부산대 연구진이 기계학습 인공지능(AI) 기술과 초저전력 무선 센서 기술을 융합해 비대면 조기 진단 시스템에 접목한 기술을 개발했다.김상길 부산대 전자공학과 교수(사진) 연구팀은 미국 조지아 공과대학과 공동연구를 통해 전파의 후방산란(back-scattering) 기술을 이용하는 무선인식장치(RFID)에 기계학습 AI 기술을 융합해 스스로 학습하고 진화해나가는 ‘초저전력 무선센서 플랫폼 기술’ 개발에 성공했다고 10일 발표했다. 이 연구는 미국 전기전자학회(IEEE) 학술지에 이날 공개됐다. 부산대는 미국 공군연구소(AFRL)의 국제 연구지원 프로그램(AOARD)과 미국 해군연구소(ONRG)의 연구지원을 받았다.
후방산란 센서 기술은 무선 센서 기술이지만 거의 전력을 사용하지 않는다는 장점이 있다. 하지만 한 번 이상 반사된 전파에 담긴 정보를 분석하고 읽어야 하기 때문에 통신거리가 짧고 정보 분석의 정확도가 떨어진다는 단점이 있다.
김상길 교수팀과 마노스 텐저리스 미국 조지아 공과대학 교수팀은 기계학습 기법을 도입해 후방산란된 신호의 분석 정확도를 획기적으로 증가시키고, 배터리가 필요없는 초저전력 무선 센서 시스템을 개발해 이 같은 문제점을 해결했다.
연구팀은 기계학습 AI 기반의 후방산란 무선 센서 시스템을 생체 신호를 감지하는 의료 분야에 접목해 포스트 코로나 시대에 필수적인 기술로 발전시킬 계획이다.
김 교수는 “초저전력 지능형 무선 센서 플랫폼 기술을 활용한 비대면 조기 진단 시스템 및 스마트 원격 의료서비스 구축에 본격 나설 계획”이라고 말했다.
부산=김태현 기자 hyn@hankyung.com
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