소프트웨어에 연동된 디바이스가 위험 신호를 감지하면 알람, 공기청정기, 공조 시스템 등을 작동시킨다. 조 교수팀이 자체 개발한 소형언어모델(SLM)은 개인 맞춤형 헬스케어 정보를 제공한다. 성별, 연령, 주거환경 등 개인정보와 진료 및 투약정보 등 데이터를 연동할 수 있다. 심박수, 혈압, 스트레스, 수면의 질 등을 웨어러블 디바이스로 측정해 사용자에게 헬스케어 정보를 제공하는 것도 가능하다.
예를 들면 미세먼지 농도가 높은 날은 천식 환자에게 실내 활동을 권장한다. 실내 이산화탄소 농도가 과도하게 높아지면 환기 알람을 준다. 처방전 내역 설명과 투약 지도, 복용한 약품의 부작용 안내 등도 할 수 있다. 이른바 ‘AI 처방카드’다. 사용자는 스마트폰 등으로 플랫폼에 접속해 본인 건강 관련 데이터를 확인할 수 있다. 시간별 실내외 공기 질에 따른 건강 상태를 예측할 수도 있다.
전북대 적응형 AI 연구실을 이끌고 있는 조 교수는 “취약계층 등을 대상으로 전국 1100여 곳 테스트베드에서 성능을 입증했다”며 “개인 헬스케어와 환경 모니터링, 스마트 시티 등 다양한 분야에 활용할 수 있는 기술”이라고 말했다.
조 교수팀은 관련 특허 19건을 출원 또는 등록했으며 SCIE 급 저널에 20여 편 논문을 실었다.
강경주 기자 qurasoha@hankyung.com
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