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머신러닝으로 스트레스 잡는다.우리 몸의 생체 신호를 장기(長期) 스트레스에 대한 스트레스 값의 미세한 차이를 표현할 수 있는 '생체 정보 특징량 추출 방법'을 개발한 것
최창현 기자 | 승인 2018.04.08 19:22
사진은 NEC의 인공지능 기술군 'NEC the WISE'의 로고와 딥러닝(Deep Learning) 기술을 탑재한 '고속 분석 머신러닝 엔진(NEC Advanced Analytics - RAPID Machine Learnig)' 라피드 머신러닝 로고 이미지(사진:NEC)

우리 몸은 스트레스를 받게 되면 좋지 않은 호르몬이 다수 분비된다. 하지만 이런 나쁜 호르몬을 대응하기 위해 코르티솔이라는 호르몬이 분비되는데, 이 호르몬이 나쁜 호르몬과 맞서면서 우리 혈압과 포도당 수치가 높아지게 되며, 신진대사의 변화로 인한 탈모, 집중력 저하, 피부 트러블, 체중 증가, 만성 두통.그러나 장기적인 스트레스가 축적되면 무엇보다도 심각한 것은 우리 몸의 면역체계를 무너트린 다는 것이다. 

의학적으로 질병을 유발할 수 있는 스트레스의 정도를 개량적으로 측정할 수 있는 방법은 없지만 직무로 인한 스트레스에서 회복하지 못하고 스트레스 상태가 장기간 축적되거나 업무로 인한 정신적 과중 부하가 통상적으로 스트레스는 만병을 유발시키거나 악화시키는 것으로 알려져 있고, 실제 스트레스가 신체의 건강에 이롭지 않은 것은 의학적으로 규명되어 있다. 따라서 근로자가 과로로 인하여 신체기능이 저하되고 질병에 대한 저항

우리 몸은 스트레스를 받게 되면 좋지 않은 호르몬이 다수 분비된다고 한다. 하지만 이런 나쁜 호르몬을 대응하기 위해 코르티솔(cortisol) 이라는 호르몬이 분비되는데, 이 호르몬이 나쁜 호르몬과 맞서면서 우리 혈압과 포도당 수치가 높아지게 된다. 또한 스트레스는 신진대사의 변화로 인한 탈모, 집중력 저하, 피부 트러블, 체중 증가, 만성 두통 등을 유발 시킨다. 그러나 무엇보다도 심각한 것은 장기적인 스트레스가 축적되면 우리 몸의 면역체계를 무너트린 다는 것이다.

의학적으로 질병을 유발할 수 있는 스트레스의 정도를 개량적으로 측정할 수 있는 방법은 없지만 직무로 인한 스트레스에서 회복하지 못하고 스트레스 상태가 장기간 축적되거나 업무로 인한 정신적 과중 부하가 통상적으로 스트레스는 만병을 유발시키거나 악화시키는 것으로 알려져 있고, 실제 스트레스가 신체의 건강에 이롭지 않은 것은 의학적으로 규명되어 있다. 따라서 근로자가 과로로 인하여 신체기능이 저하되고 질병에 대한 저항능력이 떨어져 질병이 발생하였다면 업무상 재해로 인정되기도 한다.

직원의 심신의 건강을 유지, 향상시킴으로써 직원의 업무 효율과 기업의 생산성을 높이는 등 기업 경영에 큰 영향을 미치고 있다. 직원이 안고 있는 마음과 신체적인 부진의 주요 요인의 하나로서 장기적인 직무에 대한 스트레스의 축적을 들 수 있다. 조직과 직원의 건강관리, 장기 스트레스의 정도를 사용자와 직원 본인이 평소부터 파악하고 이에 대처 해 나가는 것은 매우 중요하지만, 객관적으로 파악하는 것은 그리 쉽지 않으며, 흔히 스트레스 관리대책을 얘기하면 단발성으로 끝나는 게 일반적이다.

스트레스 측정은 종래부터 가장 일반적인 방법으로 설문조사 방식(Perceived Stress Scale, PSS)인데 누적되는 장기(長期) 스트레스의 정도를 세밀하게 도출할 수 있는 반면, 스트레스 측정 자체가 스트레스를 준다는 부담이 따르고 또한 자주 실시할 수 없기 때문에 축적된 스트레스의 발견이 늦어 직원의 신체적, 정신적인 건강과 업무효율에 막대한 영향을 끼친다. 특히 일본의 경우에는 노동 안전 위생법으로 직원 50 명 이상의 사업장에서는 직원에 대한 스트레스 검사 실시가 지난 2015년부터 의무화되어 있으며, 우리나라도 직원의 정신 건강관리에 적극적으로 참여하는 기업이 점차 증가하고 있는 추세이다.

머신러닝으로 장기 스트레스를 파악하고 '높은 스트레스가 되는 것을 미연에 방지'(이미지편집:본지)

이에 일본 NEC는 손목 밴드 형 웨어러블 센서를 이용하여 취득한 생체 정보로부터 직원의 장기 스트레스를 머신러닝으로 6 단계까지 정밀하게 추정하는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 이는 복잡한 관련성을 가지는 우리 몸의 생체 신호에서 머신러닝을 통해 장기 스트레스에 대한 스트레스 값의 미세한 차이를 표현할 수 있는 '생체 정보 특징량 추출 방법'을 개발한 것으로 이 방법을 통해 장기적 스트레스를 상시 추정 · 파악할 수 있기 때문에 높은 스트레스 상태가되는 것을 미연에 방지할 수 있을 것이라고 덧붙였다. 

또한 NEC는 손목 밴드 형 웨어러블 센서를 사용하여 검증 한 결과, 종래 기술과 비교해 보다 정확하게 장기 스트레스를 추정 할 수있는 것을 확인했으며, 기존 설문 조사에 의한 스트레스 값과 비교 한 결과 평균 오차 ± 3.3로 고정밀 장기 스트레스를 추정할 수 있는지 확인했다고 한다(아래 사진). 이것은 고저 2 단계 밖에 구별하지 못한 종래 기술에 대하여이 기술은 높은 스트레스의 징후를 포함해 6 단계까지 구별할 수 있다.

생체 정보의 시간 경과에 따른 변화를 파악해서 추정 정밀도 향상의 예(이미지편집:본지)

우리 몸은 단기 스트레스는 단기적인 스트레스 자극에 혈압의 변화, 호흡 수의 증가 등으로 몸이 빠르게 변화하지만 스트레스 자극 후 빠르게 정상 수준으로 돌아간다. 하지만 지속적인 업무량 과다, 불편한 대인관계 등의 복합적인 원인과 관계로 축적되는 장기적인 스트레스는 혈압의 변화, 심박 수, 호흡수의 증가 등 불완전한 상태가 장기간 지속되면 우리 몸에 심각한 질병을 초래할 수 있기에 사전에 생체 정보의 시간 경과에 따른 변화를 파악해서 머신러닝으로 추정 또는 더 정확하게 스트레스 수준을 감지하고 이에 대응할 수 있는 것이다.

한편 NEC는 이번 기술에 자사의 인공지능 기술군 'NEC the WISE'의 하나로 딥러닝(Deep Learning) 기술을 탑재한 '고속 분석 머신러닝 엔진(NEC Advanced Analytics - RAPID Machine Learnig)'을 사용했으며, 라피드 머신러링(RAPID Machine Learnig)은 이미지 · 텍스트 등 비정형 데이터에 대응한 고속 경량 기계 학습 응용 프로그램으로 표본 데이터를 학습시키는 것으로 판단 모델을 자동 생성하며, 저비용 고정밀 영상 분류와 매칭 시스템을 구현해 분류, 검색, 추천, 예측 기능을 제공한다.

또한 데이터의 판단이 어려워 초보자 실수 발생, 데이터를 활용하고 싶지만 전문 인력 부재에 따른 고민 등을 해결하며, RAPID 머신러닝은 일반적으로 이용할 수 있는 '엔진 버전'과 텍스트 데이터의 매칭 / 필터링 기능을 탑재한 '매칭 판', 이미지 데이터를 이용한 분류 / 탐지 전문 편의성을 높인 '이미지 분석판', 시계열 수치 데이터의 분류와 회귀(수치 예측) 기능을 탑재한 '시계열 수치 해석판' 을 각 제공하고 있으며, 지난해 8월부터는 이미지 분석 버전 V2.1에서는 GPU 기반으로 처리의 최적화를 통해 학습 및 예측 처리의 고속화를 실현했다.

 

최창현 기자  press0119@hanmail.net

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