카이스트 ITC융합연구소 장호종 교수가 최근 열린 한국수면기술협회(KSTA) 연구자 세미나에서 이원오엠에스 초청으로 '수면센서 개발과 IoT를 적용한 실제 사례'를 주제로 발표했다.

장 교수는 "배딧(Baddit)이라는 핀란드 회사가 초창기 필름 형태의 수면 센서를 만들어 제품화했고, 이제 애플에 인수돼 제품화가 된 상태다. 우리도 독자적으로 이런 형태의 센서를 만들고자 했고, PVDF(폴리비닐리덴플루오라이드)를 이용해 자체적인 센서를 만들고 센서의 신뢰성에 대해 평가를 진행했다"면서 "당시 타깃은 6년 7개월 정도 버틸 수 있는 센서를 만드는 것이었고 5년이 지난 지금도 그 때 타깃했던 것에 맞춰 잘 작동하고 있다"고 소개했다.

장 교수는 "노이즈를 제거하기 위한 연구들과 이 센서를 통해 넘어오는 호흡 신호와 심박 신호를 분리하는 형태의 연구 등을 진행했다"면서 "이를 통해 호흡과 무호흡, 뒤척임, 수면에 대한 질 수준도 측정하는 내부 알고리즘을 자체적으로 개발, 여러 테스트를 통해 패턴 매칭과 알고리즘을 완성했고, 그것을 바탕으로 하드웨어를 구성했다"고 말했다.

수면 측정 초창기에는 블루투스를 이용해 센서와 스마트폰이 1대1로 매칭되는 형태의 센서 시스템을 구성했다면, 이제는 와이파이를 사용하고 있다. 수면에 방해가 되는 코골이와 무호흡을 타깃해 이후에는 전동 침대와 연동하는 형태의 연구도 진행했다.

장 교수는 "어느 정도 수치 이상의 코골이가 발생하면 전동 침대를 움직여주게 된다. 이 떄 코골이 횟수가 얼마나 변했는지에 대해 전동 침대가 움직이기 1시간 전후의 데이터를 비교 측정했고, 전동 침대를 이용함으로써 어떤 효과가 있는지, 수면의 효율과 질이 어떻게 바뀌는지에 대한 데이터를 모았다"면서 "당연히 위치가 바뀌면서 코골이가 감소하는 추세를 보였고, 여기에 더해 공기압 조절로 침대 전체가 아닌 목 위치만 바꾸는 실험도 함께 진행했다"고 말했다.

연구팀은 수면다원검사와 센서 데이터가 얼마나 매칭이 되는지도 측정했다. 로데이터(raw data)를 바탕으로 실시간으로 비교하는 형태로 진행했고, 앱에 이를 적용해 신뢰도를 높인 상황이다.

장 교수는 "패턴이나 신호 크기를 가지고 수면다원검사 데이터와 비교해 코골이 상태에 대한 것들이 충분히 매칭된다는 것을 확인했다"면서 "무호흡도 코골이와 마찬가지로 패턴이 여러가지다. 수면다원검사에서 무호흡이 측정되는 수준과 우리 센서에서 측정되는 신호를 매핑해가는 형태로 신뢰도를 높여 시스템을 개발했다. 병원에서 진행한 수면다원검사와 앱에서 보여지는 수면 상태를 보면 경향성이 거의 비슷하게 나온다"고 설명했다.

마지막으로 장 교수는 "우리가 진행하는 것들은 의료기기를 만드는 것이 아니라 IoT 기계로 수면에 대한 어떤 방향성, 측정되는 데이터를 가지고 어떻게 서비스할 것이냐에 주안점을 두고 있다"면서 "현재는 다른 과제에서 진행하고 있는 심혈관 상태 지수 확인 방법과 슬립 센서를 이용해 개인의 심혈관 건강에 대한 매핑 작업을 진행하고 있다. 이런 것들을 바탕으로 데이터 사업에 참여하고 수면에서 어떤 시장을 형성하기 위해 노력하고 있다"고 밝혔다.