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[IT뉴스]GIST, 일상 동작만으로 근감소증 추적하는 AI 개발[과학을읽다]

온카뱅크관리자

2026-06-09 08:27:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">의자에서 일어나기·물건 집기만으로 관절별 근기능 분석<br>센서·고가 장비 없이 근감소증 진행 정량 평가 가능</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="BYG7TcsAkp">
          <p contents-hash="d7ff86113a45cee7af47b96b4e9d1b2665992c603ec378915c4d017a9a44b3cf" dmcf-pid="bGHzykOcA0" dmcf-ptype="general">근감소증 환자의 움직임만 분석해 질환 진행 정도를 추적할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 별도의 센서나 고가 의료장비 없이 일상 동작만으로 발목·무릎·고관절의 근기능 상태를 정량적으로 평가할 수 있어 고령화 시대 조기 진단과 맞춤형 관리에 활용될 것으로 기대된다.</p>
          <div contents-hash="3316a2d3f7c8e95e9fb21665857fa536285c06ed76fb0afc288be35308d86771" dmcf-pid="KHXqWEIkk3" dmcf-ptype="general">
           <p>광주과학기술원(GIST)은 9일 강지연 AI융합학과 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST), 빛고을전남대학교병원과 공동으로 노년층의 일상 동작을 분석해 근감소증 진행에 따른 근기능 변화를 추적하는 AI 기술 'MAISE(Motion-AI Integrated Surveillance for the Elderly)'를 개발했다고 밝혔다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0f8265f4346daab0096c5aed0cd09fb9d6bd259eccb0958a9498bae5e87d57fb" dmcf-pid="9XZBYDCEAF" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="일상 동작만으로 근감소증을 분석하는 AI 기술 'MAISE'의 작동 과정. 카메라로 수집한 움직임 데이터로 관절 토크를 추정해 근감소증 여부와 진행 정도를 평가한다. 연구팀 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/akn/20260609082034217qvkw.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="7oVibX0HN7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/akn/20260609082034217qvkw.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            일상 동작만으로 근감소증을 분석하는 AI 기술 'MAISE'의 작동 과정. 카메라로 수집한 움직임 데이터로 관절 토크를 추정해 근감소증 여부와 진행 정도를 평가한다. 연구팀 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="89a0ec12b1ff6171967e415fd6bd72b5137f20e572355460cd5eaaad32291cea" dmcf-pid="2Z5bGwhDkt" dmcf-ptype="general">근감소증은 노화에 따라 근육량과 근력이 감소하는 질환으로 낙상과 골절 위험을 높이고 독립적인 일상생활을 어렵게 만든다. 하지만 현재는 악력 검사나 보행속도 측정, 근육량 영상검사 등에 의존하고 있어 일상생활 속에서 서서히 진행되는 기능 저하를 지속적으로 관찰하기 어렵다는 한계가 있다.</p>
          <p contents-hash="cb56dc468f8a933a2f3bbf5765cdc0ed0bb51d191c4d072baff2b0cc93943a33" dmcf-pid="V51KHrlwk1" dmcf-ptype="general">연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 의자에서 일어나기, 물건 집기, 계단 오르기 등 일상적인 움직임만으로 근감소증 상태를 분석할 수 있는 AI 프레임워크를 개발했다. 핵심은 사람의 움직임 정보만으로 관절이 움직일 때 필요한 힘인 '관절 토크'를 추정하는 데 있다.</p>
          <p contents-hash="08f26b561decc2bff873b25a26460420742a32308fb7bc18cd8fd1bd9b96ed4a" dmcf-pid="fsOXwdaej5" dmcf-ptype="general"><strong><strong><strong>장비 없이 관절 힘 추정</strong></strong></strong></p>
          <p contents-hash="90b5b8696d72aec965cc138efcd73260d6b794db936c5acdbe415ccbb874676c" dmcf-pid="4OIZrJNdaZ" dmcf-ptype="general">기존에는 관절의 힘을 정밀하게 분석하기 위해 힘 측정판(Force Plate) 등 전문 장비가 필요했다. 연구팀은 AI가 지면반력과 압력중심 정보를 스스로 추정할 수 있도록 물리 법칙을 함께 학습시키는 방식을 적용했다.</p>
          <p contents-hash="b2be1b1e5113c5a89ab8c8b2b68eeb3d04f5e786ae1cc5e7627e29f4cfa2d287" dmcf-pid="8IC5mijJgX" dmcf-ptype="general">그 결과 물리 정보를 반영한 모델은 학습에 사용되지 않은 노년층 데이터에서도 압력중심 예측 오차를 최대 49.3%, 지면반력 오차를 최대 6.5% 줄였다. 실제 환경에서도 안정적으로 근기능을 분석할 수 있는 가능성을 확인한 것이다.</p>
          <div contents-hash="53da471a0c45e2ce959ee94e0a94236cd688c4996c865a081d4b2037792e94cf" dmcf-pid="6Ch1snAicH" dmcf-ptype="general">
           <p>연구팀은 근감소증 환자와 건강한 노인 등 총 28명을 대상으로 의자에서 일어서기, 물건 집기, 발판 오르기 등의 동작을 수행하게 한 뒤 기술의 유효성을 검증했다.</p>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d4fcaf1bfed25b0a49a561d509ec8b1b929c37d45f33c52c5b45c7b62908720b" dmcf-pid="PhltOLcnAG" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="연구진 사진. (왼쪽부터) 강지연 GIST AI융합학과 교수(교신저자), 조재범 석사(제1저자), 김기현 박사과정생, 하준형 울산과학기술원(UNIST) 기계공학과 하준형 교수(연구 수행 당시 KIST), 류강현 한국과학기술연구원(KIST) 박사, 강민구 빛고을전남대학교병원 교수. GIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/akn/20260609082035472lvum.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="qCh1snAikU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/09/akn/20260609082035472lvum.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            연구진 사진. (왼쪽부터) 강지연 GIST AI융합학과 교수(교신저자), 조재범 석사(제1저자), 김기현 박사과정생, 하준형 울산과학기술원(UNIST) 기계공학과 하준형 교수(연구 수행 당시 KIST), 류강현 한국과학기술연구원(KIST) 박사, 강민구 빛고을전남대학교병원 교수. GIST 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="f91e837bcac5fc077d3749e3324945d796a716bfc501642e561cd2532a12ac76" dmcf-pid="QlSFIokLNY" dmcf-ptype="general">분석 결과 MAISE가 추정한 관절 토크 지표는 악력, 보행속도, 5회 의자 일어서기 검사 등 현재 임상 현장에서 사용되는 주요 근감소증 평가 지표와 높은 상관관계를 보였다. 또한 근감소증군과 건강군 사이에서 서로 다른 관절 토크 패턴이 나타나 일상 동작만으로도 근기능 저하를 정량 평가할 수 있는 것으로 확인됐다.</p>
          <p contents-hash="f0317df23cf085cfbc4bb5dda4e196a3c0feb674e58538c61381168e563f89ee" dmcf-pid="xSv3CgEokW" dmcf-ptype="general">강지연 교수는 "이번 연구는 일상 동작에 숨어 있는 생체역학 정보를 활용해 근감소증을 정량적으로 평가할 수 있음을 보여준 사례"라며 "병원 중심의 일회성 검사를 넘어 일상 기반의 지속적인 근기능 추적 가능성을 제시했다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="95c6c5d525ce8c804a3f8b0d1e5e3c187a2c599d36530b1d0900b488f32a9858" dmcf-pid="y6PafFztay" dmcf-ptype="general">이어 "향후 카메라 기반 비접촉 모니터링 기술로 발전시켜 근감소증의 조기 발견과 맞춤형 관리에 활용할 수 있을 것으로 기대한다"고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="dd8be17b7c6ca60aec14a7fc4ec03ca386598c360e5d788d236bd285147674e1" dmcf-pid="WPQN43qFcT" dmcf-ptype="general">이번 연구는 과학기술정보통신부 지원을 받아 수행됐으며, 재활공학 분야 국제학술지인 '저널 오브 뉴로엔지니어링 앤드 리해빌리테이션(Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation)'에 지난 4월 게재됐다.</p>
          <p contents-hash="5c1a96cba54fe62c905738ff5299ca1cd9e1ef45eb2494826a4edf1a6ef16b3b" dmcf-pid="YQxj80B3Av" dmcf-ptype="general">김종화 기자 justin@asiae.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 아시아경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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