성균관대학교(총장 유지범)는 전자전기공학부 정조운 교수가 고령자의 낙상을 사전에 예측하고 예방할 수 있는 인공지능 기술을 개발, 관련 연구 성과가 세계적 학술지 IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (J-BHI) 2025년 5월호에 등재됐다고 밝혔다.
정 교수팀은 다양한 센서 기반의 라이프로그 데이터를 분석할 수 있는 멀티모달 딥러닝 구조를 설계했다.
이 구조는 생활 패턴, 수면 질, 환경 변수(온도·습도 등), 활동량 등의 이질적 데이터를 통합 분석해 낙상 발생 가능성을 실시간으로 예측하며, ‘설명 가능한 AI(Interpretable AI)’ 기술을 적용해 낙상의 원인을 시각적으로 제시한다는 점이 특징이다.
실제 연구에서 개발된 AI 모델은 낙상 위험을 98%의 정확도로 예측할 수 있었으며, 특정 장소에 따른 활동량, 실내 환경 변화 등이 어떻게 낙상 위험을 높이는지를 시각화해 보호자나 돌봄 기관의 조기 대응을 가능케 했다. 또한 각 고령자의 생활 특성에 맞춰 개인별 맞춤형 예방 전략도 함께 제시한다.
정조운 교수는 “기술의 정확도뿐 아니라 해석 가능성을 확보해 현장 적용 가능성을 높였다”며 “스마트홈을 기반으로 한 고령자 돌봄의 새로운 패러다임을 제시한 것”이라고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 헬스디자인랩 임리사 교수의 환경·건강 디자인 역량과, 리본 스마트케어의 월 9억 건에 이르는 라이프로그 데이터가 결합된 산학 협력의 모범 사례로, 단순 기술을 넘어 실질적 생명 보호와 삶의 질 향상으로 이어졌다는 점에서 주목된다.
성균관대학교는 앞으로도 사람 중심의 AI 기술을 통해 스마트케어, 고령자 돌봄, 지역 사회 통합 돌봄 모델 등 다양한 분야로 연구를 확장해 나갈 계획이다.
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