UNIST 연구진이 생체 신호와 환경 정보를 동시에 분석하는 웨어러블 패치 기술을 개발했다. 데이터를 외부로 전송하지 않고 기기 내부에서 실시간 분석하는 온칩(On-chip) 인공지능 구조가 적용된 것이 특징이다.

UNIST는 30일 김재준 교수와 정훈의 교수 연구팀이 심전도와 혈압 등 생체 정보와 주변 유해가스를 동시에 감지해 이상 상태를 판별하는 가슴 부착형 패치를 개발했다고 밝혔다.

이번 기술은 센서 데이터 처리를 패치 내부에서 수행하는 온칩 AI 방식으로 설계됐다. 기존처럼 원시 데이터를 외부로 보내지 않고 결과만 전송하는 구조로, 통신 지연과 전력 소모를 줄일 수 있다는 설명이다.

해당 패치는 심전도(ECG), 광용적맥파(PPG), 생체임피던스(BioZ), 심음(PCG) 등 생체 신호와 가스 센서 데이터를 동시에 수집한다. 이를 기반으로 심혈관 질환과 환경 위험 상황을 함께 분석할 수 있다.

연구팀은 아날로그 연산 기반 AI 회로를 적용해 데이터 처리 과정을 기기 내부에서 수행하도록 했다. 판단 결과는 블루투스를 통해 외부로 전달해 다수 사용자를 원격으로 모니터링할 수 있다.

성능 평가에서는 △고혈압 및 부정맥 진단 정확도 90% 이상 △유해가스 혼합물 분류 정확도 92.46%를 기록했다.

또한 전력 효율 개선을 위해 광학 센서를 선택적으로 작동하는 저전력 기술(RPT-PW)을 적용했다. 해당 기술로 센서 전력 소모를 약 83% 줄였다고 연구팀은 설명했다.

패치는 장시간 착용을 고려해 접착 구조도 개선됐다. 미세 구조를 적용해 피부 밀착력을 높이면서도 제거 시 잔여물이 남지 않도록 설계됐다.

연구팀은 이 기술이 기저질환 환자의 건강 관리와 밀폐 공간 작업자의 안전 모니터링 등에 활용될 수 있다고 밝혔다.

이번 연구는 회로 설계 분야 학술지 IEEE JSSC(Journal of Solid-State Circuits)에 게재될 예정이다. 연구진이 공동 창업한 앤빅스랩은 해당 기술의 사업화를 추진 중이다.

연구팀은 “온칩 AI 기반 기술은 외부 서버 없이도 안정적인 상태 판단이 가능하다”며 “웨어러블 헬스케어와 환경 모니터링 분야에서 활용될 수 있다”고 설명했다.