칼텍, 피로도 90% 감지…스스로 학습하는 '전자피부' 개발

미국 캘리포니아 공과대학교(칼텍) 연구팀이 인공지능(AI)을 통해 스스로 학습하고 사용자의 피로도를 90% 이상 정확도로 감지하는 지능형 '전자피부'를 개발했다.

칼텍 의공학과 및 컴퓨터·수학과학과 공동 연구팀은 이 같은 내용의 연구 결과를 국제 학술지 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 지난 7월 31일(현지시간) 게재했다고 중국 바이오 전문매체 바이오온이 8일 보도했다. 이번 연구는 웨이 가오 교수와 이송 위에 교수가 공동 지도했다.

장시간 운전이나 고강도 운동 시 누적되는 피로를 객관적으로 측정하는 것은 어려운 과제였다. 기존 웨어러블 기기는 소수의 생체 신호만 측정 가능하고, 데이터 분석을 위해선 방대한 양의 사전 정보(라벨링 데이터)가 필요해 사용자와 환경이 바뀌면 성능이 저하되는 한계가 있었다.

연구팀이 개발한 'ARISE'는 손목에 붙이는 유연한 패치 형태의 전자피부다. 맥박, 근육 활동, 땀, 피부 온도 등 여러 생체 신호를 동시에 수집한다. 이 시스템은 먼저 라벨링되지 않은 대량의 데이터로부터 신호 변화의 일반적인 패턴을 학습한 뒤, 소량의 데이터만으로 활동 인식이나 피로도 평가 같은 특정 작업에 빠르게 적응한다.

실제 실험에서 ARISE는 사용자의 활동을 94.7%의 정확도로 인식했으며, 인지 및 신체 피로도 평가는 90.2%의 정확도를 기록했다. 이는 단순히 데이터를 기록하는 것을 넘어, 신호가 의미하는 사용자의 상태를 기기 스스로 이해하고 판단할 수 있음을 보여준다.

연구팀은 이번 성과가 단순히 '피로 감지기' 개발에 그치지 않는다고 강조했다. 대량의 라벨링 데이터 없이도 복잡한 생체 신호를 분석하는 새로운 방법론을 제시했기 때문이다. 이는 개인 맞춤형 건강 관리, 운동 훈련, 인간-컴퓨터 상호작용 등 다양한 분야로 확장될 수 있다.

연구팀은 "ARISE는 웨어러블 기기가 단순 데이터 수집을 넘어 '데이터를 이해하는' 단계로 나아가는 새로운 방향을 제시한다"며 차세대 지능형 웨어러블 기술의 가능성을 열었다고 평가했다.