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집에서 편안히 누워 정확하게 심전도 실시간 측정
우리 대학 연구진이 병원에 가지 않고도 옷을 입은 채 침대에 눕기만 하면 심전도(Electrocardiogram, ECG)와 심박변이(Heart Rate Variability, HRV)를 실시간으로 측정할 수 있는 기술을 개발했다. 이번 기술은 원격 의료와 연계해 일상적인 심장 건강 모니터링 플랫폼으로 발전할 수 있으며, 나아가 수면·스트레스 분석 등 다양한 바이오 헬스케어 분야로 확장되어 환자 맞춤형 예방과 조기 진단에 기여할 것으로 기대된다.
우리 대학은 바이오및뇌공학과 김철 교수 연구팀이 ‘침대형 심장 모니터링 온디바이스 시스템’을 개발했다고 19일 밝혔다.
연구팀은 전자회로와 전극을 하나로 통합한 유연성 기판 센서를 제작해 정밀도를 높였으며, 온디바이스 신호처리를 통해 신호-잡음 분리, 심장 박동 신호(R-피크) 검출, 심박변이 분석을 실시간으로 수행할 수 있는 통합 시스템을 구현했다.
기존 심전도 측정은 병원을 방문해 옷을 벗고 피부에 습식 전극을 부착해야 하는 불편이 있었다. 이 때문에 장기적인 모니터링이 어렵고, 특히 고령자나 만성질환 환자는 일상적으로 활용하기 쉽지 않았다. 비접촉 방식은 외부 잡음에 취약하다는 기술적 한계도 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 외부 잡음을 차단하고(능동 차폐), 인체의 미세한 전류 변화를 안정적으로 잡아내는 회로(오른다리 구동회로)를 적용했다. 또 심장 박동 신호에서 중요한 부분만 뽑아내는 수학적 변환 기법(웨이블릿 변환)과, 심장의 전기적 박동 순간(R-peak)을 정확히 짚어내는 계산법(피크 검출 알고리즘)을 온디바이스 신호처리 기법으로 구현해 신호를 정밀하게 실시간으로 분석할 수 있도록 했다.
그 결과 사용자는 옷을 입은 채 등을 대고 누워도 안정적이고 정확한 심전도 신호를 얻을 수 있다.
이번 연구는 병원뿐 아니라 가정에서도 손쉽게 활용할 수 있어 만성 심혈관 질환 관리와 고령자 건강 지원에 새로운 가능성을 제시한다.
김철 교수는 “잡음 환경에서도 실시간으로 신호를 추출할 수 있는 이번 시스템은 일상에서 심장 건강을 손쉽게 확인하는 데 활용될 수 있다”며, “향후 다양한 생체 신호 측정을 추가해 수면 건강 관리의 초석이 될 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 김민재 박사과정과 프렘라위 티라윗차양군(Premravee Teeravichayangoon) 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 논문은 국제 학술지 ‘바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics)’에 2025년 8월 9일 자로 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : A homecare in-bed hardware system for precise real-time ECG and HRV monitoring with layered clothing. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bios.2025.117838
※ 저자 정보 : 김민재(KAIST 바이오및뇌공학과, 제1 저자), Premravee Teeravichayangoon(KAIST 바이오및뇌공학과, 제1 저자), 김철(KAIST 바이오및뇌공학과, 교신 저자)
한편, 이번 연구는 한국연구재단 기초연구실 및 바이오의료기술개발사업과 카이스트-세라젬 미래헬스케어 연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
2025.09.19 조회수 4076 -
김용대 교수, 대테러 방지용 안티 드론 기술 개발
〈 (오른쪽 위부터 시계방향으로) 김용대 교수, 권유진, 노주환, 신호철, 김도현 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 위조 GPS 신호를 이용해 드론의 위치를 속이는 방식으로 드론을 납치할 수 있는 안티 드론 기술을 개발했다.
이 기술은 긴급 상황에서 급격한 방향 변화 없이도 드론이 원하는 방향으로 안전하게 움직이도록 유도할 수 있어 테러 등의 목적을 가진 위험한 드론에 효과적으로 대응할 수 있다.
이번 연구성과는 ‘ACM 트랜잭션 온 프라이버시 & 시큐리티(ACM Transactions on Privacy and Security, TOPS)’ 저널 4월 9일 자에 게재됐다. (논문명 : Tractor Beam: Safe-hijacking of Consumer Drones with Adaptive GPS Spoofing)
드론 산업이 발전하며 수색, 구조, 방재 및 재해 대응, 택배와 정찰 등 다양한 영역에서 드론이 활용되면서 한편으로는 사유지와 주요시설 무단 침입, 안전과 보안 위협, 사생활 침해 등의 우려 또한 커지고 있다.
이에 따라 드론 침투를 탐지하고 대응하는 안티 드론 산업 급성장하고 있다. 현재 공항 등 주요시설에 구축되고 있는 안티 드론 시스템들은 방해 전파나 고출력 레이저를 쏘거나 그물로 포획해 드론을 무력화시키는 방식이다.
그러나 테러를 목적으로 폭발물이나 무기를 장착한 드론은 사람들과 주요시설로부터 즉시 안전거리를 확보한 뒤 무력화해야 피해가 최소화될 수 있다. 예를 들어 공항에서 무단 침입한 드론을 단순 방해 전파로 대응하면 드론을 못 움직이게 할 수는 있지만 한 자리에 계속 떠 있게 돼 비행기의 이착륙이 긴 시간 중단될 수 있다.
이렇듯 위험한 드론을 발견하는 즉시 안전하게 원하는 방향으로 격리할 수 있는 새로운 안티 드론 기술의 필요성이 커지고 있다.
김 교수 연구팀은 위조 GPS 신호를 이용해 드론의 위치를 속이는 방식으로 드론을 납치할 수 있는 안티 드론 기술을 개발했다.
위조 GPS 신호를 통해 드론이 자신의 위치를 착각하게 만들어서 정해진 위치나 경로로부터 드론을 이탈시키는 공격 기법은 기존 연구를 통해 알려진 바 있다. 그러나 이러한 공격 기법은 GPS 안전모드가 활성화되면 적용할 수 없다는 문제가 있다.
GPS 안전모드는 드론이 위조 GPS 신호로 인해 신호가 끊기거나 위치 정확도가 낮아지면 드론의 안전을 보장하기 위해 발동되는 일종의 비상 모드로 모델이나 제조사에 따라 제각각이기 때문이다.
연구팀은 디제이아이(DJI), 패롯(Parrot) 등 주요 드론 제조업체의 드론 GPS 안전모드를 분석하고 이를 기준으로 드론의 분류 체계를 만들어 각 드론 유형에 따른 드론 납치 기법을 설계했다.
이 분류 체계는 거의 모든 형태의 드론 GPS 안전모드를 다루고 있어 모델, 제조사와 관계없이 GPS를 사용하고 있는 드론이라면 보편적으로 적용할 수 있다. 연구팀은 실제 총 4종의 드론에 개발한 기법을 적용했고, 그 결과 작은 오차범위 안에서 의도한 납치 방향으로 드론을 안전하게 유도할 수 있음을 입증했다.
김 교수는 “기존 컨슈머 드론들은 GPS 안전모드를 갖추고 있어 위조 GPS 공격으로부터 안전한 것처럼 보이나 초보적인 방법으로 GPS 오류를 감지하고 있어 대부분 우회가 가능하다”라며 “특히 드론 불법 비행으로 발생하는 항공업계와 공항의 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것이다”라고 말했다.
연구팀은 기술이전을 통해 기존 안티 드론 솔루션에 연구팀이 개발한 기술을 적용하는 방식으로 상용화에 나설 계획이다.
이번 연구는 방위사업청의 광운대학교 초소형무인기 전술신호처리 특화연구실과 국방과학연구소의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. PC로 부터 위조 GPS 전파를 생성하여 지향성 안테나를 이용해 드론에 신호를 주입하는 실험환경
2019.06.05 조회수 27068 -
예종철 교수, 인공지능 블랙박스의 원리 밝혀
〈 예종철 교수, 한요섭 연구원, 차은주 연구원 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 석좌교수 연구팀이 인공지능의 기하학적인 구조를 규명하고 이를 통해 의료영상 및 정밀분야에 활용 가능한 고성능 인공신경망 제작의 수학적인 원리를 밝혔다.
연구팀의 ‘심층 합성곱 프레임렛(Deep Convolutional Framelets)’이라는 새로운 조화분석학적 기술은 인공지능의 블랙박스로 알려진 심층 신경망의 수학적 원리를 밝혀 기존 심층 신경망 구조의 단점을 보완하고 이를 다양하게 응용 가능할 것으로 기대된다.
예종철 석좌교수가 주도하고 한요섭, 차은주 박사과정이 참여한 이번 연구는 응용수학 분야 국제 학술지 ‘사이암 저널 온 이매징 사이언스(SIAM Journal on Imaging Sciences)’ 4월 26일자 온라인 판에 게재됐다.
심층신경망은 최근 폭발적으로 성장하는 인공지능의 핵심을 이루는 딥 러닝의 대표적인 구현 방법이다. 이를 이용한 영상, 음성 인식 및 영상처리 기법, 바둑, 체스 등은 이미 사람의 능력을 뛰어넘고 있으며 현재 4차 산업혁명의 핵심기술로 알려져 있다.
그러나 이러한 심층신경망은 그 뛰어난 성능에도 불구하고 정확한 동작원리가 밝혀지지 않아 예상하지 못한 결과가 나오거나 오류가 발생하는 문제가 있다. 이로 인해 ‘설명 가능한 인공지능(explainable AI: XAI)’에 대한 사회적, 기술적 요구가 커지고 있다.
연구팀은 심층신경망의 구조가 얻어지는 고차원 공간에서의 기하학적 구조를 찾기 위해 노력했다. 그 결과 기존의 신호처리 분야에서 집중 연구된 고차원 구조인 행켈구조 행렬(Hankel matrix)을 기저함수로 분해하는 과정에서 심층신경망 구조가 나오는 것을 발견했다.
행켈 행렬이 분해되는 과정에서 기저함수는 국지기저함수(local basis)와 광역기저함수(non-local basis)로 나눠진다. 연구팀은 광역기저함수와 국지기저함수가 각각 인공지능의 풀링(pooling)과 필터링(filtering) 역할을 한다는 것을 밝혔다.
기존에는 인공지능을 구현하기 위한 심층신경망을 구성할 때 구체적인 작동 원리를 모른 채 실험적으로 구현했다면, 연구팀은 신호를 효과적으로 나타내는 고차원 공간인 행켈 행렬를 찾고 이를 분리하는 방식을 통해 필터링, 풀링 구조를 얻는 이론적인 구조를 제시한 것이다.
이러한 성질을 이용하면 입력신호의 복잡성에 따라 기저함수의 개수와 심층신경망의 깊이를 정해 원하는 심층신경망의 구조를 제시할 수 있다.
연구팀은 수학적 원리를 통해 제안된 인공신경망 구조를 영상잡음제거, 영상 화소복원 및 의료영상 복원 문제에 적용했고 매우 우수한 성능을 보임을 확인했다.
예종철 교수는 “시행착오를 반복해 설계하는 기존의 심층신경망과는 달리 원하는 응용에 따라 최적화된 심층신경망구조를 수학적 원리로 디자인하고 그 영향을 예측할 수 있다”며 “이 결과를 통해 의료 영상 등 설명 가능한 인공지능이 필요한 다양한 분야에 응용될 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구) 및 뇌과학원천기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 수학적인 원리를 이용한 심층신경망의 설계 예시
그림2. 영상잡음제거 결과
그림3. 영상에서 80% 화소가 사라진 경우 인공신경망을 통해 복원한 결과
2018.05.10 조회수 28114