- 얼굴에 붙이기만 해도 자동 동작하는 수면다원검사 시스템 세계최초 개발
- 숙면 방해 원인을 본인 스스로 간편하게 조기 진단 가능
작고 똑똑한 ‘가정형 수면다원검사 시스템’이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
우리학교 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀은 현재 병원에서 사용하고 있는 전선이 복잡하게 연결된 수면다원검사 시스템보다 훨씬 작고 얼굴에 붙여도 느낌이 없을 정도로 가볍지만 성능은 뛰어난 ‘가정형 수면다원검사 시스템’을 세계 최초로 개발하는 데 성공했다고 7일 밝혔다.
수면다원검사(Polysomnography, PSG)는 병원 내에 위치한 검사실에서 하룻밤을 보내며 잠을 자는 동안의 생체 신호를 모니터링 해 수면 관련 질환을 치료하는 데 사용된다. 그러나 기기의 크기나 이물감, 주변 환경의 변화 등에 의한 제약으로 정확한 결과를 얻기 위해서는 여러 날에 걸쳐 검사를 해야 했다.
연구팀이 이번에 개발한 시스템은 사용자의 수면에 방해를 받지 않도록 면봉 하나의 무게보다도 훨씬 가볍게 제작됐다. 또한, 수면 중 어쩔 수 없는 뒤척임으로 인해 장치가 떨어지더라도 이를 자동으로 감지해 스스로 다른 센서를 연결시켜 사용자의 수면 상태를 계속 모니터링 할 수 있는 지능형 집적회로(IC)가 탑재됐다.
아울러 생체신호 수집, 통신 및 처리 전반에 필요한 초저전력 회로를 적용함으로써, 전체 시스템이 작은 코인 배터리 하나 만으로도 연속 10시간 이상 동작이 가능해 수면에 충분한 동작 시간을 확보함과 동시에 무게를 크게 줄였다.
개발된 시스템은 생활 중 흔히 볼 수 있는 불면증이나 코골이 등과 같은 수면장애를 갖고 있는 사람들이 병원이 아닌 집에서 평소처럼 잠자는 동안 심장박동, 뇌파, 호흡 등의 생체 신호를 자동으로 측정한다. 다음 날 아침 밤새 저장된 생체 신호를 주치의에게 전송하면 주치의는 이를 분석해 원격으로 처방하는 방식으로 사용될 수 있다.
기존의 수면검사 시스템은 대형 병원의 특수 검사실에 설치되어 있어 입원을 하고 몸에 커다란 센서 수 십 개와 여러 개의 전선을 연결한 상태에서 하루 밤을 자야만 했었다. 그러나 이번에 개발된 시스템은 집에서 편하게 자는 동안 많은 양의 생체 신호를 측정할 수 있을 정도로 크기가 작고 무게가 가벼우며 소형 코인 배터리 1개만으로 구동이 가능할 정도로 적은 전력을 소모하기 때문에 유회준 교수 연구팀의 이번 연구가 더욱 주목을 받고 있다.
연구팀은 이러한 측정, 진단 및 처방 간의 의료 서비스 연계를 KAIST 내 병원과 함께 유-헬스케어의 연구로 수행할 예정이다.
유회준 교수는 “개발된 시스템은 우리가 세계 최초로 개발한 직물형 인쇄회로 기판(P-FCB)을 이용한 것으로, 천 위에 모든 시스템을 종합해 제작한 가볍고 사용하기 편리한 미래지향형 의료기기다. 조만간 민간 기업에 기술 이전을 통해 상품화할 예정이다”라고 말했다.
또한, “이 기술을 사용하면 일상생활 속에서 손쉽게 질병 및 장애를 진단, 처방 및 치료할 수 있어 삶의 질을 향상시킬 수 있는 진정한 유-헬스케어의 실현을 기대할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
한편, 이번 연구의 책임자인 유회준 교수와 이슬기 박사과정 연구원은 개발한 시스템을 세계적인 반도체 학술대회인 ‘국제 고체회로 컨퍼런스(International Solid-State Circuits Conference, ISSCC)’에서 발표했으며 국내․외 관련분야 학자들에게 커다란 관심을 끌기도 했다. 특히 이 논문은 미국 ISSCC에서도 우수 논문으로 선정되었으며 일본의 유명 잡지인 닛케이일렉트로닉스(NIKKEI ELECTRONICS) 1월호에서도 차세대의 건강∙의료기기용 반도체 분야의 하이라이트 논문으로 소개되기도 했다.
이산화탄소는 주요 호흡 대사 산물로서, 날숨 내 이산화탄소 농도의 지속적인 모니터링은 호흡·순환기계 질병을 조기 발견 및 진단하는 데 중요한 지표가 될 뿐만 아니라, 개인 운동 상태 모니터링 등에 폭넓게 사용될 수 있다. 우리 연구진이 마스크 내부에 부착하여 이산화탄소 농도를 정확히 측정하는데 성공했다. 우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 실시간으로 안정적인 호흡 모니터링이 가능한 저전력 고속 웨어러블 이산화탄소 센서를 개발했다고 10일 밝혔다. 기존 비침습적 이산화탄소 센서는 부피가 크고 소비전력이 높다는 한계가 있었다. 특히 형광 분자를 이용한 광화학적 이산화탄소 센서는 소형화 및 경량화가 가능하다는 장점에도 불구하고, 염료 분자의 광 열화 현상으로 인해 장시간 안정적 사용이 어려워 웨어러블 헬스케어 센서로 사용되는 데 제약이 있었다. 광화학적 이산화탄소 센서는 형광 분자에서 방출되는 형광의 세기가 이산화탄소 농도에 따라 감소하는 점을 이용하
2025-02-10일기예보처럼 내일의 기분을 간단히 예측할 수 있게 됐다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수(기초과학연구원 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 CI) 연구팀은 이헌정 고려대 의대 교수팀과 공동으로 오늘의 수면 패턴을 기반으로 내일의 기분 삽화를 높은 정확도로 예측하는 기술을 개발했다. 기분 장애는 수면과 밀접한 관련이 있다. 가령, 장거리 비행으로 인한 시차, 계절에 따른 일출 시간 변화는 기분 장애 환자들의 기분 삽화 재발을 유도하는 대표적 요인이다. 그간 수면 데이터를 기반으로 기분 삽화를 예측하려는 시도가 다수 이뤄졌다. 하지만 기존 방법은 수면 패턴뿐만 아니라 걸음 수, 심박수, 전화사용 여부, GPS를 활용한 이동성 등 다양한 종류의 데이터가 필요해 수집 비용이 높고, 일상적 활용이 어렵다는 한계가 있었다. 연구진은 수면-각성 패턴 데이터만으로 기분 삽화를 예측할 수 있는 새로운 모델을 개발해 기존 한계를 극복했다. 수면-각성 패턴 데이터는 잠을 잔 시간과 깨
2024-11-25우리 대학이 4월 과학의 달을 맞아 첨단 연구성과를 체험형 전시 프로그램으로 구성해 시민과 소통에 나선다. 25일부터 28일까지 4일간 대전 엑스포 시민광장 및 과학공원 일대에서 열리는 '2024 대한민국 과학축제 & 과학기술대전'에 6개 연구팀 및 3개 창업기업이 참여해 기술을 선보인다. '과학 실험실' 구역에서는 수면·퍼스널 컬러·뇌구조 분야의 연구진이 체험형 전시로 관람객을 맞는다. 석현정 산업디자인학과 교수 연구팀은 인공지능 기반 퍼스널컬러 진단 서비스를 제공하는 '나의 퍼스널 컬러 찾기(The Authentic Color Play)' 부스를 설치한다. 방문객들은 현장에서 피부색 자동 측정 기술을 직접 체험해보고 개인 피부에 최적화된 색상을 추천받을 수 있다. 김재경 수리과학과 교수 연구팀은 방문객이 양질의 수면을 하고 있는지 3분 만에 알아볼 수 있는 '슬립스(SLEEPS)' 프로그램을 운영한다. 머신러닝 기반의 수면장애 예측 알고리즘을
2024-04-25우리 대학이 24일 오후 대전 본원에서 ㈜이브자리(대표이사 윤종웅, 고춘홍)와 수면 연구 및 수면 기술 개발을 위한 MOU를 체결했다. 수면은 뇌에서 독성물질을 배출하고 몸의 항상성을 회복하는 데 중요한 역할을 한다. 불면증 및 수면무호흡증 등의 수면장애는 치매 등 뇌 질환을 일으키는 원인으로 지목되고 있으며, 과학기술로 숙면을 돕는 슬립테크(SleepTech) 수요도 날로 높아지고 있다. 2021년 북미의 슬립테크 시장 규모는 9조 원에 육박하는 것으로 평가되었으며, 연평균 17.6%가량 급성장해 2030년에는 약 23조 원에 이를 것으로 전망되고 있다. 구글 등 첨단 IT 회사들이 수면 및 건강용품 시장에 뛰어들고 있는 이유다. 우리대학과 ㈜이브자리는 이번 협약을 바탕으로 ▴수면 공동연구 지원 및 협력 ▴뇌인지 기반 수면장애 치료기술 공동개발 ▴상호인적자원 교류 및 교육 ▴수면 및 건강 관련 협력 및 제품개발 등 국민건강 증진을 위한 노력 등의 분야에서 협력한다.
2024-01-24각종 장비를 몸에 부착한 채 병원에서 하룻밤을 보내야 하는 번거로운 검사 없이 웹사이트를 통해 간단히 수면 질환 위험도를 파악할 방법이 나왔다. 우리 대학 수리과학과 김재경 교수 연구팀이 삼성서울병원 주은연‧최수정 교수팀, 이화여대 서울병원 김지현 교수팀과 공동 연구를 통해 개발한 세 가지 수면 질환을 예측할 수 있는 알고리즘 ‘슬립스(SLEEPS‧SimpLe quEstionnairE Predicting Sleep disorders)’를 12일 공개했다. ‘잠이 보약’이라는 말처럼 수면은 정신적‧신체적 건강에 주요한 영향을 미친다. 성인의 60%가량이 수면 질환을 앓고 있지만, 관련하여 전문 의료진에게 문의한 비율은 6% 수준에 불과하다. 병원 방문을 꺼리는 원인 중 하나로는 수면 질환 진단을 받기 위해 시행하는 수면다원검사가 번거롭다는 이유가 있다. 공동연구진은 약 5,000명의 수면다원검사 결과를 기계 학습을 통해 학습시켜 수
2023-12-14