가슴에 부착하면 부정맥·대기 유해가스 90% 정확도로 감지

울산과기원, 저전력·온칩 AI 연산 기반 ‘가슴 부착형 패치’ 개발 온칩 AI 회로로 패치 내부서 데이터 분석...저전력 센싱으로 83% 줄여 고혈압과 부정맥뿐 아니라 대기 유해가스를 90% 이상의 높은 정확도로 동시에 탐지하는 부착형 패치가 나왔다. 울산과학기술원(UNIST)은 김재준 전기전자공학과 교수팀과 정훈의 기계공학과 교수팀이 공동으로 심전도, 혈압과 같은 생체 정보와 함께 주변 유해 가스를 측정해 질병이나 위험 상황을 알려주는 ‘가슴 부착형 패치’를 개발했다고 30일 밝혔다. 고혈압, 부정맥 등 심혈관 질환의 조기 발견을 위해 생체신호를 실시간 점검할 수 있는 웨어러블 기기 수요가 증가하고 있다. 일상 중 대기오염이나 유해가스 등 환경적 요인도 심혈관 질환을 심화시키는 원인으로 작용한다. 이 때문에 생체신호와 주변 환경 위험 요소를 동시에 모니터링할 수 있는 다중 모드 감지 기술이 요구되고 있다. 현재 광전용적맥파(PPG) 센서는 혈류량 측정을 위해 발광다이오드(LED)를 발광시켜야 하기에 전력 소모가 매우 크다. 아울러 전력 소모를 줄이는 소형 패치형 기기도 나오고 있으나 실시간 진단을 위해 데이터 통신과 외부 연산 과정에서 추가 전력을 써야 하기에 배터리 수명을 단축시키는 문제가 있다. 연구팀은 아날로그 연산 기반 온칩 인공지능(AI) 회로를 이용해 센서가 측정한 데이터를 외부로 보내지 않고 패치 내부에서 바로 분석하도록 패치를 구현했다. 무거운 원시 데이터 대신 칩이 판단한 가벼운 데이터 결괏값만을 전송해 통신 끊김과 지연을 최소화하고, 통신 자체에 소모되는 전력을 줄였다고 연구팀은 설명했다. 또 혈류 정보를 측정하는 광학 센서를 선택적으로 작동시키는 저전력 회로 설계 기술을 적용해 한 번의 충전으로 장시간 착용할 수 있다, 연구팀은 패치를 적용한 결과, 고혈압이나 부정맥을 90% 이상 정확도로 진단했으며, 유해가스 혼합물 분류 실험에서 92.5%의 진단 정확도를 보였다. 저전력 기술을 적용해 기존 대비 센서 전력 소모가 약 83% 줄었다. 이 패치는 연구팀이 공동 창업한 앤빅스랩에 기술이전돼 상용화 중이다. 김재준 교수는 “장시간 착용이 필수적인 웨어러블 모니터링 기기의 최대 문제인 전력 효율과 기능성을 동시에 해결한 성과”라며 “병원 밖 일상 생활에서도 정밀한 심혈관 관리와 환경 안전 모니터링이 가능해질 것”이라고 말했다. 연구결과는 회로 설계 분야 국제 학술지인 ‘IEEE 저널 오브 솔리드 스테이트 서킷스’ 7월호에 실릴 예정이다.