분당서울대병원 황희ㆍ김헌민 교수팀, 공동 연구 ‘각성 수면단계 구분 알고리즘 개발’ 성공

분당서울대병원 소아청소년과(신경분과) 황희ㆍ김헌민 교수팀은 서울대 공과대학 전기정보공학부 윤성로 교수팀과 공동 연구를 통해 각성 수면 단계를 구분하는 알고리즘 개발에 성공했다고 26일 밝혔다.

공동 연구팀은 기존 뇌파분석모델보다 더 진보한 합성곱신경망ㆍ장단기 메모리 방식의 순환신경망을 동시에 적용한 ‘하이브리드 알고리즘’을 적용, 정확도를 높이고, 인공지능 뇌파분석으로 한걸음 더 나아간 연구결과를 얻는데 성공했다. 합성곱신경망은 주로 이미지 분석에, 순환신경망은 주로 시계열 분석(시간 경과에 따른 관측 값 분석)에 사용된다.

황희ㆍ김헌민 교수팀은 건강한 소아 218명의 정상 뇌파를 분석한 뒤 최대 3만 5천여 개의 뇌파 분석 단위에 대해 3명의 신경과 의사가 각각 독립적으로 수면 단계를 구분하는 연구를 진행했다. 이후 서울대 공과대학 인공지능연구소가 이 자료를 바탕으로 다양한 종류의 데이터 조합과 프로세스를 적용해 가장 좋은 성능으로 각성 수면 단계를 자동 분석하는 알고리즘을 개발했다.

그 결과, 실제 육안으로 구별이 가장 잘 되는 각성과 제2단계 비렘수면 분석에서 알고리즘 정확도가 각각 96%, 92%로 높게 나타났다. 뇌파 자체와 주파수 정보를 분석 대상으로 함께 이용할 때 가장 정확도가 높았으며 분석 단위 30초 기준으로 뇌파 전체를 이용할 때 알고리즘의 성능이 가장 좋았다.

이번 연구는 과학기술정보통신부가 후원하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 ‘닥터 앤서’ 프로젝트 일환으로 기획됐다. 이 프로젝트는 기계 학습을 이용한 지능형 의료 소프트웨어 개발 사업을 뼈대로 한다.

황희 교수는 “다년간의 수련과 전문성이 필요한 뇌파 분석에 인공지능을 적용하면 인적 오류를 최소화할 수 있고, 인공지능이 고도화됨에 따라 더 정확하고 상세한 분석을 시행해 뇌파 분석의 효율을 높이고 질적 수준 향상을 기대할 수 있다”고 밝혔다.

한편, 이번 연구는 공학 분야 저명 국제 학술지인 IEEE Access 7월호에 게재됐다. 성남=문민석기자