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[SW 진로 체험] 수학으로 일상 속 귀중한 건강 정보 찾는다! 정화영 웰트 생체역학 엔지니어

시계처럼 차는 밴드형 웨어러블 기기가 대세다. 착용하고만 있어도 심박수나 걸음걸이 수, 활동량을 자동으로 측정할 수 있는 이 기술에는 수학을 기반으로 한 소프트웨어가 필수다. 직접 알고리듬을 개발하는 엔지니어를 만나 진로 이야기를 들어봤다.

 

 

생체역학 엔지니어는 어떤 일을 하나요?


웨어러블 기기를 기획하고 그 기술을 개발해요. 저는 스마트 벨트를 만드는 회사에서 스마트 벨
트로 어떤 유용한 건강 정보를 추출할지 기획하고, 데이터를 얻을 수 있는 기술을 개발하며 생산관리도 하고 있어요. 특히 스마트 벨트로 얻은 데이터를 처리하는 알고리듬을 만들고 있습니다. 요즘에는 걸음걸이에 집중하고 있습니다. 스마트 벨트를 착용하고 이동할 때 발생하는 가속도 신호로부터 왼발, 오른발이 땅에 닿는 시점, 땅에서 떨어지는 시점, 왼발과 오른발의 균형, 걷는 속도 등 다양한 건강 정보를 추출할 수 있거든요.

 

 

일하는 회사는 어떤 곳인가요?

 

웰트(WELT)는 헬스케어 분야에 IT를 접목해 건강을 관리하는 솔루션을 개발하는 회사입니다. 헬스케어 IT 솔루션 개발’이라 말할 수 있겠네요.

 

건강을 관리하는 데 개인의 생활 방식과 건강 정보가 굉장히 중요합니다. 그중에서도 어떤 정보가 질병을 예방하는 데 중요할까 고민하다 스마트 벨트를 개발했죠. 벨트는 허리에 차는 거라 간편하게 허리둘레를 잴 수 있고, 이를 통해 복부 비만이나 과식 여부, 활동량 등을 알 수 있습니다. 이 정보를 이용해 건강에 도움이 되면 처방이 가능한 소프트웨어인 ‘디지털 치료제’를 만드는 것이 목표죠.

 

 

헬스케어 IT 관련 일을 하게 된 계기는요?

 

대학에서 의료IT공학을 전공한 게 가장 큰 동기예요. 다양한 센서를 이용해 건강 정보를 수집하고 적용하는 시스템을 개발하는 경험을 했거든요. 다만 전공의 특성상 영역이 너무 넓기도 하고, 입사 직후 전체 프로젝트의 진행을 맡기는 업체는 거의 없어 진로에 고민이 많았습니다. 그래서 회사의 규모나 채용공고 여부와 관계없이 헬스케어, 웨어러블 관련 아이템만 보고 여러 회사에 포트폴리오와 이력서를 넣는 다소 무모한 시도 끝에 이 자리까지 오게 됐어요.

 

 

업무 전반적으로 수학이 매우 중요한가요?

 

건강 정보를 측정하는 센서의 동작을 이해하는 것부터, 원하는 데이터를 추출해 검증하는 과정 모두 코딩으로 진행되고, 통계처리를 많이 해야 하거든요. 그래서 알고리듬을 이해하고 개발하려면 고등학교 때 배우는 수학 개념이 필요해요.

 

예를 한번 들어볼까요? 1초와 2초 간격으로 진동하는 신호를 동시에 센서로 얻었다고 하면, 우리가 얻는 데이터는 두 개의 신호가 합쳐진 신호예요. 여기서 원하는 신호만 걸러낼 때 삼각함수의 그래프 개념이 필요해요.

 

스마트 벨트에서 얻은 신호를 바탕으로 원하는 건강 정보를 얻을 때는 ‘회귀식’을 사용해요. 회귀식은 어떤 변수가 다른 변수에 의해 설명된다고 가정하고 두 변수의 관계를 식으로 나타낸 거예요. 예를 들어 활동량을 측정하는 데 필요한 사람의 걷는 속도를 알려면 시간과 거리를 알아야 하죠. 이때 시간은 측정하기 쉽지만, 거리는 GPS가 없다면 측정하기 어려워요. 하지만 보폭을 알면 속도를 구할 수 있어요. 성별과 신장에 따른 보폭거리를 회귀식으로 구한 다음, 한 걸음 걷는 데 걸 리는 시간으로 나누면 되죠.

 

전망은 어떤가요?


고령화 사회가 이슈인 만큼 건강과 관련된 헬스케어 분야는 발전할 수밖에 없다고 생각해요. 그리고 IT는 AI, 빅데이터 분야로 한창 성장하고 있는 분야고요. 이 두 분야가 합쳐진 만큼 전망은 업계최고라고 생각합니다. 지금은 스타트업이 많은데요, 최근 미국 식품의약국(FDA) 승인을 받은 애플의 심전도 측정 방식이나 삼성의 기어 등 대기업에서도 많이 참여하고 있습니다. 대기업, 스타트업업이 모두 힘을 모으고 있죠.

 

하지만 우리나라에서는 규제가 심해 이쪽 분야가 활발하지 않아요. 예를 들어 복부비만의 척도로 쓰이는 허리둘레는 임상적인 척도지만, 공식적인 지표로는 사용이 힘들죠. 앞으로 이런 부분들이 얼마나 바뀔지가 중요합니다. 저희도 분야가 활발해지는 때를 노려 AI와 빅데이터를 사용해 더 나은 소프트웨어를 만들기 위해 자료를 수집하는 단계에 있습니다. 현재 약 3,000만 건의 데이터를 모았죠. 어떤 유용한 서비스를 만들지 계속 고민하고 있답니다! 

 

 

 

2019년 12월 수학동아 정보

  • 글 및 사진

    홍아름 기자

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