KEA 스마트 기저귀 AI 연구…성능 가른 건 '알고리즘' 아닌 '센서 조합'

한국전자정보통신산업진흥회(KEA)가 스마트 돌봄 전문기업 메디로지스와 공동 수행한 'AI 기반 스마트 기저귀 배설 상태 분류 연구' 성과를 15일 제주 쉐라톤 호텔에서 열린 국제학술대회 'ICTC 2026'에서 발표했다. 사진제공=KEA 한국전자정보통신산업진흥회(KEA)가 스마트 돌봄 전문기업 메디로지스와 공동 수행한 'AI 기반 스마트 기저귀 배설 상태 분류 연구' 성과를 15일 제주 쉐라톤 호텔에서 열린 국제학술대회 'ICTC 2026'에서 발표했다. KEA는 IoT가전 빅데이터 활용지원 사업 분석 결과를 AI 연구로 발전시켜 국제학술 논문으로 연결한 기관 첫 사례라고 설명했다. 이번 연구는 기업 기술력과 지방자치단체 돌봄 현장, KEA 빅데이터 플랫폼을 연계했다. '담다'는 KEA가 2019년 자체 개발한 IoT가전 빅데이터 플랫폼이다. 매년 20여개 기업을 선정해 제품 개발과 데이터 분석을 지원한다. 스마트 돌봄 데이터는 개인정보 보호와 현장 여건 탓에 확보가 어렵다. KEA는 당진시와 협력해 지금까지 약 50만건 데이터를 수집했다. 연구진은 기저귀에 젖은 정도를 감지하는 정전용량 센서 2종과 움직임을 재는 3축 가속도 센서를 붙였다. 이 센서 신호를 AI에 학습시켜 배설 종류를 가려내도록 했다. 분석 대상은 요양시설에서 모은 배설 기록 220건이다. 소변만 본 경우가 190건, 소변과 대변이 함께 나온 경우가 30건이었다. 대변이 섞이면 피부 질환이나 감염 위험이 커 기저귀를 서둘러 갈아야 한다. 연구진은 센서 조합 3가지와 데이터 보정 방식 3가지를 엮어 모두 9가지 조건에서 실험했다. 성능을 가른 요인은 센서 조합이었다. 정전용량 센서 1종만 쓴 AI는 성능 점수가 0.51~0.52에 머물렀다. 가속도 센서를 더하자 보정 방식과 관계없이 0.55~0.56으로 올랐다. 이 점수(Macro F1)는 흔한 소변 사례뿐 아니라 드문 대변 동반 사례를 얼마나 잘 맞히는지도 함께 따진다. 1에 가까울수록 성능이 좋다. 연구진은 대변 동반 사례가 적은 한계를 메우려고 기존 데이터를 변형하거나 복제해 늘리는 기법도 적용했다. 하지만 성능 개선 효과는 크지 않았다. 연구진은 여러 기관 대규모 데이터와 대변 단독 사례 확보, 고도화된 모델 적용을 후속 과제로 제시했다. KEA는 이번 성과를 계기로 스마트 돌봄 현장 데이터가 기술 개발과 학술 성과로 이어지도록 산·학·연 협력을 넓힐 계획이다. 박재영 KEA 상근부회장...