김계환 교수와 나현석 전공의-스마트밴드 활용 배뇨인식기술 개발
세종충남대병원(원장 나용길)은 23일 비뇨의학과 김계환 교수팀(비뇨의학과 나현석 전공의) 논문이 운동재활학회 공식 학술지인 'Journal of Exercise Rehabilitation'(JER) 최신호 표지 모델로 선정됐다고 밝혔다.
연구팀은 '스마트 밴드 서포트 벡터 머신을 이용한 배뇨인식 기술의 개발' 주제로 표지 모델로 선정됐다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)은 기계학습 분야 중 하나로 패턴인식, 자료 분석을 위한 지도학습 모델이다.
배뇨장애 환자들의 간단하면서도 중요한 진단 도구 중 하나가 배뇨일지이다.
하지만 배뇨일지는 환자들이 매일 정보를 기록해야 하는 번거로움 때문에 협조가 어려운 경우가 많고 또 정보가 부정확한 경우도 많이 발생한다.
연구팀은 단점을 보완하기 위해 여성 환자들이 스마트 밴드를 손목에 착용함으로써 환자의 특정 자세와 자세 변화를 인식하고 배뇨 시각과 간격을 기록하는 장치를 개발했다.
이 장치는 기계학습 이론 중 하나인 ‘Radial Basis Function kernel’이라는 기술에 기반해 여러 데이터를 분석하고 배뇨 활동을 인식하도록 설계됐다.
장치의 정확성과 효율성을 확인하기 위해 배뇨장애가 없는 10명의 여성 환자들을 대상으로 3일간 실제 배뇨 양상과 장치 인식을 비교하는 실험을 시행한 결과, 평균 약 91.0%의 높은 정확성을 확인했다.
비뇨의학과 김계환 교수는 "최근 착용 가능한 장치를 이용해 효율성 및 정확성을 높이는 연구들이 여러 분야에서 진행되는 만큼 이번 연구를 통해 착용 가능한 장치를 이용한 배뇨인식 기술이 여성 환자들의 배뇨 패턴을 파악하는데 도움을 줄 것으로 기대한다"면서 "향후 실제 임상적으로 적용될 가능성도 높은 것으로 예측된다"고 말했다.
연구팀은 '스마트 밴드 서포트 벡터 머신을 이용한 배뇨인식 기술의 개발' 주제로 표지 모델로 선정됐다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)은 기계학습 분야 중 하나로 패턴인식, 자료 분석을 위한 지도학습 모델이다.
배뇨장애 환자들의 간단하면서도 중요한 진단 도구 중 하나가 배뇨일지이다.
하지만 배뇨일지는 환자들이 매일 정보를 기록해야 하는 번거로움 때문에 협조가 어려운 경우가 많고 또 정보가 부정확한 경우도 많이 발생한다.
연구팀은 단점을 보완하기 위해 여성 환자들이 스마트 밴드를 손목에 착용함으로써 환자의 특정 자세와 자세 변화를 인식하고 배뇨 시각과 간격을 기록하는 장치를 개발했다.
이 장치는 기계학습 이론 중 하나인 ‘Radial Basis Function kernel’이라는 기술에 기반해 여러 데이터를 분석하고 배뇨 활동을 인식하도록 설계됐다.
장치의 정확성과 효율성을 확인하기 위해 배뇨장애가 없는 10명의 여성 환자들을 대상으로 3일간 실제 배뇨 양상과 장치 인식을 비교하는 실험을 시행한 결과, 평균 약 91.0%의 높은 정확성을 확인했다.
비뇨의학과 김계환 교수는 "최근 착용 가능한 장치를 이용해 효율성 및 정확성을 높이는 연구들이 여러 분야에서 진행되는 만큼 이번 연구를 통해 착용 가능한 장치를 이용한 배뇨인식 기술이 여성 환자들의 배뇨 패턴을 파악하는데 도움을 줄 것으로 기대한다"면서 "향후 실제 임상적으로 적용될 가능성도 높은 것으로 예측된다"고 말했다.