국가연구개발성과

연구보고서
레이더 신호처리/머신러닝 기술 기반 소아 성장/운동장애 고위험군 조기선별 및 임상실험 연구 (Research on Early Screening and Clinical Experiment for High-Risk Children of Growth and Movement Disorder Based on Radar Signal Processing and Machine Learning Techniques)

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등록번호 TRKO202500025270 발행년월 2025-03
발행기관명 한양대학교 발행국가/사용언어 대한민국 /국문
발주기관 한국연구재단 과제관리(전문)기관 한국연구재단
키워드 레이더;신호처리;머신러닝;소아;성장장애;
Radar;Signal Processing;Machine Learning;Children;Growth Disorder;
초록
□ 연구개요
본 연구는 비접촉식 레이더 신호처리 및 머신러닝 기술을 기반으로 소아 성장 및 운동장애 고위험군을 조기 선별하는 기술을 개발하고자함. 기존 진단 방식은 전문가의 임상 평가 또는 접촉식 센서에 의존하여 객관성 부족, 장시간 모니터링의 어려움, 소아의 피부 민감도에 따른 한계가 존재함. 이를 보완하기 위해, 본 연구에서는 레이더 기반의 신체 치수 측정 및 움직임 분석 시스템을 구축하고, 머신러닝 알고리즘을 적용하여 조기 탐지 정확도 향상을 목표로 설정. 나아가, 실시간 모니터링이 가능한 시스템을 통해 소아기 성장 및 운동 발달 이상을 조기에 탐지하고 예방적 치료로 연계될 수 있는 기반을 마련하고자 함.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구는 소아 성장 및 운동장애 조기 선별을 위한 레이더 기반 측정 기술을 개발하고, 임상 실험을 통해 그 효과를 검증하는 것을 목표로 하였음. 이를 위해 비접촉식 레이더를 활용한 신체 치수 측정 및 운동 패턴 분석 기술을 구축하고, 머신러닝 기법을 적용하여 조기 선별의 정확도를 향상시킴.
소아의 키, 몸무게 등의 신체 치수를 비접촉 방식으로 측정할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 기존 측정 방식과 비교하여 높은 상관관계를 확인함. 또한, 대근육 및 소근육 움직임을 분석하여 운동장애를 조기에 탐지할 수 있는 기술을 구축하고, 정상군과 장애군을 구별할 수 있음을 입증함. 더불어, 틱 장애 및 ADHD와 같은 신경계 질환의 특징적인 움직임 패턴을 정량적으로 분석하는 알고리즘을 개발하여, 기존 전문가 평가 방식 대비 자동화된 분석이 가능하도록 하였음. 뇌성마비 및 경련과 같은 신경계 이상 질환의 조기 탐지를 위한 좌우 대칭성 평가 및 움직임 강직성 분석 기법을 적용하여, 조기 진단의 신뢰도를 높임.
추가적으로, 비접촉식 생체신호 모니터링 기술의 확장 가능성을 검토하여, 소아뿐만 아니라 반려동물 및 실험동물의 생체신호를 측정하는 연구를 진행하였음. 이를 통해 레이더 기반 기술이 다양한 의료 및 연구 환경에서 활용될 수 있는 가능성을 확인함.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
본 연구에서 개발한 비접촉식 레이더 기반 조기 선별 기술은 소아 성장 및 운동장애 조기 진단을 위한 의료 기기로의 발전 가능성이 높으며, 실용화를 위한 기반을 마련하였음. 향후 의료기기 인증 및 상용화를 추진하여 병원 및 가정에서 활용할 수 있는 디지털 헬스케어 솔루션으로 확대 적용될 수 있음. 또한, 본 연구에서 개발한 비접촉식 생체신호 모니터링 기술은 반려동물 및 실험동물의 건강 관리에도 활용 가능하여, 수의학 및 동물 연구 분야에서도 응용될 수 있음. 이를 통해 비침습적이고 지속적인 생체 모니터링이 가능해지며, 조기 탐지 및 예방적 관리가 용이해질 것으로 기대됨. 본 연구 성과는 디지털 헬스케어 기술 발전에 기여하며, 조기 진단 및 치료의 접근성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됨.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

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