며, 사람의 수명과의 연관성도 지적되고 있다. 건강 수명을 늘리기 위해서는 매일매일의 보행이 중요하다.

고령자의 신체 기능 검사에서는 보행 관련 검사 항목이 있지만, 매년 1회 정도의 빈도로 시행되고 있을 뿐이다. 보행 계측 및 분석이 건강한 삶에 기여하기 위해서는 일상생활 속에서 지속적인 모니터링이 필요하며, 이것을 실현하기 위해 우리 연구팀은 3가지 스텝을 통해 접근하고 있다.

2. [Step-1] 장기적인 일상 보용 계측이 가능한 웨어러블 디바이스의 실현
현재, 다양한 타입의 웨어러블 디바이스가 개발되면서 보행 계측이 가능해졌다. 손목밴드 방식, 벨트 방식, 펜던트 방식, 스마트폰, 발목 장착 방식 등이 있지만, 일상적으로 모니터링을 하기 위해서는 매일 어느 정도의 노력이 필요해 건강에 관심이 높지 않은 사람의 경우, 장기적인 일상 모니터링을 지속하기 어렵다.

이러한 장벽을 뛰어넘기 위해서는 장착 부담과 충전이나 디바이스 조작 등을 최소화할 필요가 있다고 생각해 우리 연구팀은 새로운 방식의 웨어러블 디바이스 ‘in-shoe 모션 센서’(이하, IMS)를 제안했다. 신발은 매일 착용하기 때문에 IMS는 신발 깔창의 발 아치(발바닥의 움푹 들어간 곳)의 위치에 장착이 가능하도록 소형화와 경량화를 도모하고 있다.

또한 우리 연구팀은 3D-ZUPT라고 하는 알고리즘을 센서의 마이크로컴퓨터에 구현해 보행 시 센서 안에서 자동적으로 발 동작의 파형을 발걸음마다 추출해 보행 속도와 보폭 등 시공간적인 보행 파라미터를 계산. 생데이터를 수집∙송신하지 않고 그 계산 결과만을 스마트폰 등의 단말기에 송신함으로써 송신으로 인한 전력 소비를 크게 줄이는데 성공했다.

또한 센서를 안정된 보행 자세에서만 동작하도록 설계함으로써 전력 소비의 낭비를 최대한 억제해 1일 3회 정도의 보행 계측을 1년 이상, 충전 없이 가능하도록 했다. IMS는 이러한 시스템을 통해 장소나 시간의 제한을 받지 않고 유저의 조작 없이 자연스러운 보행을 매일 1년 이상 모니터링이 가능. 2020년, 당사는 이 센서의 서비스 제공을 개시했다.

3. [Step-2] IMS를 이용한 신체 기능 추정 실현
통상적인 보행 계측 앱은 걸음 수나 보행 속도, 케이던스 등, 사람이 쉽게 이해할 수 있는 지표에만 주목하고 있다. 하지만 건강 유지를 위해서는 단순한 ‘보행’이 아닌, 보다 상세한 걷는 자세인 ‘보용’ 계측이 필요하며 기존의 정보량만으로는 불충분하다.

보행 운동은 전신이 균형 있게 협동한 결과이며, 하지의 골격 근육이 관련되어 있기 때문에 걷는 자세는 골격 근육 상태를 반영한다. 스포츠카와 경트럭이 같은 60km/h로 주행할 경우에도 가속과 감속 등 운전의 미세한 특징을 보면 구별할 수 있듯이, 걷는 자세도 가∙감속의 방법이나 안정감 등 미세한 특징을 파악함으로써 보행자의 신체 기능을 추정 및 예측할 수 있다.

예를 들어 걸을 때에는 뒤꿈치가 접지하기 직전에 무릎을 펴는 동작이 있다. 이 동작은 대퇴사두근(大腿四頭筋)의 움직임과 관련이 있기 때문에 이 타이밍의 보행 동작을 분석함으로써 대퇴사두근의 상태를 알 수 있다.

필자는 전술한 바이오 메커니즘에 대한 지식과 수리 분석 방법을 조합해 1걸음 속 보용의 파형을 통해 특징량의 설계와 선택이 가능한 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘을 사용함으로써 IMS로 계측한 1주기(周期)의 보행만으로 악력과 균형 능력, 보행 능력 등을 추정할 수 있다.

설계된 특징량은 보행 속도와 같이 쉽게 이해할 수 있는 것은 아니다. 하지만 이러한 특징량을 사용해 경량의 선형중회귀(線形重回歸) 모델을 간략화함으로써 고정밀하고 개인차에 대해서도 로버스트성이 높은 추정이 가능하다. 예를 들어, 악력 모델의 정밀도 오차는 남성의 경우, 2.88kg, 여성의 경우, 2.57kg이며, 모두 실용 레벨의 정밀도 오차 범위이다.

또한 경량화한 모델은 전력 효율화 기능을 가진 IMS로 구현하기 적합해 일상 속 보행을 계측함으로써 매일매일의 신체 기능에 대한 장기 모니터링을 실현했다.

4. [Step-3] IMS를 이용한 리스크 추정 실현
현재, 고령자의 건강 수명 연장에 있어서 허약과 전도(轉倒)라는 2가지 요소가 위협이라고 알려져 있다. 허약은 나이가 들어감에 따라 심신이 노화되는 것으로, 방치할 경우 개호(介護)가 필요한 상태가 된다.

전도는 상해 및 생명에 위협이 되는 위험성이 있다. 조기의 피지컬 트레이닝 등을 통해 허약이나 전도 리스크를 낮출 수 있다. 이를 위해서는 계측을 통해 리스크 저감을 위한 행동으로 개선하는 것이 불가결하다고 생각한다.

필자는 신체 기능 추정 기술을 베이스로 IMS를 사용한 리스크 추정 기술에 대한 연구개발을 추진해왔다. 정량화한 리스크를 매일매일의 모니터링을 통해 가시화함으로써 고령자의 허약과 전도 예방을 위한 행동 변화를 촉진할 수 있을 것으로 생각한다.

구체적으로는, 허약은 악력과 보행 속도로, 전도 리스크는 보행 속도, 균형 능력, 근력, 이동 능력 등으로 평가된다. 현재는 IMS를 사용한 악력 추정 기술을 통해 일상의 보행만으로 허약 리스크 추정을 실현했다. 앞으로 전도 리스크 추정 기술 또한 순차적으로 개발할 예정이다.

더 나아가 미래에는 대규모 언어모델 등의 최신 AI 기술을 이용해 리스크와 행동을 알기 쉽게 전달할 수 있는 기술을 연구개발해 고령자의 행동 변화를 더욱 촉진하여 미래의 건강한 삶으로 연장해나가고 싶다.

 -- 끝 --