[주말N수학]"웨어러블 헬스케어 기기엔 고교 수학이 들어있죠"

2019.12.28 07:00
수학동아 DB
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시계처럼 차는 밴드형 웨어러블 기기가 대세다. 착용하고만 있어도 심박수나 걸음걸이 수, 활동량을 자동으로 측정할 수 있는 이 기술에는 수학을 기반으로 한 소프트웨어가 필수다. 수학을 이용해 어떻게 건강 정보를 수집해 분석하는지, 이런 소프트웨어는 누가 개발하는지 전문가에게 직접 들어봤다. 대학에서 의료IT공학을 전공하고 헬스케어 IT회사 '웰트'에서 건강정보를 수집해 분석하는 알고리즘 개발자이자 생체역학 엔지니어인 정화영 연구원을 만났다.

 

생체역학 엔지니어는 어떤 일을 하나


웨어러블 기기를 기획하고 그 기술을 개발한다. 현재 스마트 벨트를 만드는 회사에서 스마트 벨
트로 어떤 유용한 건강 정보를 추출할지 기획하고, 데이터를 얻을 수 있는 기술을 개발하며 생산관리도 하고 있다. 특히 스마트 벨트로 얻은 데이터를 처리하는 알고리즘을 만들고 있다.

 

요즘에는 걸음걸이에 집중하고 있다. 스마트 벨트를 착용하고 이동할 때 발생하는 가속도 신호로부터 왼발, 오른발이 땅에 닿는 시점, 땅에서 떨어지는 시점, 왼발과 오른발의 균형, 걷는 속도 등 다양한 건강 정보를 추출할 수 있기 때문이다. 

 

일하는 회사는 어떤 곳인가

 

웰트는 헬스케어 분야에 IT를 접목해 건강을 관리하는 솔루션을 개발하는 회사다. 헬스케어 IT 솔루션 개발’이라 말할 수 있다.

 

건강을 관리하는 데 개인의 생활 방식과 건강 정보가 굉장히 중요하다. 그중에서도 어떤 정보가 질병을 예방하는 데 중요할까 고민하다 스마트 벨트를 개발했다. 벨트는 허리에 차는 거라 간편하게 허리둘레를 잴 수 있고, 이를 통해 복부 비만이나 과식 여부, 활동량 등을 알 수 있다. 이 정보를 이용해 건강에 도움이 되면 처방이 가능한 소프트웨어인 ‘디지털 치료제’를 만든다.

 

헬스케어 IT 관련 일을 하게 된 계기는 무엇인가

 

대학에서 의료IT공학을 전공한 것이 가장 큰 동기다. 다양한 센서를 이용해 건강 정보를 수집하고 적용하는 시스템을 개발하는 경험을 했다. 다만 전공의 특성상 영역이 너무 넓기도 하고, 입사 직후 전체 프로젝트의 진행을 맡기는 업체는 거의 없어 진로에 고민이 많았다. 그래서 회사의 규모나 채용공고 여부와 관계없이 헬스케어, 웨어러블 관련 아이템만 보고 여러 회사에 포트폴리오와 이력서를 넣는 다소 무모한 시도 끝에 이 자리까지 오게 됐다.

 

건강을 확인하는 웨어러블 기기를 개발하는 데 수학이 필요한가

 

건강 정보를 측정하는 센서의 동작을 이해하는 것부터, 원하는 데이터를 추출해 검증하는 과정 모두 코딩으로 진행되고, 통계 처리를 많이 해야 한다. 그래서 알고리즘 이해하고 개발하려면 고등학교 때 배우는 수학 개념이 필요하다.

 

예를 들어 1초와 2초 간격으로 진동하는 신호를 동시에 센서로 얻었다고 가정하면, 이때 얻을 수 있는 데이터는 두 개의 신호가 합쳐진 신호다. 여기서 원하는 신호만 걸러낼 때 삼각함수의 그래프 개념이 필요하다.

 

스마트 벨트에서 얻은 신호를 바탕으로 원하는 건강 정보를 얻을 때는 ‘회귀식’을 사용한다. 회귀식은 어떤 변수가 다른 변수에 의해 설명된다고 가정하고 두 변수의 관계를 식으로 나타낸 것이다. 예를 들어 활동량을 측정하는 데 필요한 사람의 걷는 속도를 알려면 시간과 거리를 알아야 한다. 이때 시간은 측정하기 쉽지만, 거리는 GPS(위성위치확인시스템)가 없다면 측정하기 어렵다. 하지만 보폭을 알면 속도를 구할 수 있다. 성별과 신장에 따른 보폭거리를 회귀식으로 구한 다음, 한 걸음 걷는 데 걸 리는 시간으로 나누면 된다.

 

 

헬스케어 분야와 생체역학 엔지니어의 전망은 어떤가


고령화 사회가 이슈인 만큼 건강과 관련된 헬스케어 분야는 발전할 수밖에 없다. 그리고 IT는 인공지능(AI), 빅데이터 분야로 한창 성장하고 있는 분야다. 이 두 분야가 합쳐진 만큼 전망은 업계최고라고 생각한다. 지금은 스타트업이 많은데, 최근 미국 식품의약국(FDA) 승인을 받은 애플의 심전도 측정 방식이나 삼성전자의 기어 등 대기업도 많이 참여하고 있다. 대기업과 스타트업이 모두 힘을 모으고 있다.

 

하지만 국내는 규제가 심해 이쪽 분야가 활발하지 않다. 예를 들어 복부비만의 척도로 쓰이는 허리둘레는 임상적인 척도지만, 공식적인 지표로는 사용이 힘들다. 앞으로 이런 부분들이 얼마나 바뀔지가 중요하다. 저희도 분야가 활발해지는 때를 노려 AI와 빅데이터를 사용해 더 나은 소프트웨어를 만들기 위해 자료를 수집하는 단계에 있다. 현재 약 3000만 건의 데이터를 모았다. 어떤 유용한 서비스를 만들지 계속 고민하고 있다.

 


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