광주과학기술원(지스트)은 12일 “이규빈(사진) 융합기술학제학부 교수와 서호건 과학기술연합대학원대학교(UST) 교수 공동연구팀이 인공지능(AI) 기술을 이용해 수면 단계 분류의 정확도를 세계 최고 수준으로 끌어올리는 데 성공했다”고 밝혔다.

수면 단계 분류는 수면 관련 질환 진단 및 수면 품질 평가에 중요한 역할을 한다. 특히 하나의 센서로 심전도, 뇌파, 근전도 등을 측정하는 ‘단일 채널 생체신호’는 측정 방법이 간편하다는 장점이 있다.

연구팀은 복잡한 생체신호로 수면 단계를 분류하는 데 AI 기술을 이용하는 새로운 방법을 제안했다. 기존에도 수면 단계를 인공지능으로 분류하는 방법은 있었으나 이번 연구를 통해 정확도를 높였다.

연구팀은 새로 개발한 수면 분석 도구의 이름을 ‘슬리피코(SleePyCo)’로 정했다. 슬리피코는 수면 중 발생하는 신호를 독자적인 방식으로 분석한다. 인공지능이 같은 수면 단계에 있는 신호를 서로 비슷하게 보이도록 조정하고, 다른 수면 단계에 있는 신호는 서로 다르게 보이도록 조정해 한층 명확하게 구분할 수 있다.

연구팀은 연구 결과의 공정한 성능 비교를 위해 4개의 벤치마크(동일한 데이터 셋으로 평가 환경을 구성)를 통해 확인했다.

특히 구분이 어려운 N1(수면 초기) 단계와 REM(수면 5단계 중 2단계) 단계의 분류 정확도가 각각 3.8%p와 2.6%p의 큰 폭으로 향상됐다는 점이 주목된다.

이러한 결과는 연구팀이 제안한 프레임 워크가 기존 방법보다 수면 단계의 세부적인 차이를 더 잘 포착하고 구별할 수 있음을 나타낸다.

이규빈 교수는 “이번 연구 성과는 AI 모델이 복잡한 생체 신호 패턴을 더욱 정밀하게 분석하고 해석할 수 있다는 것을 보여 준다”며 “앞으로 수면 질환의 조기 진단과 치료 계획 수립에 중요한 기여를 할 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 산업통상자원부의 지원을 받았으며 연구 성과는 전기전자공학 분야 국제학술지 ‘엑스퍼트 시스템즈 위드 애플리케이션스(Expert Systems with Applications)’에 최근 온라인 게재됐다.

/김다이 기자

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