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[IT뉴스]스마트워치로 병원급 혈류 측정…KAIST, AI 결합 전자패치 개발

온카뱅크관리자

2026-03-06 06:37:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 전기및전자공학부 권경하 교수팀 연구 성과 딥러닝·다층 열 센싱으로 혈류·혈관 깊이 측정 심혈관 질환 조기 발견 등 의료 현장 적용 기대 
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 <img alt="AI로 생성한 연구활용 이미지. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/06/seouleconomy/20260306063132312vupd.jpg" data-org-width="616" dmcf-mid="pIVj0wXSTR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/06/seouleconomy/20260306063132312vupd.jpg" width="658">
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 AI로 생성한 연구활용 이미지. KAIST 제공
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 피부에 붙이기만 하면 혈류를 실시간으로 측정할 수 있는 무선 전자패치가 국내에서 개발됐다.
 6일 과학계에 따르면 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀은 최근 딥러닝과 다층 열 센싱 기술을 결합한 무선 웨어러블 혈류 측정 시스템을 개발했다.
 이 장치는 혈관을 직접 건드리지 않고도(비침습 방식) 혈류 속도와 혈관 깊이를 동시에 측정할 수 있다. 깊이 정보는 혈류를 정확히 계산하는 핵심 변수다. 혈관이 피부 속 얼마나 깊이 위치하느냐에 따라 센서 신호가 달라지기 때문이다.
 기존에는 초음파나 광학 방식이 주로 사용됐지만, 장비가 크거나 혈관 깊이에 따라 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘혈액이 흐르면 주변에 미세한 열 이동이 발생한다’는 점에 주목했다.
 연구팀은 서로 다른 깊이에 온도 센서를 배치해 열의 이동 경로를 입체적으로 분석하는 ‘다층 열 센싱’ 기술을 개발했다. 여기에 AI 알고리즘을 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 실시간으로 분리·추출하고 정확히 구분하는 데 성공했다.
 실험 결과 초당 1~10mm 범위의 혈류 속도를 오차 0.12mm/s 이내로, 1~2mm 범위의 혈관 깊이를 오차 0.07mm 이내로 측정하는 데 성공했다. 이는 머리카락 굵기보다 작은 수준의 오차로, 일반적인 웨어러블 기기로는 구현하기 어려운 정밀도다.
 특히 이 기술을 스마트워치에 사용되는 광혈류(PPG) 센서와 결합하면 혈압 측정 오차를 최대 72.6%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 스마트워치만으로 측정한 혈압 정보의 신뢰도가 병원 장비에 한층 가까워질 수 있음을 의미한다.
 이 전자패치는 응급 의료 현장에서 환자의 상태 변화를 실시간으로 감지하는 데 활용될 수 있다. 고혈압·당뇨 환자의 맞춤형 건강관리, 쇼크와 같은 급성 위험 신호의 조기 감지에도 적용 가능하다.
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 <img alt="왼쪽부터 KAIST 심영민(제1저자), 박요셉/ 우상 권경하 교수.사진 제공=KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/06/seouleconomy/20260306063133600zcqj.jpg" data-org-width="620" dmcf-mid="UZO0aqd8yM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/06/seouleconomy/20260306063133600zcqj.jpg" width="658">
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 왼쪽부터 KAIST 심영민(제1저자), 박요셉/ 우상 권경하 교수.사진 제공=KAIST
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 권 교수는 “이번 기술은 혈류와 혈압을 더 정확하게 측정할 수 있는 원천 플랫폼”이라며 “스마트워치와 결합해 일상 속 건강 모니터링 수준을 한 단계 끌어올릴 것”이라고 말했다.
 이번 연구 결과는 세계적 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 2월 6일 게재됐으며 삼성전자 종합기술원(SAIT) 및 한국연구재단(NRF) 우수신진연구, 지역혁신 선도연구센터, BK21 FOUR 프로그램, 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능반도체대학원의 지원을 받아 수행됐다.
 장형임 기자 jang@sedaily.com
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