병원 밖에서도 목소리·삼킴 모니터링…목 부착형 초박형 센서 개발 작성일 08-18 25 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">목 피부 진동·후두 움직임 하나의 센서로 측정…일상 건강관리 가능성<br>헤어드라이어 소음 속 SNR 마이크보다 29.97㏈↑…AI 음성 분류 95.93%</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="uQ2JnEpXtd"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8927fb8db25e8b5caf97a4d7ab53823d0bf4620586e09e457352d5a71b27edd2" dmcf-pid="7adEwvfzHe" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="한국전자통신연구원(ETRI) 연구진이 개발한 목 부착형 압전 센서의 작동 원리. 양쪽 센서는 말할 때 성대에서 발생하는 진동을 감지하고, 가운데 6개 센서는 침이나 물을 삼킬 때 후두가 위아래로 움직이는 과정을 추적한다. (논문 갈무리)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/18/NEWS1/20260818060221701txbk.jpg" data-org-width="1008" dmcf-mid="0KDLgr711n" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/18/NEWS1/20260818060221701txbk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 한국전자통신연구원(ETRI) 연구진이 개발한 목 부착형 압전 센서의 작동 원리. 양쪽 센서는 말할 때 성대에서 발생하는 진동을 감지하고, 가운데 6개 센서는 침이나 물을 삼킬 때 후두가 위아래로 움직이는 과정을 추적한다. (논문 갈무리) </figcaption> </figure> <p contents-hash="cb6921b339a778c5daa457e906cd76f9c9d5e79ea923f919b3f709560d66ccd4" dmcf-pid="zNJDrT4q1R" dmcf-ptype="general">(서울=뉴스1) 김민수 기자 = 목에 얇은 센서를 붙여 목소리와 삼킴 기능을 일상에서 함께 살필 수 있는 기술이 개발됐다. 향후 목소리나 삼킴 기능에 문제가 있는 환자 상태를 병원 밖에서도 지속·확인하는 웨어러블 건강관리 기기로 활용할 가능성이 있다.</p> <p contents-hash="3998ebe8fe2c2a32722212e5b65b21ac7499042540020bc4d930f14b6205b5ad" dmcf-pid="qjiwmy8B1M" dmcf-ptype="general">18일 과학계에 따르면 한국전자통신연구원(ETRI) 연구팀의 관련 연구가 국제학술지 'npj 플렉서블 일렉트로닉스(npj Flexible Electronics)'에 지난 15일 온라인 공개됐다.</p> <p contents-hash="adb3f7d44f4b3b81056e8183e1ac6183ec7a8c3023ab180486a49fd875641753" dmcf-pid="BAnrsW6b1x" dmcf-ptype="general">기존에는 목소리를 분석할 때 마이크를 이용했다. 다만 주변 소음의 영향을 받기 쉽다는 단점이 있다. 또 삼킴 기능을 살피는 영상검사의 경우 후두 움직임을 확인할 수 있지만 방사선 노출 등의 문제로 사실상 일상에서 계속 사용하기 어렵다. </p> <p contents-hash="f22b197e579e300cc6b0fd4914b02438dda92db333e56fa74e80267db1b380c1" dmcf-pid="bcLmOYPKHQ" dmcf-ptype="general">연구진은 목소리와 삼킴 기능을 하나의 착용형 센서로 측정하는 방법을 개발했다. 연구진이 만든 센서의 전체 두께는 약 60㎛다. 압력이나 진동이 가해지면 이를 전기 신호로 바꿔 움직임을 측정하는 압전 방식이 적용됐다.</p> <p contents-hash="6b55d7d41fc908e97a2f79b15e4c5972c1560f557711b2a0283fefea5fab525f" dmcf-pid="KkosIGQ95P" dmcf-ptype="general">센서 가운데에는 6개의 감지부가 세로로 놓여 있다. 침이나 물을 삼키면서 후두가 올라갔다 내려오면 감지부들이 차례로 반응한다. 양쪽 감지부는 말할 때 성대에서 생겨 목 피부로 전달되는 진동을 감지한다. 하나의 장치로 음성과 삼킴 신호를 함께 측정하는 구조다.</p> <h3 contents-hash="b2e1c42a9d6962a57c3283fb67aac2a20fbe9fca97e9e519afa7f3fb86e26cb7" dmcf-pid="9EgOCHx2H6" dmcf-ptype="h3">주변 소리 대신 '목 떨림' 직접 감지</h3> <p contents-hash="6ed650bbb07cd5c99017251651e4897f3d3a1e46fdf3cfde7a661bf1263c6557" dmcf-pid="2DaIhXMV58" dmcf-ptype="general">일반 마이크는 공기를 타고 전달되는 음파를 감지한다. 이 때문에 사람의 목소리뿐만 아니라 주변 대화나 기계 소음도 함께 잡힌다.</p> <p contents-hash="82e2986cadf1e3411221fdef7834c659196fac62f5c2451448e653a755735195" dmcf-pid="VwNClZRfY4" dmcf-ptype="general">반면 이번 센서는 목 피부에 직접 붙어 말할 때 피부로 전달되는 진동을 감지한다. 공기를 통해 들어오는 주변 소음의 영향을 상대적으로 덜 받는 이유다.</p> <p contents-hash="982ccfd53a3842ba2a1e95a42cb2cc4cd58401ab0725df0e6a62f7773bbb1f77" dmcf-pid="frjhS5e41f" dmcf-ptype="general">실험에서도 차이를 보였다. 헤어드라이어를 켠 상태에서 일반 마이크는 사람의 목소리가 주변 소음에 크게 묻힌 반면 목에 붙인 센서는 음성 진동을 비교적 선명하게 잡아냈다.</p> <p contents-hash="606164f95bb9a7ccd1de3739fbcfc8d0c7f5133f8dc38a435130f3a9cf72893c" dmcf-pid="4mAlv1d8YV" dmcf-ptype="general">이를 수치로 나타낸 신호대잡음비(SNR)는 센서가 32.06㏈로, 일반 마이크(2.09㏈)보다 29.97㏈ 높았다. </p> <p contents-hash="5c5e22be497c19771429a28fea4e4fb57004fe7730c41f78ede2424a808f4d3b" dmcf-pid="8kosIGQ9X2" dmcf-ptype="general">신호대잡음비는 측정하려는 신호가 잡음보다 얼마나 뚜렷한지를 보여주는 수치로, 높을수록 신호가 잡음에 덜 묻혔다는 뜻이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d0521e99fb8b64c785b5e7e5035c99d4b50f3912679adbd8e3a322fc025a922b" dmcf-pid="6EgOCHx2H9" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="한국전자통신연구원(ETRI) 연구진이 목에 부착한 다채널 압전 센서로 삼킴에 따른 후두 움직임을 측정한 결과. 침을 삼킬 때 후두는 약 24㎜, 물을 삼킬 때는 약 33㎜ 위로 이동했으며 6개 센서 채널이 순차적으로 반응해 이동 과정을 추적했다.(논문 갈무리)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/18/NEWS1/20260818060223098dult.jpg" data-org-width="739" dmcf-mid="p2cSTtJ6Hi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/18/NEWS1/20260818060223098dult.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 한국전자통신연구원(ETRI) 연구진이 목에 부착한 다채널 압전 센서로 삼킴에 따른 후두 움직임을 측정한 결과. 침을 삼킬 때 후두는 약 24㎜, 물을 삼킬 때는 약 33㎜ 위로 이동했으며 6개 센서 채널이 순차적으로 반응해 이동 과정을 추적했다.(논문 갈무리) </figcaption> </figure> <h3 contents-hash="701dd5c8613888bf3d586b7f5b60736bd22b48affd24a427748e3f005587e449" dmcf-pid="PDaIhXMV1K" dmcf-ptype="h3">침·물 삼킬 때 후두 움직임 측정</h3> <p contents-hash="09cf88d6881450c79856f88907667d94c9256c6d717b383ff26f3560bb5c362d" dmcf-pid="QwNClZRfZb" dmcf-ptype="general">사람이 침이나 물을 삼키면 기도를 보호하기 위해 후두가 위로 올라갔다가 다시 내려온다. 연구진은 센서로 이 움직임의 거리와 속도를 측정했다.</p> <p contents-hash="9c4181b6967340207b57c6668ecbc9b4bc456acc84403e758046f6bdb25e4a9d" dmcf-pid="xrjhS5e4GB" dmcf-ptype="general">측정 결과 침을 삼킬 때 후두는 약 24㎜, 물을 삼킬 때는 약 33㎜ 올라갔다. 기존 영상검사 연구에서 보고된 건강한 성인의 후두 이동 범위인 20~35㎜와 비슷한 값이다. </p> <p contents-hash="1db6f73721e42192c37be1f85eddbd1d1226b72f61ac7a0e5c2c1280ae020755" dmcf-pid="ybp46nGhZq" dmcf-ptype="general">연구진은 후두가 움직인 거리와 속도 등의 정보가 향후 삼키는 어려움을 겪는 연하장애를 살피는 데 활용될 가능성이 있다고 봤다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="de9601f0e7af42017f713c75e1944213e5c727380ed1ad34184439d7d11a15d0" dmcf-pid="WKU8PLHlGz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="한국전자통신연구원(ETRI) 연구진이 목 부착형 압전 센서로 수집한 음성 신호를 인공지능(AI)으로 분석한 결과. 위쪽은 정상·거친·늘어지는·높은 목소리 등 4가지 음성 상태의 파형과 주파수 특성을 나타낸 스펙트로그램이며, 가운데는 이를 구분하는 합성곱신경망(CNN) 구조를 보여준다. AI의 전체 분류 정확도는 95.93%였으며, 늘어지는 목소리와 높은 목소리는 각각 100%, 정상 목소리는 91.7%, 거친 목소리는 92.0%의 정확도로 구분했다.(논문 갈무리)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/18/NEWS1/20260818060224501juwg.jpg" data-org-width="796" dmcf-mid="UajhS5e4GJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/18/NEWS1/20260818060224501juwg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 한국전자통신연구원(ETRI) 연구진이 목 부착형 압전 센서로 수집한 음성 신호를 인공지능(AI)으로 분석한 결과. 위쪽은 정상·거친·늘어지는·높은 목소리 등 4가지 음성 상태의 파형과 주파수 특성을 나타낸 스펙트로그램이며, 가운데는 이를 구분하는 합성곱신경망(CNN) 구조를 보여준다. AI의 전체 분류 정확도는 95.93%였으며, 늘어지는 목소리와 높은 목소리는 각각 100%, 정상 목소리는 91.7%, 거친 목소리는 92.0%의 정확도로 구분했다.(논문 갈무리) </figcaption> </figure> <h3 contents-hash="95ad2241e38c4bd567259ea30860cf8670cf22b177b53378deb0d67377301c81" dmcf-pid="Y9u6QoXSt7" dmcf-ptype="h3">AI로 목소리 상태 95.93% 구분</h3> <p contents-hash="faa0db39d4599971094af7f6718a3429183b8fad7719d868f6d7d23bc74c5600" dmcf-pid="G27PxgZv1u" dmcf-ptype="general">연구진은 센서로 얻은 음성 신호를 인공지능(AI)으로 구분하는 실험도 진행했다. </p> <p contents-hash="8c36886980c6e4cee714b3e4f4c826484fcff6ac97219df856e10a7590a64017" dmcf-pid="HVzQMa5T5U" dmcf-ptype="general">참가자가 '헬로우(Hello)'를 정상 목소리, 거친 목소리, 늘어지는 목소리, 높은 목소리 등 4가지 방식으로 반복해 말하도록 했다. </p> <p contents-hash="9ba72bdbbc10d6344087fc827415abd5315324d1f045bfb24dd9094af37932ee" dmcf-pid="X3HzBPCEGp" dmcf-ptype="general">상태별로 60개씩 총 240개의 센서 신호를 모은 뒤 학습 데이터와 시험 데이터로 나눠 AI의 분류 성능을 확인했다.</p> <p contents-hash="bd0aadfe74b2dbc63f88aaa51587dd24423ddc2b1c73add659c8786ed089f719" dmcf-pid="Z0XqbQhD10" dmcf-ptype="general">AI의 전체 분류 정확도는 95.93%를 기록했다. 늘어지는 목소리와 높은 목소리는 시험 데이터에서 모두 정확하게 구분했고 정상 목소리는 91.7%, 거친 목소리는 92.0%의 정확도를 보였다.</p> <p contents-hash="d94ded20a4f16e887fdb786b6e6ee7e81030020439832f37161b8da6705da393" dmcf-pid="5pZBKxlwt3" dmcf-ptype="general">다만 건강한 참가자 한 명이 의도적으로 낸 네 가지 목소리를 구분한 실험이다. 실제 음성 질환 환자의 목소리를 이용해 질환 여부를 판별한 결과는 아니다.</p> <p contents-hash="10a655af635649cbd1e4f53b29c34804b15f94dc6b6d9f02236da58f8bf1553d" dmcf-pid="1U5b9MSrGF" dmcf-ptype="general">연구진은 일상생활에서도 센서를 사용할 수 있는지 알아보기 위해 아침부터 저녁까지 약 12시간 목에 붙이는 시험도 했다. 이 과정에서 가볍게 걷거나 고개를 움직이고, 말하거나 물을 마시는 등 여러 상황에서 센서 신호를 확인했다.</p> <p contents-hash="7be49d387f47ad7a2b3bb3ea622f3773e551b0c09ae3470540c35bef9ed3d28e" dmcf-pid="tu1K2RvmXt" dmcf-ptype="general">이번 인체 실험은 38세의 건강한 남성 한 명을 대상으로 진행됐다. 연구진은 실제 활용성을 확인하려면 더 많은 참가자와 실제 질환 환자를 대상으로 한 임상 검증이 필요하다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="b94a9154e697c283f7b021e4aa0b0103a95c57a4262edfd79fc15038e586721c" dmcf-pid="F7t9VeTsG1" dmcf-ptype="general">kxmxs4104@news1.kr<br><br><strong><용어설명></strong><br><br>■ 합성곱신경망(CNN)<br>이미지나 음성 데이터에서 특징을 찾아 종류를 구분하는 인공지능 기술. 이번 연구에서는 목소리 신호의 주파수 패턴을 분석해 4가지 음성 상태를 구분하는 데 사용됐다.<br><br>■ 신호대잡음비(SNR)<br>측정하려는 신호가 주변 잡음에 비해 얼마나 뚜렷한지를 나타내는 값. 수치가 높을수록 잡음의 영향을 덜 받고 원하는 신호를 잘 구분할 수 있다.<br><br>■ 연하장애<br>음식물이나 물, 침 등을 삼키는 기능에 문제가 생긴 상태. 이번 센서는 삼킬 때 후두가 얼마나 움직이고 얼마나 빠르게 움직이는지 측정해 관련 기능을 살피는 데 활용 가능성을 제시했다.<br><br> </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p> 관련자료 이전 중국 99년생 창업자 “시대의 물결 따라 창업…우리는 휴머노이드 로봇 다음을 본다” 08-18 다음 콘텐츠 시장 ‘블랙홀’ 된 숏폼... 플랫폼 사용시간 1~2위 유튜브·틱톡 08-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
