AI가 읽는 호흡 리듬...원광대, 폐음 청진 자동화 기술 LUNAR 개발

원시 신호 분석...정확도·일관성 개선, 성인·소아 모두 안정적 성능 확인
서울대병원과 공동 연구, JCR 상위 6% 국제학술지 게재
"의료진 의존도 낮춰 의료 자원 부족 지역에서 활용 가능할 것"

권태혁 기자 | 2025.09.09 14:26

박사윤 원광대 한의과대학 생리학교실 교수./사진제공=원광대

원광대학교는 최근 박사윤 한의과대학 생리학교실 교수 연구팀이 폐음 청진 시 호흡주기를 실시간으로 자동 탐지하는 AI 기반 'LUNAR'(LUNG Auscultation Respiratory detector) 시스템을 개발했다고 9일 밝혔다.

기존 호흡음 분석은 전문가의 수동 주석과 주파수 변환 과정에 의존하기 때문에 진단 일관성이 낮고 의료 접근성이 제한적이다. 연구팀은 원시 신호를 직접 분석하고 호흡의 주기적 특성을 모델링하는 방식을 적용해 정확도를 높였다.

핵심 기술인 호흡 주기성 인식 모듈(RPAM)은 흡·호기 패턴을 학습해 탐지 성능을 크게 향상했다. 적용 결과 평균 정밀도(AP)는 12.0%, F1 점수는 6.3% 개선됐다.

또한 △HF_Lung_V1(호흡수 3만3604) △ICBHI(호흡수 6887) △SNUCH_Lung(호흡수 3477) 등 3개 데이터세트를 통해 검증한 결과, HF_Lung_V1에서는 AP 0.880, F1 0.894를 기록했다. 소아 대상 SNUCH_Lung에서도 AP 0.892, F1 0.847을 달성하며 성인과 소아 모두에서 안정적 성능을 입증했다.

특히 원시 신호를 직접 분석하고 시간적 특성을 보존하는 접근법을 택해 MFCC 대비 AP 5.9%, F1 3.11% 더 높은 성능을 보여 정보 손실 최소화 효과도 확인했다.

박 교수는 "이번 연구를 통해 의료진 의존도를 줄이고, 의료 자원이 부족한 환경에서도 정확히 진단할 수 있는 기반을 마련했다"며 "호흡 패턴을 분석해 질환 중증도 평가와 치료 방향 결정에도 도움을 줄 수 있어 활용 범위가 넓을 것"이라고 설명했다.

이어 "LUNAR는 천식, 만성폐쇄성폐질환, 폐렴 등 호흡기 질환의 조기 진단과 치료 효과 모니터링에 중요한 도구가 될 것"이라며 "향후 다기관 데이터 수집과 비정상 호흡음 탐지까지 확장할 계획"이라고 덧붙였다.

연구팀은 이번에 개발한 기술이 의료 접근성이 낮은 지역에서도 정확하고 일관된 진단을 제공해 글로벌 보건 문제 해결에도 기여할 수 있을 것으로 보고 있다.

한편 이번 연구는 김광수 서울대병원 융합의학과 교수, 서동인·박지수 소아호흡기알레르기분과 교수팀과 함께 수행했으며, 과기정통부의 '한국연구재단 개인기초연구사업'(중견연구) 지원을 받았다. 연구 결과는 국제학술지 'Computers in Biology and Medicine'(IF=6.3, JCR 상위 6%)에 게재됐다.