아주대의료원 윤덕용 교수팀 웨어러블 분야 AI 기술 개발

웨어러블 분야에서 주로 사용하는 활동량 데이터를 유실했을 때 이를 복원하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 활동량 데이터를 대상으로 한 인공지능 기반 대체법은 이번 연구가 첫 시도다. 특히 스마트 워치, 피트니스 밴드 등을 통해 건강 상태와 활동ㆍ운동량을 측정하는 웨어러블 분야에 대한 관심이 높아진 만큼 이번 연구결과에 관심이 주목된다.

18일 아주대의료원에 따르면 의료정보학과 윤덕용 교수팀은 1만 4천 명의 활동량 빅데이터와 딥러닝 인공지능 기술을 활용해 유실된 활동량 데이터를 맥락에 맞게 복원시키는 기술을 개발했다. 오토인코더라는 기술을 활용했으며, 평균 20분 길이의 유실 데이터를 복원할 수 있다.

특히 연구팀의 인공지능을 기반으로 한 활동량 대체법은 그동안 데이터가 빈번히 유실되는 문제를 해결하고자 개발된 기존의 대체법들에 비해 복원 성능이 더 높았다. 가장 최근에 개발된 ‘Zero-inflated poisson regression’ 대체법과 비교하면 약 25%, ‘Bayesian regression’ 대체법과 비교하면 10%가량 향상된 복원 성능을 확인했다고 연구팀은 밝혔다.

이번 연구는 인공지능 스스로 활동량 데이터의 특징을 학습해 유실된 활동량 데이터 복원을 학습하고 그 성능을 향상시켰다는 점과, 최초로 활동량 대체법에 딥러닝 기술을 적용한 연구란 점에서 의의가 있다고 연구팀 측은 밝혔다.

윤덕용 교수는 “대량의 활동량 데이터 수집이 어려운 개인 연구자들에게 유실된 활동량 데이터는 치명적”이라며 “이번에 개발된 활동량 대체법이 개인 연구자들에게 도움이 되기를 바란다”고 밝혔다.

정자연기자