휴먼 모션과 움직임의 뚜렷한 특징은 신체와 일정한 중력 사이의 상호 작용의 결과입니다.
인간행동은 뇌와 밀접한 관련이 있습니다. 뇌에 문제가 있으면 행동으로 나타나게 됩니다. 이러한 행동 변화는 눈으로 관찰하기 매우 힘들 뿐만 아니라, 정상 상태에서 얼마나 벗어나 있는지도 알기 힘듭니다.
이와 같은 난제를 심층강화학습으로 구현된 모션코어가 해결해줄 수 있습니다. 모션코어는 파킨슨병의 정밀 진단지원을 목적으로 개발되었습니다.
IRB(Institutional Review Board, 의학연구윤리심의위원회)의 승인을 받은 18세에서 89세 건강인 15,000명과 환자 15,000명의 데이터를 획득하였고, 근골격(정형외과), 전정계(이비인후과), 신경계(신경과), 심혈관(심장내과) 임상전문가(의사, 의대교수)들의 레이블링을 통해 정상인과 환자 학습모델을 구축하였습니다.
휴먼 모션의 정확한 이해를 위해 근골격, 전정계, 심혈관, 신경계 모델을 구성하였고, 시뮬레이션 기반 AI를 통해 질병 및 신체상태의 정량화, 수치화, 표준화를 가능하게 했습니다.
동작분석은 인간 움직임과 관련되기 때문에 정밀하고 정확한 데이터를 캡처하기 위한 고급 센서 융합 기술이 필요합니다. 여기에는 웨어러블 센서, 모션캡처시스템 또는 다양한 매개변수를 획득할 수 있는 센서내장 신발이 포함될 수 있습니다.
행동분석에는 센서가 수집한 대량의 데이터를 처리하고 이를 의미 있는 정보로 변환하는 작업이 포함됩니다. 이를 위해서는 고급 신호처리, 데이터 시각화 및 통계분석을 통해 관련기능을 추출하고, 패턴을 식별하고, 비정상 편차를 감지합니다.
정상적인 뇌 활동의 징후인 기본행동 패턴(걷기)을 분석하려면 해부학, 생리학, 생체역학, 신경과학 및 수학에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이러한 전문영역에 대한 이해를 통해 특정 행동에 대한 매개변수를 식별 분석하고, 그 중요성을 평가하여 근본적인 건강상태와 잠재적 질병 위험을 나타낼 수 있는 정보 거리로 제공할 수 있습니다.
걷기를 통한 행동분석은 시뮬레이션과 AI적용을 통해 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 분석 프로세스 자동화, 정확도 향상, 개인화된 임상 지원 및 건강 평가를 위한 예측 모델링을 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 피검자별 시뮬레이션 모델을 생성하기 위해서는, 기존 이미지기반 AI로는 방대한 데이터세트가 필요했지만, 제이어스의 모션코어 시뮬레이션기반 AI는 수학적 모델과 실시간 모션 피드백으로 안내되는 생체역학 시뮬레이션으로 처리됩니다. 즉, 모션코어 AI 프로세스는 이미지기반 AI보다 훨씬 효율적입니다.
인간행동분석은 기존 의료현장의 임상 워크플로우와 임상 의사결정 프로세스와 원활하게 통합되도록 설계되어야 합니다. 제이어스 솔루션의 핵심역량은 의료 전문가에게 실행가능한 통찰력을 제공하고 실시간으로 수행하도록 돕는데 있습니다.
건강 데이터 임상 지원 사업 (IRB 인증 18세에서 89세까지의 30,000명 데이터 구축)
노인의 신체요인 발달 요소 (IRB 인증 65세에서 91세까지의 1,800명 데이터 구축)
휴먼동특성 데이터를 이용한 개인 건강상태 예측 모델 개발 공동 연구
가상 데이터에 기반한 머신러닝모델 학습 장치 및 방법 기술 이전
Validity of shoe-type inertial measurement units for Parkinson’s disease patients during treadmill walking • 실시간 초정밀 의료분석 검증
Quantitative analysis of the bilateral coordination and gait asymmetry using inertial measurement unit-based gait analysis • 실시간 휴먼동특성 추출
The effect of levodopa on bilateral coordination and gait asymmetry in Parkinson’s disease using inertial sensor • 파킨슨병 약물 효과 실시간 분석 예측
AI 관련 연구를 포함한 총 23건의 게재 논문 중 주요 논문