AI 기술이 최첨단 전자 피부(e-skin) 기술에 가져온 진보
최근 인공지능(AI) 기술이 건강 모니터링 및 진단 분야에 혁명을 약속하듯이 최첨단 전자 피부(e-skin) 기술에 의미있는 진보를 이루고 있습니다.
전자 피부는 사람의 피부 기능을 모방하여 더욱 발전시킨 통합 전자 장치입니다. 로봇이나 인간의 신체에 유연하게 부착되어 신체 신호를 연속적으로 비침습적으로 측정할 수 있다는 것이 큰 특징입니다.
AI를 활용한 소재 발견 및 센서 디자인 최적화 방법을 살펴보면, 기계 학습으로 원하는 속성을 갖춘 소재를 식별하고 합성 과정을 최적화 할 수 있습니다. 이는 제작 기법의 선택과 최적화뿐만 아니라 대량 생산 과정에서의 품질 관리와 전자 피부 디자인 최적화에도 기여합니다.
또한, 기계 학습은 기존의 기계 시뮬레이션보다 훨씬 효율적으로 3D 형상에 대한 탄성 막의 응력 분산을 개선하고 디자인을 통해 형태를 조정합니다. 이는 감도와 특이성 향상된 바이오 센서를 만들고, 움직임의 보정과 비선형 센서의 조정에도 활용됩니다.
AI는 다중모달 데이터를 빠르게 처리하여 로봇 조작이나 인간의 지원에 활용되고, 심장 합병증의 진단과 스트레스 호르몬 수준 모니터링 등 다양한 생리적 변화를 실시간으로 감지할 수 있는 역할을 합니다. 이를 통해 맞춤형 진료에 도움을 주며, 범용적인 사용을 가능하게 해줍니다.
그러나 AI 기반 e-skin 응용 시 데이터 접근성과 보안, 규정 준수 같은 문제점들이 있습니다. 이는 AI 모델의 활용에 대한 신뢰성 확보와 함께, 의료 분야에서의 적용에 있어 엄격한 기준이 요구 되는 지점입니다.
이처럼 AI는 전자 피부 기술의 발전에 있어서 중추적인 역할을 하고 있으며, 이것이 앞으로 우리의 건강한 삶을 지키는데 어떤 긍정적인 변화를 가져올지 기대되는 부분입니다.
인공지능 기술이 다음 세대 전자 피부(e-skin) 개발과 e-skin으로 수집된 건강 데이터 분석에 참여하는 방법에 대해 칼리포니아 공과대학교의 과학자들이 최근에 게재된 자연의학 지능 저널에서 설명되었다.
e-skin은 인간 피부의 기능을 모방하고 초월하는 통합 전자기기로 정의된다. 다양한 로봇 및 인체 부위에 유연하고 편안하게 배치할 수 있어 생체 신호를 연속적으로 비침습적으로 기록하는 데 사용된다.
e-skin은 종래의 소재인 면과 실크와 같은 천연 재료와 함께 기존 기능을 잘 따라오지 못하는 문제가 있다. 인공지능은 소재 발견과 센서 디자인을 최적화시키기 위해 제안되었다.
기계 학습은 인공지능의 한 분야로, 원하는 속성을 갖춘 유망한 소재를 식별하고 소재 합성을 최적화하는 데 사용될 수 있다. 기계 학습은 또한 소재 특성에 기반한 제작 방법을 선택하고 최적화하는 데 사용될 수 있으며, 대량 제작 과정에서 품질 검사와 e-skin 디자인 최적화에도 사용될 수 있다.
기계 학습은 기계 시뮬레이션보다 3D 형상에 대한 픽셀화된 평면 탄성 막 및 세 가지 형태 조정을 위한 kirigami 디자인을 보다 효율적으로 탐색할 수 있다.
인공지능 기술은 신호 노이즈, 다양한 소재 실험 데이터로부터 전처리를 위해 사용될 수 있으며, 바이오 센서의 감도와 특이성을 향상시킬 수 있다. 또한 머신러닝 알고리즘은 움직임 논증을 보정하고 비선형 센서를 조정할 수 있다.
인공지능 기술은 인간과 기계 상호작용의 간극을 좁히는 데 매우 중요한 역할을 한다. 인공지능은 e-skin 패치에서 얻은 다중모달 데이터를 신속하게 분석 및 해석하여 로봇을 조작하고 인간의 지원을 제공할 수 있다.
인공지능 기반의 e-skin은 심장 합병증의 고정밀 진단에 유망한 접근법이다. 인공지능 기반 e-skin은 심혈관 변화를 신속하게 감지할 수 있어 적시에 자동 진단을 가능하게 할 수 있다. 또한 인공지능 기반 e-skin은 스트레스 호르몬 수준을 실시간으로 모니터링하여 정신 건강 문제를 예측하는 데 사용될 수 있다.
인공지능 기반 e-skin은 다양한 생체학적 파라미터를 모니터링하고 머신러닝 알고리즘을 사용하여 생체 표지자 예측에 사용될 수 있다. 또한 e-skin을 기반으로 한 약물 및 대사 모니터링은 맞춤형 치료를 용이하게 할 수 있다.
AI 기반 e-skin의 임상 응용에는 데이터 접근성과 보안이라는 주요한 과제가 있다. 이에 엄격한 규정이 의료 분야에서 AI 기반 모델의 채택을 위해 필요하다. 또한 AI 기반 모델은 실수를 할 수 있으므로, 사람들이 AI로 생성된 예측을 어느 정도 신뢰할 수 있는지 보장하는 것이 중요하다.
