"고령층 치매 단계와 건강 이상 여부, 데이터 분석으로 파악한다"

중앙일보

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[사진: 비전21테크 신원선 대표]

비전21테크(대표 신원선)가 정부의 '인공지능(AI) 학습용 데이터 구축 사업'에 참여하며 성과 기대감을 높이고 있다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국정보화진흥원(NIA)이 주관하는 사업으로 '시니어 이상 행동 모니터링 데이터' 관련 컨소시엄 일원으로 당당히 참여하게 된 것이다.

이번 사업은 코로나19로 인한 경기침체에 대응해 일자리를 대규모로 창출하고 AI 산업을 육성하기 위한 정부 추경 사업의 일환이다. 비전21테크는 AI 응용 서비스 개발 및 사업화는 물론 디지털 뉴딜 정책의 사회적 가치를 더욱 높인다는 각오를 나타내며 이목을 집중시키고 있다.

비전21테크의 역할은 백세 시대를 맞아 시니어 건강 관련 생활 안전에 사용되는 데이터를 확보하고 사업화하는 것이다. 더 자세한 이야기를 듣기 위해 비전21테크 신원선 대표에게 직접 사업 관련 설명을 듣기로 했다.

Q1, 정부가 주관하는 '인공지능(AI) 학습용 데이터 구축 2차 사업'이란?

A. AI 학습용 데이터 구축 2차 사업은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국정보화진흥원(NIA)이 주관하는 사업으로 정부의 디지털 뉴딜 대표 과제인 데이터 댐 프로젝트의 일환이다. 비전21테크가 구축하는 인공지능 학습용 데이터의 경우 시니어들의 건강 예측이나 생활 안전사고 예방을 위한 ‘시니어 이상 행동 모니터링 데이터’를 말한다.

또 AI 학습 모델을 개발하고 데이터 검증을 통한 AI 기반 기술 공유도 목표로 하고 있다. 고령층이 자주 겪는 생활 안전 사고에 신속 대응하고 나아가 노인들의 건강 이상을 예측할 수 있는 서비스를 개발할 수 있는 데이터셋을 구축하는 것이 이번 사업에 참여하는 비전21테크의 목표다. 비전21테크는 (주)유니콤넷을 비롯한 17개 참여 기업 및 지자체와 함께 세부 과제 '38번 생활안전 AI 데이터' 분야에 참여하였다.

Q2. 생활 안전 AI 데이터를 구축하는 과정은?

A. 일반적으로 데이터 수집 효율성을 위하여 크라우드 소싱을 기반으로 데이터를 확보하고 있다. 크라우드 소싱 기반 데이터 수집은 클라우드를 통해 언제 어디서든 플랫폼 기반으로 데이터를 확보할 수 있는 것이 특징이다. 하지만 비전21테크는 고령층의 데이터를 수집해야 해서 개인적인 접촉을 통해 수집할 수 밖에 없었으며, 데이터 분류와 태깅을 위해 카이스트 뇌공학과 교수, ETRI의 비전전문 연구원 등 다양한 전문가 의견을 참고했다. 그리하여 서울대학교 보라매병원, (주)문화콩과 함께 노인들의 이상 행동을 모니터링하여 얼굴 표정, 배회, 의식, 게이트 변화 등에 대한 500시간의 동영상, 250만 장의 이미지 데이터셋을 구축했다.

수집된 데이터는 시니어의 건강 관련 생활 안전에 사용되는 데이터로 치매 단계, 그리고 이에 따른 건강 이상 여부를 유추할 수 있는 기초 데이터 분석에 사용되는 것이 주요 개발 목적이다.

얼굴 표정 변화 데이터는 정상 시니어와 경도 인지장애 진단을 받은 시니어를 대상으로 하여 일곱 가지 감정에 대한 영상과 함께 뇌파도 함께 수집했다. 실효성 제고를 위해 중립, 행복, 두려움, 놀람, 분노, 슬픔, 혐오 등의 감정을 20분간 촬영한 후 20분 역순에 의해 재촬영하여 구축했다. 여기에 성별, 나이, 가족동거, 부부동거 또는 독거 등 거주 형태 등의 데이터를 추가로 반영했다.

Q3. 사업 수행 중 애로사항은?

A. 데이터셋의 핵심은 밸런스다. 분류 기준에 따라 데이터가 골고루 분포되도록 설계하여 학습 시 예상 가능한 데이터 편향성을 최소화하는 것이 성공적인 세팅의 열쇠라고 할 수 있다. 하지만 최근 들어 코로나19 유행 장기화 등의 이슈가 발생하면서 이상적인 밸런스의 데이터를 구축하는 것이 어려워졌다. 무엇보다 외출이 자제되고 있는 상황 속에서 바이러스에 취약한 고령층의 데이터를 수집하는 것이 상당히 힘들었다.

이에 따라 지자체에 협조를 구해 시니어 대상자들을 소개 받았으며, 개인 별 각각 시간대를 정해 방역을 진행하고 촬영을 진행했다.

Q4. 데이터셋 구축 후 영위할 수 있는 관련 사업 및 활용 시나리오는?

A. 이번 사업을 통해 얼굴 표정 변화 및 뇌파 상태(EEG 신호)를 매핑하여 시니어 건강 상태를 탐지할 수 있는 AI 모델을 개발했다. 이를 기반으로 지속적인 연구를 통해 시니어들의 건강 상태를 파악하고 노인 치매 및 이상 건강 사전예방을 위한 서비스 제공을 추진하려고 한다.

데이터 분석을 통해 노인을 위한 사전 예방 모니터링, 맞춤형 치료 및 건강관리 프로그램 등의 새로운 개념의 서비스를 창출하겠다는 목표를 가지고 있다.

노인들이 시간과 비용을 절감하고 간단하게 자신들의 이상 건강에 대한 테스트를 진행해 볼 수 있는 서비스를 개발하고자 한다. 아울러 노인들의 이상 행동 감지 시 또는 수면 시 발생하는 의식 상태(Rem, non-Rem)를 구분하여 갑작스러운 의식 불명 상태를 가족, 돌봄 전문가에 알려 위험 상황에 신속히 대응할 수 있는 플랫폼을 구축하는 서비스도 계획 중이다.

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