GIST, AI 기술이용 세계 최고 수준 수면단계 정확도 분류

개인 맞춤형 수면 케어 기대

[광주=뉴시스]연구팀이 제안한 대조 학습 기반 학습 프레임워크(SleePyCo) 개요도.

[광주=뉴시스] 배상현 기자 = 광주과학기술원(GIST·총장 임기철)은 융합기술학제학부 이규빈 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술을 이용해 수면단계 분류의 정확도를 세계 최고 수준으로 끌어올리는 데 성공했다고 12일 밝혔다.

수면단계 분류는 수면 관련 질환 진단 및 수면 품질 평가에 중요한 역할을 하며 특히 하나의 센서로 심전도, 뇌파, 근전도 등을 측정하는 ‘단일 채널 생체신호’는 측정 방법이 간편하다는 장점이 있다.

 그러나 생체신호는 다양한 주파수가 혼합된 복잡한 형태로 구성되어 있고 일부 신호는 서로 유사한 주파수 특성을 공유하고 있어  수면단계를 정확하게 구분하는 것은 매우 어렵다.

 연구팀은 복잡한 생체신호로 수면단계를 분류하는 데 AI 기술을 이용하는 새로운 방법을 제안했다. 기존에도 수면단계를 인공지능으로 분류하는 방법은 있었으나 이번 연구를 통해 정확도를 높였다.

 연구팀은 이 방법을 ‘슬리피코(SleePyCo)’라고 명명했으며, ‘슬리피코’는 ‘감독 대조학습 프레임워크’와 ‘특징 피라미드’ 기법을 통해 수면의 다양한 단계를 더욱 정확하게 구분할 수 있다.

[광주=뉴시스]왼쪽부터 이규빈 지스트 융합기술학제학부 교수, 이성주 학생, 유연국 학생, 백승혁 학생, 서호건 과학기술연합대학원대학교 교수.

 ‘슬리피코’는 수면 중 발생하는 신호를 독자적인 방식으로 분석한다. 인공지능이 같은 수면단계에 있는 신호를 서로 비슷하게 보이도록 조정하고 다른 수면단계에 있는 신호는 서로 다르게 보이도록 조정해 수면단계를 한층 명확하게 구분할 수 있다.

 연구팀은 또 ‘특징 피라미드’ 기술을 이용해 다양한 주파수의 신호를 더 효과적으로 처리하는 방법을 제안했다. 이는 수면단계 분류의 정확도를 높인다.
 
 이규빈 교수는 “이번 연구 성과는 AI 모델이 복잡한 생체 신호 패턴을 더욱 정밀하게 분석하고 해석할 수 있다는 것을 보여 준다”며 “이 방법이 앞으로 수면 질환의 조기 진단과 치료 계획 수립에 중요한 기여를 할 것으로 기대한다”고 말했다.

 GIST 융합기술학제학부 이규빈 교수가 지도하고 이성주 박사과정생이 수행한 이번 연구는 과학기술정보통신부의 클라우드 로봇복합인공지능 핵심기술개발사업, 산업통상자원부의 에너지기술개발사업의 지원을 받았으며, 해당 기술을 모든 사람이 쉽게 이용할 수 있도록 공개하고 있다.

 이번 논문은 전기전자공학분야 최고 권위의 학술지인‘Expert Systems with Applications’에 지난 11월 18일 온라인 게재됐다.


◎공감언론 뉴시스 [email protected]