이규빈 광주과학기술원(GIST) 융합기술학제학부 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기술을 이용해 수면 단계 분류의 정확도를 세계 최고 수준으로 끌어올리는 데 성공했다. 연구팀은 특징 피라미드를 활용한 대조학습 기술을 생체신호 측정에 최초로 적용했다. 특징 피라미드는 인공지능 모델의 여러 층에서 추출된 다양한 크기의 특징 정보를 포함하는 방식으로, 모델이 다양한 주파수 범위에서 정보를 처리할 수 있게 한다. 대조학습은 동일한 분류에 속하는 데이터 간의 유사성을 증가시키고, 서로 다른 분류에 속하는 데이터 간의 유사성을 감소시키도록 하는 기계학습 기법이다.
연구팀은 이 방법을 ‘슬리피코(SleePyCo)’라고 명명했다. ‘슬리피코’는 수면 중 발생하는 신호를 독자적인 방식으로 분석한다. 인공지능이 같은 수면 단계에 있는 신호를 서로 비슷하게 보이도록 조정하고, 다른 수면단계에 있는 신호는 서로 다르게 보이도록 조정해 수면단계를 한층 명확하게 구분할 수 있다. 또한 연구팀은 ‘특징 피라미드’ 기술을 이용해 다양한 주파수의 신호를 더 효과적으로 처리하는 방법을 제안했다. 이는 수면단계 분류의 정확도를 높인다.
연구팀은 연구 결과의 공정한 성능 비교를 위해 4개의 벤치마크(동일한 데이터 셋으로 평가 환경을 구성)를 통해 확인했다.
GIST 이성주 박사과정생이 수행한 이번 연구는 과학기술정보통신부의 클라우드 로봇복합인공지능 핵심기술개발사업, 산업통상자원부의 에너지 기술개발사업의 지원을 받았다. 이번 논문은 전기전자공학분야 최고 권위의 학술지인‘Expert Systems with Applications’에 2023년 11월 18일 온라인 게재됐다.