기침 인식 카메라의 외형 및 신호처리 블록선도© 뉴스1

KAIST 기계공학과 박용화 교수 연구팀이 ㈜에스엠 인스트루먼트와 함께 실시간으로 기침 소리를 인식하고 기침하는 사람의 위치를 이미지로 표시해주는 `기침 인식 카메라'를 개발했다.3일 KAIST에 따르면 지난해말부터 시작된 코로나19가 최근 미국·중국·유럽 등 세계 각국에서 재 확산되는 추세로, 비접촉방식으로 전염병을 감지하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있다.

코로나19의 대표적인 증상이 발열과 기침인데, 현재 발열은 열화상 카메라를 이용해 직접 접촉을 하지 않고도 체온을 쉽게 판별할 수 있다.

그러나 비접촉방식으로는 기침하는 사람의 증상을 쉽사리 파악하기 어렵다는 문제가 있다. 

연구실 환경에서 기침 인식 카메라의 기침 발생 위치표시© 뉴스1

박 교수 연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 기침 소리를 실시간으로 인식하는 딥러닝 기반의 기침 인식 모델을 개발했다.연구팀은 또 열화상 카메라와 같은 원리로 기침 소리와 기침하는 사람의 시각화를 위해 기침 인식 모델을 음향 카메라에 적용했다.

그 결과 기침 소리와 기침하는 사람의 위치, 심지어 기침 횟수까지를 실시간으로 추적하고 기록이 가능한 `기침 인식 카메라'를 개발했다.

실제 박 교수팀은 기침 인식 카메라의 예비 테스트를 진행한 결과, 여러 잡음 환경에서도 기침 소리와 그 이외의 소리로 구분이 가능했다.

또, 기침하는 사람과 그 사람의 위치, 횟수 등을 실시간으로 추적해 현장에서의 적용 가능성을 확인했다.

연구팀은 추후 병원 등 실사용 환경에서 추가 학습이 이뤄진다면 정확도는 87.4%보다 더 높아질 것으로 기대하고 있다.

이번에 개발된 기침 인식 카메라는 사람이 밀집한 공공장소에서 전염병의 유행을 감지하거나 병원에서 환자의 상태를 상시 모니터링 가능한 의료용 장비로 활용될 것으로 기대된다.

(왼쪽부터) 박용화 교수, 김영기 대표, 이경태 박사과정, 김성후 박사과정, 남현욱 박사과정© 뉴스1

박용화 교수는 "코로나19가 지속적으로 전파되고 있는 상황에서 공공장소와 다수 밀집 시설에 기침 인식 카메라를 활용하면 전염병의 방역 및 조기 감지에 큰 도움이 될 것ˮ이라고 말했다.

이어 "특히 병실에 적용하면 환자의 상태를 24시간 기록해 치료에 활용할 수 있기 때문에 의료진의 수고를 줄이고 환자 상태를 더 정밀하게 파악할 수 있을 것ˮ 이라고 강조했다.


km5030@news1.kr