반려로봇 ‘부모사랑 효돌’, 이상 패턴 감지해 어르신 우울증 조기 예측

▲ 반려로봇 '부모사랑 효돌'(사진=효돌) ​ 국내 반려로봇을 통해 어르신의 약 복용 관리는 물론 우울증 조기 예측까지 가능해질 전망이다.   반려로봇 개발기업 효돌(대표 김지희)이 지속해서 쌓인 연구 결과를 통해 이상 패턴을 감지하는 인공지능(AI) 알고리즘 개발에 성공하고 내년 상용화에 나선다고 11일 밝혔다.   반려로봇 ‘부모사랑 효돌’은 무구속, 비침습 상태에서 수집한 어르신의 라이프스타일 데이터를 기반으로 개발돼, 노인 우울증 조기 예측 및 향후 복약 순응 향상에 대한 서비스 개발에 활용할 수 있을 것으로 기대되고 있다.   효돌은 인공지능을 기반으로 사람을 인식하고 감정적으로 반응하는 반려로봇으로, 어르신에게 약 복용시간을 알려주고 기상, 식사, 산책 등 일상생활 관리와 체조, 치매 예방 퀴즈 등을 통한 건강관리를 지원한다.   또한 어르신과 자연스러운 상호작용을 기반으로 몸속에 내장된 8종의 센서 및 마이크로 어르신의 행동 데이터 및 음성 데이터를 수집해 매일 144회 패턴 데이터를 서버에 전송하고 있다.   이번 연구는 국민대학교 박도형 교수 연구팀과 동국대학교 김지희 교수 연구팀 그리고 의료솔루션의 선두기업 ‘JLK 인스펙션’이 참여했다.   ​ 국민대 박도형 교수 연구팀은 80명 대상의 효돌 사용자 로그 분석을 기반으로 진행한 ‘노인 삶의 질 변화 메커니즘 도출에 대한 연구 모형’을 지난해 9월 지능정보연구 학술지에 게재했다. 이 연구는 효돌과의 상호작용, 효돌이 제공하는 콘텐츠 사용, 효돌이 관찰한 노인의 가정 내 활동 정도가 노인의 우울감 개선과 생활패턴 개선에 미치는 영향을 검증했다.   주목할 부분은 효돌에 대한 사용자의 평가와 만족감이 노인의 우울감 개선과 생활패턴 개선에 매개역할을 할 수 있다는 점이다. 이는 노인 건강에 미치는 내부 메커니즘을 밝혔다는 점에서 의의가 있다.   ​ 동국대학교 김지희 교수 연구팀은 스마트 토이의 로그 데이터와 설문 정보를 학습 데이터로 머신러닝 기반의 모델을 학습해 노인 우울증을 조기에 예측하는 모델을 제시했다. 이번 연구에서 스마트 토이 상호작용 데이터를 활용한 노인 우울증 예측의 변수 중요도를 분석한 결과, 등 두드림 횟수, 손 버튼 누름 횟수, 체조 실행 횟수, 인체 감지 횟수가 공통적인 중요 변수인 것으로 밝혀졌다. 관련 논문은 정보과학학회에 게재될 예정이다.   의료 솔루션의 선두 기업 ‘JLK 인스펙션’은 서울디지털재단과 데이터산업진흥원의 데이터 바우처 사업을 통해 정상 상태와 이상상태로 데이터를 분류해 어르신 이상 패턴 감지 상용화를 위한 초기 알고리즘 모델을 개발했다. 반려로봇 ‘효돌’을 통해 수집된 고령자들의 복약 정보를 읽어 복약이 제대로 이루어지는지에 대한 여부를 파악, 복약 정도에 따라 ‘굿(Good)’, ‘에버리지(Average)’, ‘베드(Bad)’ 세 등급으로 나누어 향후 복약 순응 향상에 대한 서비스 개발에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.   효돌 김지희 대표는 “우리가 평소에 사용하는 스마트폰과 디지털 기기는 꾸준히 수집한 데이터를 바탕으로 쇼핑, 금융, 뉴스 등에 활용되며 생활을 편리하게 해주지만 스마트 기기가 낯선 고령인구에 대한 데이터 수집은 어려운 실정”이라며 “당장 5년 안에 인구의 25%를 차지하는 고령 인구에 대한 데이터는 어르신의 안전, 생활 관리뿐만 아니라 정부 정책에 반영할 수 있기에 정말 중요하다”라며 고령화 시대 데이터 전략의 중요성에 대한 의견을 밝혔다.

조상협  robot3@irobotnews.com

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